En el mundo de la analítica de datos, los Data Lakes y los Data Warehouses se han convertido en pilares fundamentales para la toma de decisiones basada en información.
En este artículo, exploraremos cómo construir un Data Warehouse Moderno utilizando áreas de Landing, Trusted y Refined, junto con las capacidades de procesamiento de datos de Databricks y el potencial de almacenamiento y análisis de Azure Synapse Analytics. Descubriremos cómo estas tecnologías se combinan para ofrecer una solución escalable, segura y eficiente para la gestión y análisis de datos.
Para este ejercicio, tomaremos como ejemplo una arquitectura trabajada por nosotros:
Puede revisar el detalle del caso de uso de esta arquitectura en nuestro portafolio.
Área de Landing: Capturando Datos Brutos
El área de Landing es el punto de entrada para los datos brutos en el Data Lake. Aquí es donde se ingieren y almacenan los datos en su forma original, sin procesar. Utilizando herramientas como Azure Data Factory o Apache NiFi, puedes cargar datos desde diversas fuentes, como bases de datos, sistemas de registro o servicios en la nube, en tu data lake.
Área de Trusted: Procesamiento y Transformación con Databricks
En el área de Trusted, los datos brutos se someten a procesos de limpieza, transformación y enriquecimiento para garantizar su calidad y confiabilidad. Databricks, una plataforma de análisis de datos en la nube, es una excelente opción para realizar estas tareas. Puedes aprovechar las capacidades de procesamiento distribuido de Databricks, así como lenguajes como Python o SQL, para realizar transformaciones complejas y cálculos avanzados en grandes volúmenes de datos.
Área de Refined: Creación de Tablas Delta en Databricks
En el área de Refined, los datos procesados y transformados se organizan en tablas estructuradas y optimizadas para consultas eficientes. Aquí es donde entra en juego la tecnología de tablas Delta de Databricks.
Databricks es una plataforma potente y altamente escalable que se ha establecido como una opción líder para la implementación de un data warehouse moderno. Ofrece un motor de procesamiento distribuido y optimizado, lo que permite realizar consultas complejas y analíticas avanzadas de manera rápida y eficiente. Al aprovechar la potencia de Databricks en combinación con las tablas Delta, las organizaciones pueden beneficiarse de una arquitectura de almacenamiento y procesamiento de datos de alto rendimiento.
Las tablas Delta ofrecen características como la gestión de transacciones ACID, la compresión avanzada y la indexación, lo que mejora el rendimiento de las consultas y facilita el mantenimiento de los datos refinados.
Algunos de los beneficios clave de las tablas Delta son:
- Administración de versiones: Las tablas Delta mantienen un historial completo de los cambios realizados en los datos. Esto permite realizar consultas y análisis en diferentes versiones de los datos, revertir cambios o analizar tendencias históricas.
- Operaciones atómicas y transaccionales: Las tablas Delta ofrecen operaciones de escritura atómicas, lo que significa que los cambios se aplican completamente o no se aplican en absoluto. Esto garantiza la integridad de los datos y evita inconsistencias.
- Procesamiento en tiempo real: Las tablas Delta admiten operaciones de escritura y lectura concurrentes, lo que permite realizar análisis en tiempo real y actualizar los datos de manera incremental.
Una de las principales ventajas de utilizar tablas Delta en conjunto con Synapse Analytics es la capacidad de aprovechar la potencia de procesamiento y el escalado masivo de Synapse. Synapse Analytics proporciona un entorno integrado y altamente escalable para el procesamiento de grandes volúmenes de datos, lo que permite realizar consultas y análisis complejos de manera eficiente. Al utilizar tablas Delta, se logra una mayor optimización y rendimiento en las consultas gracias a las características avanzadas de gestión de transacciones ACID, compresión y indexación.
Además, la combinación de tablas Delta y Synapse Analytics facilita la integración y el procesamiento de datos en tiempo real. Las tablas Delta permiten actualizaciones incrementales y transmisiones de datos, lo que resulta ideal para casos de uso en los que los datos cambian con frecuencia y se requiere una respuesta en tiempo real.
Carga en Azure Synapse Analytics: Data Warehousing Escalable
Azure Synapse Analytics es un servicio de data warehousing que te permite almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos de manera escalable y segura. Puedes cargar las tablas Delta creadas en Databricks en Azure Synapse Analytics para realizar consultas analíticas complejas utilizando herramientas como SQL Server Management Studio o Power BI. Además, Synapse Analytics ofrece opciones de integración con otras herramientas y servicios de Azure, como Azure Machine Learning, para ampliar aún más las capacidades de análisis.
Conclusión
La combinación de áreas de Landing, Trusted y Refined en un Data Lake, junto con el procesamiento de datos utilizando Databricks y la carga en Azure Synapse Analytics, nos brinda la base para construir un data warehouse moderno.
Esta solución nos permite capturar datos brutos, realizar transformaciones y limpieza confiables, y organizar los datos refinados en tablas optimizadas para consultas rápidas y eficientes.
Al aprovechar las tecnologías en la nube, podemos escalar nuestras capacidades de almacenamiento y análisis según las necesidades de negocio en constante cambio. Un Data Warehouse Moderno nos proporciona una base sólida para el análisis de datos y la toma de decisiones informadas en el entorno empresarial actual.
