Guía sobre data lakehouses

Cada año se generan más y más datos, por lo que averiguar cómo sacarles el máximo partido supone un reto constante. Es importante gestionar estos datos, que han pasado de ser simples sistemas a convertirse en data warehouses, data lakes y, ahora, data lakehouses.

Los data lakehouses le ayudan a gestionar grandes volúmenes de datos y a actuar en consecuencia con rapidez. En un momento en el que los CIO buscan consolidar aplicaciones, optimizar los flujos de trabajo y aumentar la eficiencia, los data lakehouses pueden tener un impacto significativo en sus resultados financieros. Descubra cómo puede preparar para el futuro sus iniciativas de personalización y automatización orientadas al cliente gracias a los data lakehouses.

Un data lakehouse es una arquitectura moderna que recopila todos los datos no estructurados, estructurados y semiestructurados de su organización y los almacena a bajo coste, al tiempo que garantiza una gran accesibilidad para los usuarios. En esencia, un data lakehouse combina las mejores características de los data warehouses y los data lakes, salvando la brecha entre los datos estructurados y los no estructurados en un único sistema.

Por ejemplo, imagine un equipo de marketing analizando el rendimiento de sus campañas. Un data lakehouse le permite combinar datos estructurados (como cifras de ventas) con datos no estructurados (como la opinión de los clientes en redes sociales) para crear campañas más personalizadas, todo ello sin tener que cambiar de sistema.

Algunos data lakehouses se basan en el “principio de copia cero,” que permite a los equipos de TI prescindir de copias de datos y de las engorrosas herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) para mejorar el rendimiento computacional. El resultado es menos tiempo, menos esfuerzo, menos coste y menos latencia, no solo en la gestión de la información, sino también a la hora de obtener información valiosa de forma ágil.

Veamos más de cerca cómo los data lakehouses combinan lo mejor de los data lakes y los data warehouses.

Un data warehouse puede almacenar grandes volúmenes de datos que ya han sido procesados. Los data warehouses son muy eficaces para almacenar datos estructurados (como cifras y direcciones) y hacer análisis empresariales. Sin embargo, requieren herramientas ETL que consumen mucho tiempo para importar datos de otros sistemas de registro.

Un data lake es un repositorio de datos en bruto que permite centralizar la información en su formato original. Los data lakes se diseñaron para capturar el inmenso y creciente volumen de datos no estructurados, como publicaciones en redes sociales, imágenes y archivos de audio. Extraer información útil de ellos suele requerir conocimientos de ciencia de datos.

Un data lakehouse combina las mejores características de la tecnología de los data warehouses y de los data lakes, al tiempo que pone solución a sus limitaciones. Los data lakehouses le permiten extraer información de todos sus datos almacenados de forma mucho más rápida y sencilla, independientemente del formato en que se encuentren o del volumen que tengan. De este modo, se beneficia del almacenamiento flexible y de bajo coste de un data lake, junto con la gestión de datos, el esquema y la gobernanza de un data warehouse.

El volumen de datos que generan las empresas crece a un ritmo sin precedentes. Las organizaciones gestionan petabytes de datos en cientos de sistemas, desde interacciones con clientes hasta datos de sensores IoT (Internet de las Cosas). De hecho, según estudios recientes, la empresa promedio utiliza 976 aplicaciones para hacer el seguimiento de sus clientes.

El problema es que cada una de estas aplicaciones genera su propia versión aislada de los registros de clientes, lo que deja a las empresas con una visión fragmentada. Estamos hablando de 976 versiones de un mismo cliente cuando solo una es válida. Estos silos ralentizan la toma de decisiones, incrementan los costes operativos y frenan la innovación.

Al unificar datos estructurados y no estructurados en un único sistema, un data lakehouse ofrece ventajas que ayudan a las organizaciones a trabajar con mayor rapidez, eficacia y eficiencia.

Así es como un data lakehouse puede ayudar a su empresa.

• Escalabilidad y flexibilidad, con estructura y esquema: gestione volúmenes crecientes de datos, tanto registros organizados como contenido no estructurado, sin las limitaciones de los sistemas tradicionales. Organice los datos según sus necesidades para prepararlos para el análisis o la IA.
• Reducción de silos y mejora de la eficiencia operativa: integre datos de cientos de aplicaciones y sistemas eliminando barreras y obteniendo una visión unificada. Esto agiliza la toma de decisiones y evita la duplicación de esfuerzos.
• Reducción de costes: Almacene datos brutos y procesados de forma económica separando el almacenamiento del procesamiento. ¿Necesita más almacenamiento? Amplíelo sin pagar por mayor capacidad de procesamiento. ¿Necesita más procesamiento? Escálelo sin incurrir en costes de almacenamiento innecesarios.
• Información en tiempo real: Acceda a datos actualizados sin los retrasos que genera mover y reformatear información entre sistemas. Por ejemplo, los representantes de ventas pueden actuar sobre las últimas interacciones con los clientes para cerrar acuerdos más rápido y los equipos de marketing pueden ajustar sus campañas al instante.
• Compatibilidad con análisis avanzado, IA e IA agéntica: Use perfiles de cliente unificados para impulsar predicciones o herramientas basadas en IA, todo desde un único sistema, sin necesidad de desarrollos costosos ni plataformas adicionales.

Sus soluciones actuales pueden seguir donde están. Adoptar un data lakehouse no exige una renovación integral de su infraestructura.

Un data lakehouse abierto se integra fácilmente con aplicaciones y sistemas heredados, ya sea para incorporar datos propios de publicidad, herramientas de inteligencia empresarial (BI) o modelos de IA propios. A partir de ahí, puede ir eliminando progresivamente las herramientas de gestión de datos obsoletas que requieren un mantenimiento continuo, a su propio ritmo. Como cualquier tecnología potente, un data lakehouse debe adaptarse a los cambios en su estrategia empresarial, no limitarla.

Las empresas pueden simplificar considerablemente la gobernanza de datos y el cumplimiento normativo sin frenar el ritmo de innovación. Según nuestro barómetro de alineación entre TI y negocio, esta es una de las principales preocupaciones de los líderes de TI y de negocio en la actualidad.

Los data lakehouses pueden consolidar múltiples sistemas de gestión de datos en una única plataforma, lo que reduce tanto la cantidad de datos dispersos entre los distintos sistemas como el número de personas por las que pasan los datos. Además, gracias a su esquema abierto, le permiten ejercer un mayor control sobre la seguridad, los niveles de autorización y otros aspectos.

Como responsable de TI, puede implementar el acceso basado en roles para que los equipos de marketing solo tengan acceso a los datos de segmentación y los equipos de ventas solo accedan a los datos de pedidos. También puede auditar quién solicita datos del lakehouse, desde dónde y desde qué funciones.

Un data lakehouse puede hacer que sus datos trabajen de forma más inteligente, independientemente del sector en el que opere.

• Sanidad: Unifique historiales clínicos y datos de dispositivos conectados, como los wearables, para mejorar el diagnóstico y la atención. Los hospitales pueden utilizar herramientas de IA para predecir el riesgo de reingreso y actuar con mayor rapidez para atender mejor a los pacientes.
• Finanzas: Detecte el fraude con mayor rapidez analizando conjuntamente los datos de transacciones y los registros de llamadas de clientes. Los bancos pueden reducir pérdidas al identificar actividades sospechosas en segundos, no en horas.
• Fabricación: Combine datos de sensores de equipos industriales con datos de la cadena de suministro para anticipar retrasos o desabastecimientos. Los fabricantes de automóviles pueden prevenir cuellos de botella y mantener la producción en marcha sin interrupciones.

Dispone de un volumen ingente de información, y cada decisión que toma depende de la calidad y la accesibilidad de sus datos. Un data lakehouse simplifica la forma en que almacena, gestiona y utiliza sus datos para que las personas adecuadas puedan acceder a ellos cuando más los necesitan.

La plataforma de datos adecuada le ofrece la libertad de unificar sus datos, personalizar las experiencias de sus clientes y tomar decisiones con mayor precisión. Un data lakehouse es una excelente opción si desea que sus datos trabajen de forma más inteligente para usted. Y como sus datos seguirán creciendo, le invitamos a descubrir Data 360, un motor de hiperescala integrado en Salesforce que impulsa decisiones inteligentes e IA agéntica.