Arquitecturas de datos y soluciones actuales con Microsoft Fabric

Los Data Lakes surgieron como una alternativa flexible a los data warehouses, permitiendo a las organizaciones almacenar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados sin necesidad de predefinir un esquema. Conceptualmente, un data lake funciona como una gran carpeta de archivos que puede almacenar cualquier cosa, desde archivos CSV hasta videos. Este enfoque de «esquema en lectura» permite una rápida ingesta de datos y sean utilizados por aquellos con conocimientos técnicos para transformarlos y extraer valor en tiempo real o bajo demanda.

Los Data Lakes proporcionan una solución versátil, especialmente para científicos e ingenieros de datos que necesitan acceso a datos sin procesar para el aprendizaje automático o análisis ad-hoc. No obstante, esta flexibilidad tiene un coste. Sin una cuidadosa organización y gobernanza, los data lakes pueden convertirse fácilmente en «pantanos de datos», difíciles de navegar o de extraer información valiosa. La gestión inadecuada de los data lakes ha llevado a muchas empresas a incurrir en altos costes e ineficiencias, resaltando la importancia de la gobernanza.

Esto impulsó el desarrollo del Data Warehouse Moderno y, posteriormente, la arquitectura Data Lakehouse, que buscó combinar lo mejor de ambos mundos.

Aparecidos en la década de 2020, los Data Lakehouse combinan la flexibilidad de los data lakes con la naturaleza estructurada de los data warehouses. La clave de la arquitectura Lakehouse es el uso de tecnologías como Delta Lake, una capa de software que proporciona características como transacciones ACID, aplicación de esquemas y soporte para comandos SQL, tradicionalmente no disponibles en una configuración estándar de data lake.

Con Delta Lake, los usuarios pueden disfrutar de una calidad de datos constante, lo que hace que los procesos analíticos sean más simples y confiables. Esto se ha vuelto crucial para las empresas que buscan usar data lakes como su repositorio principal y garantizar que los datos operativos y analíticos puedan coexistir de manera efectiva. Se puede encontrar una explicación detallada de la arquitectura de Delta Lake en la Documentación de Delta Lake de Databricks, una fuente reconocida en la industria.

Implementando un lakehouse, las organizaciones pueden reducir la complejidad de mantener dos entornos separados, eliminar copias redundantes de datos y reducir los costos de almacenamiento, ya que los archivos en formato Delta son significativamente más económicos de gestionar en comparación con las bases de datos relacionales tradicionales.

El concepto de Data Fabric lleva la integración de datos un paso más allá. Un Data Fabric tiene como objetivo crear una plataforma unificada donde todos los activos de datos estén interconectados, independientemente de dónde se almacenen o los tipos de sistemas involucrados. El objetivo es entrelazar sin interrupciones todos los datos organizacionales, permitiendo el procesamiento en tiempo real, una mejor gestión de los metadatos y una mayor seguridad.

Con herramientas como Microsoft Fabric, este concepto es más accesible. Microsoft Fabric, integrado en Azure, proporciona una plataforma de procesamiento de datos transversal que se alinea con los principios de los data fabrics modernos. Combina integración de datos, ingeniería de datos, data warehousing, ciencia de datos y análisis en tiempo real en un solo entorno, eliminando los silos y garantizando un acceso consistente a los datos en todos los departamentos.

Microsoft Fabric proporciona un entorno cohesivo con características como la ingesta de datos en tiempo real, Power BI para la visualización y Delta Lake para el almacenamiento eficiente de datos. Estas características pueden implementarse de manera efectiva con la orientación de nuestros Servicios de Gestión de Datos. Este ecosistema garantiza que los datos no solo estén disponibles, sino que también sean confiables, estén gobernados y se optimicen para cada caso de uso, ya sea para análisis exploratorios o para la generación de informes orientados a la toma de decisiones.

Consideremos un ejemplo de servicios financieros donde múltiples sistemas transaccionales operan de manera independiente, desde sistemas de gestión de préstamos hasta herramientas de gestión de relaciones con el cliente. Utilizando Microsoft Fabric, estos sistemas dispares pueden unificarse en un solo entorno de datos integrado. A través de Azure Data Factory para operaciones ETL y Delta Lake para el almacenamiento transaccional, los datos financieros pueden ser ingeridos, limpiados y almacenados casi en tiempo real.

Una vez ingestados los datos, Copilot puede asistir a los analistas e ingenieros de datos proporcionando información automatizada, sugiriendo transformaciones de datos o incluso generando informes de Power BI a demanda. Esto simplifica el proceso de construcción de modelos de aprendizaje automático para predecir diversos resultados empresariales, como el comportamiento del cliente o las eficiencias operativas, al tiempo que reduce la dependencia de ingenieros de datos especializados para cada informe.

Power BI permite además que los usuarios empresariales no técnicos interactúen con estos modelos, visualicen sus predicciones y ejecuten escenarios de análisis hipotético para informar las estrategias empresariales. En última instancia, esto crea una sólida cultura orientada a los datos dentro de la organización financiera, impulsando mejores resultados en todos los departamentos.

Data Mesh es otra tendencia reciente que adopta un enfoque diferente al descentralizar la propiedad de los datos y colocarla en manos de los equipos de dominio. En lugar de copiar todos los datos a un repositorio centralizado, el data mesh permite que cada dominio (como Recursos Humanos o Finanzas) cree sus propios productos de datos, que luego están disponibles en toda la organización a través de un sistema federado de gobernanza.

Si bien Microsoft Fabric puede servir como la tecnología fundamental para las implementaciones de data mesh, su uso implica un cambio cultural y organizacional significativo. Cada dominio debe asumir la responsabilidad de sus datos, y esto puede implicar la construcción de conocimientos que tradicionalmente residían en los departamentos de TI. Para una exploración más profunda de los principios del data mesh, consulte el libro de Zhamak Dehghani «Data Mesh» (2022), considerado uno de los textos más autorizados sobre el tema.

Las arquitecturas de datos actuales no son válidas para todos los casos, y la elección depende en gran medida de las necesidades específicas de cada organización. Los Data Warehouses proporcionan entornos fiables y estructurados para la generación de informes; los Data Lakes ofrecen flexibilidad para datos sin procesar; los Data Lakehouses combinan ambos, proporcionando almacenamiento estructurado pero flexible; los Data Fabrics unifican todo bajo un modelo de gobernanza; y el Data Mesh devuelve la propiedad a los dominios de datos.

Con Microsoft Fabric, es posible acceder a una plataforma que integra muchas de estas capacidades, proporcionando una gestión de datos, integración y generación de información sin fisuras. Tanto si su organización necesita un control centralizado, flexibilidad con los datos no estructurados o un ecosistema de datos totalmente integrado y multifuncional, Microsoft Fabric ofrece una potente solución para afrontar estos retos.

Para obtener más información sobre cómo nuestros especialistas pueden ayudarle a implementar estas arquitecturas, visite nuestros Servicios de Consultoría en Arquitectura de Datos.