Aspectos destacados de investigación: Dremio demuestra el valor de un lago de datos con una prueba de estilo matemático y simplicidad técnica

Dremio, la casa del lago de datos sencilla y abierta, ha lanzado Data Lake House. almacenamiento de datos y más allá», un nuevo artículo de investigación ahora disponible en arXiv. El documento explora el modelo de lago de datos y ofrece información de vanguardia para las empresas que buscan optimizar su uso de datos. La idea de esta publicación preimpresa es recopilar comentarios de la comunidad científica y de investigación de código abierto y ponerlos a disposición de una comunidad más amplia de profesionales.

El documento desglosa términos de uso común pero complicados, como almacén de datos, almacén de datos y lago de datos, en componentes individuales (por ejemplo, motor de consultas, formato de tabla, etc.) y luego ofrece términos y definiciones claros basados ​​en estos componentes para simplificar la comunicación. .: utiliza estos términos generales.

El almacenamiento de datos ha sido durante mucho tiempo la piedra angular de las organizaciones modernas basadas en datos y ha servido como un activo estratégico para la toma de decisiones informadas. Sin embargo, el surgimiento de los lagos de datos ha desafiado los paradigmas tradicionales, proporcionando un nuevo enfoque para lograr los objetivos del almacenamiento de datos, al tiempo que se superan sus limitaciones y se agregan nuevas dimensiones de capacidad.

El artículo comienza definiendo rigurosamente los términos, a menudo ambiguos, «almacén de datos», «almacén de datos» y «lago de datos».

“Hemos visto a algunas personas en el mercado decir que ‘data lakehouse’ es simplemente otra palabra de moda en marketing. Entendimos los argumentos de ambas partes, pero si una afirmación era cierta o no dependía esencialmente de cómo se interpretaban ciertos términos. Queríamos brindar algo de claridad y, utilizando un enfoque similar a una prueba basada en matemáticas, mostrar que con claridad de definición, «data lakehouse» es definitivamente más que un término de marketing. Más bien, es un enfoque práctico y valioso para la retención de datos”, afirmó Jason Hughes, Director de Defensa Técnica.

El documento desglosa lo que comúnmente se conoce como «almacenamiento de datos» en sus requisitos fundamentales, clasificándolos en componentes técnicos, capacidades técnicas y prácticas independientes de la tecnología. Luego muestra cómo la casa del lago de datos aborda todos estos requisitos clave, demostrando así que la casa del lago de datos se puede utilizar para lograr lo que tradicionalmente se pensaba que RDBMS-OLAP requería. También destaca las deficiencias del almacenamiento de datos tradicional en RDBMS-OLAP, incluidas las limitaciones con datos semiestructurados y no estructurados, problemas de bloqueo y estancamiento y problemas de costos, lo que lleva a una reevaluación de los enfoques arquitectónicos. Además, el documento proporciona un ejemplo concreto de la implementación de un lago de datos para demostrar sus beneficios prácticos.

El objetivo final de un lago de datos es combinar las fortalezas del almacenamiento de datos RDBMS-OLAP y los lagos de datos, cumpliendo con los requisitos de almacenamiento de datos de una arquitectura de datos abierta y ampliando capacidades analíticas adicionales.

El artículo de investigación de Dremio refuerza el concepto de lagos de datos y proporciona una hoja de ruta práctica para las organizaciones que buscan aprovechar todo el potencial de sus datos mientras optimizan su arquitectura de datos.

Para leer el artículo completo, visite: https://arxiv.org/abs/2310.08697

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