Control de versiones de datos para lagos de datos manejo de los cambios a gran escala

Control de versiones de datos en lagos de datos para cambios a gran escala.

En el mundo en constante evolución del big data, gestionar grandes cantidades de información de manera eficiente se ha convertido en un desafío crítico para las empresas en todo el mundo. A medida que los lagos de datos ganan protagonismo como solución preferida para almacenar y procesar conjuntos de datos enormes, se hace cada vez más evidente la necesidad de mecanismos efectivos de control de versiones de datos.

En este artículo, profundizaremos en el concepto de los lagos de datos, exploraremos sus diferencias con los almacenes de datos y las bases de datos relacionales, y discutiremos la importancia del control de versiones de datos en el contexto de la gestión de datos a gran escala.

Comprendiendo los Lagos de Datos

Un lago de datos es un repositorio centralizado que almacena datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados en su formato sin procesar. A diferencia de los almacenes de datos tradicionales o las bases de datos relacionales, los lagos de datos aceptan datos de diversas fuentes, sin necesidad de transformación previa de los datos o definición de esquemas. Como resultado, los lagos de datos pueden acomodar grandes volúmenes de datos de diferentes fuentes, proporcionando una solución rentable y escalable para manejar el big data.

Antes de abordar las preguntas, “¿Qué es el control de versiones de datos?” y “¿Por qué es importante para los lagos de datos?”, discutiremos las características clave de los lagos de datos.

Fuente

Esquema al Leer vs. Esquema al Escribir

Los lagos de datos siguen el enfoque de “Esquema al Leer”, lo que significa que los datos se almacenan en su forma sin procesar y los esquemas se aplican en el momento de consumir los datos. En contraste, los almacenes de datos y las bases de datos relacionales siguen el modelo de “Esquema al Escribir”, donde los datos deben estar estructurados y cumplir con esquemas predefinidos antes de cargarse en la base de datos.

Flexibilidad y Agilidad

Los lagos de datos proporcionan flexibilidad, lo que permite a las organizaciones almacenar diversos tipos de datos sin preocuparse por la modelización de datos inmediata. Esto permite a los científicos de datos, analistas y otras partes interesadas realizar análisis exploratorios y obtener información sin conocimientos previos de la estructura de los datos.

Eficiencia en Costos

Aprovechando soluciones de almacenamiento rentables como el Sistema de Archivos Distribuido Hadoop (HDFS) o almacenamiento en la nube, los lagos de datos pueden manejar datos a gran escala sin incurrir en costos prohibitivos. Esto es particularmente ventajoso cuando se trata de volúmenes de datos en crecimiento exponencial.

Lagos de Datos vs. Almacenes de Datos y Bases de Datos Relacionales

Es esencial distinguir los lagos de datos de los almacenes de datos y las bases de datos relacionales, ya que cada uno cumple diferentes propósitos y tiene características distintas.

Almacenes de Datos

Algunas características clave de los almacenes de datos son las siguientes:

  • Tipo de Datos: Los almacenes de datos almacenan principalmente datos estructurados que han pasado por un procesamiento ETL (Extraer, Transformar, Cargar) para cumplir con un esquema específico.
  • Aplicación de Esquema: Los almacenes de datos utilizan un enfoque de “Esquema al Escribir”. Los datos deben ser transformados y estructurados antes de cargarse, lo que garantiza la consistencia y calidad de los datos.
  • Procesamiento: Los almacenes de datos emplean procesamiento masivamente paralelo (MPP) para un rendimiento rápido en consultas. Están optimizados para consultas analíticas complejas e informes.
  • Optimización de Almacenamiento: Los almacenes de datos utilizan formatos de almacenamiento columnar e indexación para mejorar el rendimiento de las consultas y la compresión de datos.
  • Casos de Uso: Los almacenes de datos están diseñados para analistas comerciales, tomadores de decisiones y ejecutivos que requieren acceso rápido y confiable a datos estructurados para informes, inteligencia empresarial y toma de decisiones estratégicas.

En resumen, los lagos de datos priorizan la variedad y exploración de datos, lo que los hace adecuados para escenarios donde el panorama de datos está evolucionando rápidamente y la estructura de datos inicial puede no estar bien definida. Además, los lagos de datos son más adecuados para almacenar datos diversos y sin procesar para análisis exploratorios, mientras que los almacenes de datos se centran en datos estructurados, garantizando la calidad de los datos y permitiendo consultas eficientes para operaciones críticas para el negocio como la inteligencia empresarial y los informes.

Bases de Datos Relacionales

Algunas características clave de las bases de datos relacionales son las siguientes:

  • Estructura de Datos: Las bases de datos relacionales almacenan datos estructurados en filas y columnas, donde los tipos de datos y las relaciones se definen mediante un esquema antes de insertar los datos.
  • Aplicación de Esquema: Las bases de datos relacionales utilizan un enfoque de “Esquema al Escribir”, donde los datos deben cumplir con un esquema predefinido antes de poder insertarse. Esto garantiza la consistencia e integridad de los datos.
  • Procesamiento: Las bases de datos relacionales están optimizadas para el procesamiento transaccional y las consultas estructuradas utilizando SQL. Sobresalen en la gestión de datos estructurados y en el soporte de transacciones ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad).
  • Escalabilidad: Las bases de datos relacionales pueden escalar verticalmente mediante la actualización del hardware, pero la escalabilidad horizontal puede ser más desafiante debido a la necesidad de mantener la integridad de los datos y las relaciones.
  • Casos de uso: Las bases de datos relacionales se utilizan comúnmente para aplicaciones que requieren la gestión de datos estructurados, como la gestión de relaciones con los clientes (CRM), la planificación de recursos empresariales (ERP) y los sistemas de procesamiento de transacciones en línea (OLTP).

Los data lakes están diseñados para almacenar y procesar datos diversos y sin procesar, lo que los hace adecuados para el análisis exploratorio y el procesamiento de big data. Las bases de datos relacionales están optimizadas para datos estructurados con esquemas bien definidos, lo que las hace adecuadas para aplicaciones transaccionales y consultas estructuradas.

La importancia del control de versiones de datos en los data lakes

A medida que los data lakes se convierten en la columna vertebral de las infraestructuras de datos modernas, la gestión de cambios de datos y el control de versiones se convierten en un desafío crítico. El control de versiones de datos se refiere a la capacidad de rastrear, gestionar y auditar los cambios realizados en los conjuntos de datos a lo largo del tiempo. Esto es particularmente vital en los data lakes por las siguientes razones.

Volumen y diversidad de datos

Los data lakes a menudo contienen conjuntos de datos vastos y diversos de diversas fuentes, con actualizaciones y adiciones que ocurren de forma continua. Gestionar estos cambios de manera eficiente es crucial para mantener la consistencia y precisión de los datos.

Exploración colaborativa de datos

En los data lakes, varios equipos y partes interesadas exploran colaborativamente los datos para obtener conocimientos. Sin un control adecuado de versiones, diferentes usuarios pueden sobrescribir o modificar datos de manera inadvertida, lo que puede generar problemas potenciales de integridad de datos y confusión.

Auditoría y cumplimiento normativo

En industrias reguladas o entornos con requisitos estrictos de gobierno de datos, el control de versiones de datos es esencial para rastrear cambios, comprender la línea de tiempo de los datos y garantizar el cumplimiento de las regulaciones.

Fuente

Gestión de cambios a gran escala con control de versiones de datos

Para manejar eficazmente los cambios a gran escala en los data lakes, es necesario implementar mecanismos robustos de control de versiones de datos. Aquí hay algunas estrategias esenciales:

  • Instantáneas con marca de tiempo: Mantener instantáneas con marca de tiempo de los datos permite tener una vista histórica de los cambios realizados a lo largo del tiempo. Estas instantáneas se pueden utilizar para retroceder a un estado anterior o rastrear la línea de tiempo de los datos.
  • Gestión de metadatos: El seguimiento de metadatos, como el esquema de datos, las fuentes de datos y los procesos de transformación de datos, ayuda a comprender la evolución de los conjuntos de datos y el contexto de los cambios.
  • Controles de acceso y permisos: La implementación de controles de acceso y permisos detallados garantiza que solo los usuarios autorizados puedan realizar cambios en conjuntos de datos específicos, reduciendo el riesgo de modificaciones no autorizadas.
  • Seguimiento de cambios y notificaciones: Configurar mecanismos de seguimiento de cambios y notificaciones alerta a las partes interesadas sobre las modificaciones de datos, asegurando transparencia y conocimiento.
  • Pruebas y validación automatizadas: Los procedimientos de pruebas y validación automatizadas ayudan a detectar y corregir anomalías o inconsistencias resultantes de cambios en los datos.

Conclusión

Los data lakes han revolucionado la forma en que las organizaciones gestionan y analizan datos a gran escala. Su capacidad para almacenar tipos de datos diversos sin esquemas predefinidos los hace altamente flexibles y rentables. Sin embargo, la gestión de cambios en los data lakes requiere atención cuidadosa para garantizar la consistencia, precisión y cumplimiento de los datos.

El control de versiones de datos desempeña un papel crucial en abordar estos desafíos, permitiendo a las organizaciones manejar cambios a gran escala y obtener información valiosa de sus data lakes con confianza y fiabilidad. Al implementar mecanismos robustos de control de versiones y seguir las mejores prácticas, las empresas pueden aprovechar al máximo los data lakes, impulsando la innovación y la toma de decisiones informada.

Acerca de la autora: Kruti Chapaneri es una aspirante a ingeniera de software y escritora técnica con un fuerte interés en la intersección de la tecnología y los negocios. Está entusiasmada por utilizar sus habilidades de escritura para ayudar a las empresas a crecer y tener éxito en línea en el mercado competitivo. Puedes conectarte con ella en Linkedin.

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