¿Qué es un almacén de lago de datos?

Escalabilidad y flexibilidad en la gestión de datos

Los almacenes de lago de datos pueden escalar sin problemas para acomodar volúmenes de datos crecientes a través de diversos tipos de datos, proporcionando a las empresas la agilidad para adaptarse a paisajes de datos cambiantes.

OneLake en Microsoft Fabric es un lago de datos abierto que puede escalar infinitamente, ingerir datos estructurados y no estructurados, y procesar grandes volúmenes de datos, todo mientras optimiza el rendimiento en los motores de análisis.

Los almacenes de lago de datos incorporan medidas de seguridad robustas para salvaguardar datos sensibles. OneLake, por ejemplo, utiliza herramientas de seguridad y gobernanza líderes en la industria para garantizar la calidad de los datos de tu organización y que solo las personas adecuadas tengan el acceso correcto a esos datos. Esto ayuda a tu organización a mantenerse conforme con las regulaciones de la industria y protegida contra accesos no autorizados.

A través de almacenamiento en la nube rentable y procesamiento de datos optimizado, los almacenes de lago de datos ofrecen una solución asequible para almacenar y analizar datos a gran escala, tanto estructurados como no estructurados. Microsoft Fabric reduce aún más los costes al proporcionar un único conjunto de capacidad y almacenamiento que se puede utilizar para cada carga de trabajo.

Al dar a los científicos de datos y analistas la capacidad de realizar análisis en tiempo real sobre datos en streaming, los almacenes de lago de datos permiten a las organizaciones responder rápida y proactivamente a las condiciones cambiantes a medida que surgen. Cargas de trabajo como Inteligencia de tiempo real de Fabric pueden ingerir y transformar datos en streaming, consultar en tiempo real y activar acciones en respuesta.

La arquitectura del almacén de lago de datos consta de varios componentes clave que trabajan juntos para crear un sistema unificado para gestionar y analizar datos. Aquí tienes un desglose detallado de cada componente:

1. Ingesta. La capa de ingesta es responsable de recopilar datos de diversas fuentes, incluyendo bases de datos, aplicaciones, dispositivos IoT y API externas, tanto en lotes como en tiempo real. Fabric Factory te permite implementar flujos de datos y canalizaciones para ingerir, preparar y transformar datos a través de un rico conjunto de fuentes. Esta capa asegura que todos los datos relevantes—estructurados, semi-estructurados y no estructurados—estén disponibles para análisis, proporcionando una visión integral del paisaje de la organización.

2. Almacenamiento. La capa de almacenamiento sirve como la base del almacén de lago de datos, manejando grandes volúmenes de datos en bruto utilizando soluciones de almacenamiento escalables y rentables. Esta capa permite que los datos se almacenen en su formato en bruto, acomodando varios tipos de datos, como texto, imágenes y videos, mientras elimina la necesidad de esquemas rígidos para que los datos sean más escalables.

3. Metadatos. La capa de metadatos cataloga los activos de datos y mantiene la información del esquema, lo que asegura la calidad de los datos para consultas eficientes. Los equipos de datos pueden entender el contexto y la estructura de los datos con los que están trabajando, resultando en información más efectiva.

4. API. La capa de API proporciona la interfaz que desarrolladores, científicos de datos y analistas utilizan para acceder e interactuar con los datos. Esta capa es crucial porque permite que diferentes aplicaciones y usuarios trabajen con los datos sin requerir un profundo conocimiento técnico de la arquitectura subyacente.

5. Consumo. La capa de consumo abarca las herramientas y plataformas que dan a cada usuario la capacidad de analizar y visualizar datos. Esto incluye herramientas de inteligencia empresarial (BI) como Power BI, así como cargas de trabajo de ciencia de datos y aprendizaje automático como Ciencia de datos de Fabric, que utilizan los datos almacenados en el almacén de lago de datos. La capa de consumo convierte los datos en bruto en información procesable, empoderando a los interesados en toda la organización para tomar decisiones basadas en datos.

Ya sea que estés migrando tus datos o configurando una solución completamente nueva, implementar un almacén de lago de datos implica varios pasos críticos. Aquí tienes una visión general paso a paso del proceso, incluyendo consideraciones clave:

1. Accede a la orientación horizontal. Primero, querrás identificar todas tus fuentes de datos existentes, incluyendo bases de datos, aplicaciones y feeds externos. Para entender los requisitos de almacenamiento, querrás categorizar los datos en esas fuentes como estructurados, semi-estructurados o no estructurados.

2. Define requisitos y objetivos. A continuación, es esencial que delinees claramente tus objetivos, lo que te ayudará a determinar tus necesidades en función del volumen de datos anticipado y el crecimiento. Para proteger tus datos sensibles, también querrás identificar los requisitos de cumplimiento que necesitarás cumplir.

3. Elige la pila tecnológica. Elige una solución de almacenamiento en la nube o local que soporte tus necesidades de almacén de lago de datos, luego evalúa opciones para procesamiento de datos y analítica. También querrás seleccionar las herramientas que utilizarás para la catalogación, la gobernanza y el seguimiento de la procedencia.

4. Desarrolla una estrategia de migración. Para minimizar la interrupción al desarrollar una estrategia de migración, querrás planificar una migración por fases, comenzando con datos menos críticos. Deberías evaluar la calidad de los datos, identificar las tareas necesarias de limpieza o transformación, y establecer estrategias de respaldo para garantizar la integridad de los datos.

5. Crear canalizaciones. Una vez que hayas establecido tu estrategia de migración, es hora de configurar procesos para la ingesta de datos por lotes y en tiempo real utilizando API. Para agilizar aún más la ingestión de datos, también puedes considerar implementar herramientas de automatización, como Microsoft Power Automate, para reducir la intervención manual.

6. Configurar gestión de almacenamiento. Al configurar el sistema de almacenamiento, querrás hacerlo de acuerdo con la estructura definida para cada tipo de dato. Necesitarás establecer prácticas de gestión de metadatos para garantizar la descubribilidad de los datos, y también deberás definir permisos de acceso y protocolos de seguridad para proteger los datos.

7. Establecer marco analítico. En este punto, querrás conectar tus herramientas de BI y análisis, como Power BI, para informes y visualización. También necesitarás proporcionar a los desarrolladores los marcos, herramientas y puntos de acceso necesarios para el aprendizaje automático y la analítica avanzada.

8. Monitorear, optimizar e iterar. Cuando termines con la implementación, querrás evaluar regularmente el rendimiento, evaluar las capacidades de almacenamiento y procesamiento utilizando funcionalidades de monitoreo de extremo a extremo como las que se encuentran en Microsoft Fabric. También querrás establecer un mecanismo de comentarios con los usuarios para identificar áreas de mejora y optimización.

Las principales organizaciones del mundo están utilizando arquitecturas de almacén de lago de datos para optimizar el uso de sus datos, mejorar la toma de decisiones y fomentar la innovación en sus operaciones. Aquí hay algunos ejemplos notables de implementaciones exitosas:

1. Una única fuente de información confiable
La empresa de cadena de suministro de alimentos con sede en los Países Bajos Flora Food Group buscó consolidar múltiples herramientas de análisis en una plataforma única y más eficiente, por lo que recurrieron a Fabric para unificar sus canales de informes, ingeniería de datos, ciencia de datos y seguridad en una sola solución. Al conectar todos sus flujos de datos, la empresa pudo simplificar su arquitectura de plataforma, reducir costes y ofrecer información más detallada y oportuna a sus clientes, mejorando así la entrega de servicios y la satisfacción del cliente.

2. Análisis avanzado y aprendizaje automático
El Aeropuerto de Melbourne, el segundo aeropuerto más concurrido de Australia, necesitaba actualizar sus capacidades de análisis de datos para mejorar la eficiencia operativa y la experiencia del pasajero. Al adoptar Fabric, la organización pudo consolidar datos de una amplia gama de fuentes, incluidos sistemas de estacionamiento, ventas y operaciones del aeropuerto, así como expandir el acceso a información basada en datos tanto para usuarios técnicos como no técnicos. Como resultado, el aeropuerto ha logrado un aumento del 30% en la eficiencia del rendimiento en todas las operaciones relacionadas con datos.

3. IA y aprendizaje profundo
La empresa de innovación digital Avanade tenía como objetivo mejorar los procesos de toma de decisiones estratégicas dentro de su organización utilizando tecnologías de IA. Al unificar su patrimonio de datos con Fabric y capacitar a más de 10 000 empleados en analítica de datos, Avanade sienta las bases para que los usuarios adopten más fácilmente la IA. Los usuarios pudieron utilizar las capacidades que aprendieron para desarrollar soluciones de IA personalizadas, incluyendo diferentes paneles de control construidos en lenguaje natural y Copilot en Power BI.

4. Información en tiempo real
Dener Motorsport, el organizador principal de la Porsche Carrera Cup Brasil, tenía la tarea de proporcionar datos completos y actualizados sobre el rendimiento y la reparación de los coches tanto a ingenieros como a patrocinadores. Al adoptar Fabric e implementar sus características de analítica en tiempo real, almacenamiento e informes, la organización pudo apoyar mejor a los interesados con información procesable y en tiempo real. En una reciente carrera, los ingenieros incluso pudieron identificar un motor defectuoso en un coche de carreras Porsche, lo que les llevó a retirar el coche en interés de la seguridad.