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Arquitectura de Data Lakehouse de Databricks en Azure: De la Ingesta a la Visualización

Actualizado: 28 jul 2023


Arquitectura de un Data Lakehouse: Un Framework bien estructurado de Databricks

En la era digital actual, la gestión y procesamiento eficiente de datos se ha convertido en un factor clave para el éxito de cualquier empresa. Para aprovechar al máximo los datos y obtener información valiosa, es fundamental contar con una infraestructura sólida que facilite el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos a gran escala. Es aquí donde entra en juego el concepto de Data Lakehouse.


¿Qué es un Data Lakehouse?


Un Data Lakehouse es una arquitectura de datos unificada que combina las mejores características de un Data Lake y un Data Warehouse. Este enfoque híbrido permite a las organizaciones almacenar grandes volúmenes de datos sin procesar en su formato original (Data Lake), al mismo tiempo que ofrece una estructura y esquema definidos para consultas rápidas y análisis eficientes (Data Warehouse).


Ventajas de un Data Lakehouse:


1. Almacenamiento escalable y flexible


Un Data Lakehouse permite almacenar datos a gran escala sin tener que preocuparse por el tamaño o el formato. Puede almacenar datos estructurados, no estructurados y semiestructurados, lo que brinda una gran flexibilidad para trabajar con diferentes tipos de datos. Además, es altamente escalable, lo que significa que puede manejar grandes volúmenes de datos sin comprometer el rendimiento.


2. Procesamiento en tiempo real


Gracias a la integración de tecnologías de procesamiento en tiempo real, como Apache Spark, un Data Lakehouse permite realizar análisis y consultas sobre los datos en tiempo real. Esto es especialmente útil para aplicaciones que requieren respuestas rápidas y toma de decisiones en tiempo real.


3. Mayor agilidad y eficiencia


Con un Data Lakehouse, las organizaciones pueden reducir la complejidad de su infraestructura de datos al tener una única fuente de datos para consultas y análisis. Esto simplifica el proceso de extracción de información valiosa, lo que a su vez conduce a una mayor agilidad y eficiencia en el análisis de datos.


4. Seguridad y gobernanza


La seguridad y gobernanza de los datos son aspectos fundamentales en cualquier estrategia de gestión de datos. Un Data Lakehouse ofrece mecanismos integrados para garantizar la seguridad de los datos, como el control de acceso basado en roles y la encriptación de datos en reposo y en tránsito. Además, proporciona herramientas para la gobernanza de datos, lo que permite a las organizaciones mantener el cumplimiento normativo y controlar el acceso a los datos sensibles.


¿Qué es un Data Lakehouse de Databricks?

Databricks es una plataforma de análisis y procesamiento de datos basada en la nube. Proporciona un entorno colaborativo y unificado para trabajar con datos a gran escala, permitiendo a los equipos de datos y científicos de datos colaborar de manera efectiva en proyectos de análisis, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Un Data Lakehouse de Databricks se refiere a la implementación específica de un Data Lakehouse utilizando la plataforma y servicios proporcionados por Databricks. Databricks agrega capacidades adicionales, como la integración con Apache Spark, Delta Lake y herramientas de colaboración, que permiten un procesamiento y análisis más eficiente y escalable de los datos almacenados en el Data Lakehouse.


Arquitectura de un Data Lakehouse de Databricks


Arquitectura de Data Lakehouse de Databricks en Azure

La arquitectura de un Data Lakehouse consta de los siguientes componentes principales:


Ingesta de Datos utilizando Azure Data Factory


El primer paso en la arquitectura de Data Lakehouse de Databricks es la ingesta de datos desde diversas fuentes. Azure Data Factory es el servicio principal utilizado para este propósito. Proporciona una plataforma escalable y confiable para orquestar y automatizar los flujos de trabajo de ingesta de datos. Con Data Factory, es posible extraer datos de diversas fuentes, como bases de datos, sistemas de archivos, servicios en la nube, entre otros, y cargarlos en el Azure Data Lake Storage Gen2.


Almacenamiento en Azure Data Lake Storage Gen2 y Delta Lake


Azure Data Lake Storage Gen2 actúa como el almacenamiento principal para los datos en la arquitectura de Data Lakehouse. Proporciona una plataforma altamente escalable y segura para almacenar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Los datos se organizan en un formato orientado a objetos y se pueden acceder de manera eficiente para análisis posteriores.


Para garantizar la integridad y confiabilidad de los datos, se utiliza Delta Lake como una capa adicional de abstracción y gestión de datos. Delta Lake proporciona características de transacciones ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad) sobre el Azure Data Lake Storage Gen2, lo que garantiza la integridad y consistencia de los datos almacenados. Además, Delta Lake permite el control de versiones, la administración de esquemas y la optimización de consultas para mejorar el rendimiento.


Capas de Medallones: Bronze, Silver y Gold


En la arquitectura de Data Lakehouse de Databricks, se utilizan capas o medallones para gestionar y organizar los datos en función de su calidad y nivel de procesamiento. Estas capas, conocidas como Bronze, Silver y Gold, representan diferentes niveles de preparación y calidad de los datos.


  • La capa Bronze es la primera etapa después de la ingesta, donde los datos se almacenan en su forma bruta sin ninguna transformación adicional. Esta capa es adecuada para explorar datos en su estado original y realizar análisis iniciales.


  • En la capa Silver, los datos se transforman, limpian y estructuran para facilitar un análisis más avanzado. Aquí, se aplican procesos de limpieza, validación y agregación para mejorar la calidad y coherencia de los datos.


  • En la capa Gold, los datos se refinan aún más y se preparan para su uso en casos de uso de producción. Se aplican transformaciones y enriquecimiento adicionales para garantizar la calidad y consistencia de los datos. Esta capa es ideal para análisis empresariales y toma de decisiones estratégicas.


Seguridad y Gestión de Claves con Azure Key Vault


En un entorno de Data Lakehouse, la seguridad es de suma importancia. Azure Key Vault desempeña un papel fundamental en la gestión segura de claves y secretos utilizados en la arquitectura. Permite almacenar y administrar de manera centralizada claves de cifrado, certificados y secretos utilizados para proteger los datos y recursos sensibles. La integración de Azure Key Vault con Databricks garantiza que los datos estén protegidos y se cumplan los estándares de seguridad.


Integración Continua y Entrega Continua (CI/CD) con Azure DevOps


Para garantizar la eficiencia en el desarrollo y despliegue de la arquitectura de Data Lakehouse, se utiliza la integración continua y la entrega continua (CI/CD) con Azure DevOps. Esta práctica permite automatizar y agilizar los procesos de desarrollo, pruebas y despliegue de la arquitectura, asegurando la calidad y confiabilidad en cada etapa.


Visualización y Análisis con Power BI


Una vez que los datos han sido procesados y preparados en las capas de Bronze, Silver y Gold, es el momento de visualizarlos y analizarlos. Power BI, una herramienta de inteligencia empresarial líder, se integra perfectamente con la arquitectura de Data Lakehouse de Databricks en Azure. Power BI permite crear paneles interactivos y visualizaciones enriquecidas para explorar y comunicar los insights obtenidos a partir de los datos procesados.


Con Databricks, las empresas pueden aprovechar al máximo la flexibilidad, escalabilidad y capacidad de análisis avanzado de un Data Lakehouse, brindando un impulso significativo a sus iniciativas de inteligencia empresarial y aprendizaje automático. No cabe duda de que Databricks se posiciona como una herramienta esencial en el camino hacia la toma de decisiones basada en datos y la obtención de ventajas competitivas en el mercado actual.


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