Potencia tu estrategia de IA y ML con las últimas tendencias en arquitectura de datos

👋 Bienvenido a Winter Data Meetup

Tabla de contenido

• Introducción
• Debut de Andre como orador
• Importancia de la arquitectura de datos
• Desafíos de los métodos de almacenamiento y procesamiento tradicionales
• Introducción a los patrones de arquitectura de datos modernos
• Data Lakehouse
  • Definición
  • Ventajas y desventajas
• Data Fabric
  • Definición
  • Funcionalidad y beneficios
• Data Mesh
  • Fundamentos de la descentralización de datos
  • Concepto de producto de datos
  • Beneficios del enfoque de Data Mesh
• Conclusiones
• Futuro de la arquitectura de datos
• Preguntas frecuentes (FAQs)

Debut de Andre como orador

¡Hola a todos! Quiero empezar diciendo que estoy encantado de formar parte de este gran Meetup. Esta es mi primera vez en este papel y he intentado prepararme lo mejor posible. Hoy me gustaría presentar los resultados de mi revisión de los patrones modernos de arquitectura de datos y cómo pueden ayudar en la implementación del aprendizaje automático. Por supuesto, también puede ser útil para el Business Intelligence. Dividiré mi presentación en cuatro secciones principales. En primer lugar, daré una breve descripción de la relación entre la arquitectura de datos y la IA y el aprendizaje automático. Luego hablaré sobre la arquitectura clásica de datos, como el almacén de datos y el lago de datos. Después, me centraré en tres conceptos relativamente nuevos que me parecen interesantes. Finalmente, recapitularé toda esta información en una conclusión y analizaré la mirada al futuro de la arquitectura de datos. ¡Comencemos!

Importancia de la arquitectura de datos

La arquitectura de datos es fundamental en el campo de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA). Ambos se basan en el uso eficiente y efectivo de los datos para lograr resultados óptimos. El AA se enfoca en los métodos estadísticos que mejoran con la experiencia, mientras que la IA se refiere a todo el conjunto que permite a las máquinas imitar el comportamiento humano y resolver una variedad de tareas. En mi investigación, me he centrado principalmente en el aprendizaje automático, pero estos conceptos también se pueden aplicar al campo más amplio de la IA.

Desafíos de los métodos de almacenamiento y procesamiento tradicionales

Antes de sumergirnos en los patrones modernos de arquitectura de datos, es importante comprender las limitaciones de los métodos tradicionales de almacenamiento y procesamiento de datos. El almacén de datos solía ser una buena solución para preparar información para informes. Sin embargo, a medida que el volumen de datos aumentaba rápidamente, se volvió demasiado costoso y complicado almacenarlos en un esquema de estrella o copo de nieve. Además, el alto costo de soportar grandes cantidades de datos y la falta de compatibilidad con datos semiestructurados y no estructurados también se convirtieron en problemas significativos.

Por otro lado, el lago de datos surgió como una solución para trabajar con todos los tipos de datos, ofreciendo una mayor capacidad y flexibilidad en comparación con el almacén de datos. Sin embargo, a medida que el volumen de datos seguía aumentando, el lago de datos también comenzó a enfrentar limitaciones. Algunos de los problemas más comunes incluyen la falta de soporte para transacciones, la falta de integridad y disponibilidad de datos, y la falta de seguridad y gobernanza de datos.

Introducción a los patrones de arquitectura de datos modernos

Ante los desafíos planteados por los métodos tradicionales, han surgido nuevos enfoques de arquitectura de datos que intentan abordar estos problemas y mejorar la eficiencia y organización de los datos. En mi investigación, me he centrado en tres conceptos principales: Data Lakehouse, Data Fabric y Data Mesh. Estos patrones modernos de arquitectura de datos buscan resolver los desafíos mencionados anteriormente y ofrecer soluciones más efectivas y flexibles para el almacenamiento y procesamiento de datos.

Data Lakehouse

El concepto de Data Lakehouse combina elementos del almacén de datos y el lago de datos en una sola arquitectura. En lugar de tener un almacén de datos y un lago de datos separados, la arquitectura de Lakehouse utiliza un único Data Lake como almacenamiento principal, con una capa de metadatos que proporciona características similares a las del almacén de datos. Esta capa de metadatos juega un papel fundamental al unificar el catálogo de datos y proporcionar características como soporte para transacciones y indexación.

Las ventajas de Data Lakehouse incluyen una reducción significativa de costos al evitar la necesidad de almacenar datos en dos lugares diferentes. Además, los datos se organizan de manera más eficiente y se pueden recuperar más fácilmente gracias a las capacidades de indexación y búsqueda. Sin embargo, también existen desventajas y desafíos asociados con este enfoque, como la complejidad de implementar la capa de metadatos y la elección de las soluciones adecuadas, como Delta Lake o Apache Hudi.

Data Fabric

Data Fabric es un enfoque de gestión de datos que utiliza metadatos, aprendizaje automático y automatización para combinar datos de cualquier formato y ubicación. El objetivo es simplificar el acceso a los datos para los usuarios y permitirles obtenerlos de manera más fácil y rápida. En lugar de almacenar datos en un solo lugar, Data Fabric utiliza metadatos para establecer conexiones lógicas entre las diferentes fuentes de datos.

La principal ventaja de Data Fabric es que no es necesario almacenar los datos en un único lugar centralizado, como un Data Lake o un almacén de datos. En cambio, los datos se dejan en su ubicación original y se conectan mediante metadatos. Esto permite un acceso más eficiente y flexible a los datos sin los costos y la complejidad asociados con la centralización. Además, Data Fabric puede facilitar la integración de datos automatizada mediante el uso de aprendizaje automático para catalogar y gestionar los metadatos.

Data Mesh

El concepto de Data Mesh se basa en una descentralización aún más profunda de los datos. En lugar de tener un único equipo de datos centralizado, cada dominio o unidad de negocio tiene su propio equipo de datos responsables de gestionar y proporcionar datos de calidad. Estos equipos de datos son expertos en su dominio específico y tienen un conocimiento profundo de los datos que manejan.

La idea detrás de Data Mesh es permitir que los equipos de dominio sean autónomos y tomen decisiones sobre cómo gestionar y compartir sus propios datos. Cada equipo de dominio crea productos de datos que se pueden consumir fácilmente por otros equipos o áreas de la organización. Esto se logra mediante el uso de contratos de datos, que describen la estructura, el formato y la calidad de los datos.

Las ventajas de Data Mesh incluyen una mayor organización y limpieza de los datos, ya que cada equipo de dominio es responsable de sus propios datos. Esto evita problemas comunes como la estancación de datos y permite a los equipos de dominio maximizar la utilidad de sus datos. Sin embargo, también requiere una sólida gobernanza de datos y políticas coherentes para garantizar la coherencia y la calidad de los datos en toda la organización.

Conclusiones

La arquitectura de datos juega un papel fundamental en el campo de la IA y el aprendizaje automático. Los enfoques modernos de arquitectura de datos, como Data Lakehouse, Data Fabric y Data Mesh, buscan abordar los desafíos de los métodos tradicionales y proporcionar soluciones más eficientes y flexibles para el almacenamiento y procesamiento de datos. Estos enfoques permiten una mejor organización de los datos, un acceso más eficiente y una mayor autonomía de los equipos de dominio. A medida que avanzamos hacia el futuro, es probable que veamos una mayor integración entre la IA y el aprendizaje automático con la arquitectura de datos, lo que impulsará el crecimiento y la innovación en este campo.

Futuro de la arquitectura de datos

A medida que avanzamos hacia el futuro, podemos esperar una mayor integración entre la IA y el aprendizaje automático con la arquitectura de datos. Esta sinergia permitirá aprovechar al máximo el potencial de los datos para impulsar la innovación y mejorar la eficiencia en diversas áreas. En particular, podemos esperar avances en la automatización de la gestión de metadatos, la integración de datos de diferentes fuentes y la mejora de la calidad de los datos a través del aprendizaje automático.

Preguntas frecuentes (FAQs)

¿Qué volumen de datos se utiliza habitualmente para entrenar modelos de aprendizaje automático?

El volumen de datos utilizado para entrenar modelos de aprendizaje automático puede variar ampliamente. En general, se prefieren conjuntos de datos más grandes, ya que proporcionan una mayor cantidad de información para entrenar y mejorar la precisión de los modelos. Sin embargo, también es posible entrenar modelos con conjuntos de datos más pequeños, especialmente si se trata de tareas más simples o específicas.

¿Es suficiente una simple base de datos PostgreSQL para almacenar datos para el aprendizaje automático?

Una simple base de datos PostgreSQL puede ser suficiente para almacenar datos para el aprendizaje automático, especialmente si se trata de conjuntos de datos más pequeños. Sin embargo, a medida que el volumen de datos aumenta, puede resultar más eficiente y escalable utilizar soluciones de almacenamiento especializadas como un lago de datos o un almacén de datos distribuido.

¿Cuáles son las ventajas de Data Fabric frente al Data Lakehouse?

Si bien tanto el Data Fabric como el Data Lakehouse ofrecen ventajas para el almacenamiento y procesamiento de datos, existen algunas diferencias clave entre estos enfoques. El Data Fabric se centra en la gestión de datos y utiliza metadatos y automatización para combinar datos de diferentes fuentes. Por otro lado, el Data Lakehouse combina elementos del almacén de datos y el lago de datos en una sola arquitectura. La elección entre estos enfoques depende de los requisitos y las necesidades específicas de cada organización.

Recursos:

• Lago de datos Delta Lake
• Apache Hudi
• Modelado de datos y análisis con BigQuery

¡Gracias a todos por su atención! Si tienen más preguntas, no duden en hacerlas.