Arquitectura de almacenamiento: data lakes, data warehouses y lakehouses — cuándo usar cada uno
La decisión entre data lake, data warehouse o lakehouse no es una mera elección tecnológica: define cómo su organización almacenará, procesará y extraerá valor de los datos durante los próximos años. Esta arquitectura condiciona los tiempos de acceso, los costes operativos, la agilidad analítica y, en última instancia, la capacidad competitiva de la empresa.
Puntos clave que vamos a tratar:
- Las características fundamentales, ventajas y limitaciones de cada arquitectura
- Criterios técnicos y de negocio para seleccionar la estrategia adecuada
- Patrones híbridos y arquitecturas convergentes (lakehouse)
- Migración y coexistencia de múltiples paradigmas
- Errores comunes y antipatrones que debe evitar..
El rendimiento de una web es un factor muy importante, tanto para proporcionar una buena experiencia de navegación al visitante como para que el algoritmo de Google te tenga mejor considerado en sus resultados de búsqueda, así que merece la pena invertir un poco de esfuerzo y a veces de dinero en que tu web responda rápido a las interacciones con los visitantes y usuarios..
Estos días he estado leyendo el libro Big Data Analytics with R and Hadoop, de Vignesh Prajapati, un libro que explica cómo integrar el paquete de análisis estadístico R y la plataforma de Big Data Apache Hadoop, para romper la barrera de la mayor limitación de R, que es la limitada cantidad de datos que acepta como juegos de datos para procesar.
Si miramos alrededor nuestro, vemos que cualquier dispositivo que usamos genera datos, estos pueden ser analizados actualmente. De esta gran cantidad de datos que tenemos a nuestro alcance, sólo el 20% se trata de información estructura y el 80% son datos no estructurados. Estos últimos añaden complejidad en la forma que se tienen que almacenar y analizar.