Ahora nos centraremos en Azure Databricks, una plataforma clave para desarrollar y gestionar proyectos de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) aprovechando al máximo el enfoque Lakehouse.
Continuamos la serie iniciada con el artículo “Cómo modernizar tu arquitectura de Business Intelligence con Data Lakehouse”.
En el anterior artículo hablamos de manera general de la arquitectura de datos que podríamos desplegar en Azure para analizar nuestros datos. Y bien, ¿por qué en Azure? Como cualquier otro proveedor de cloud público, se dispone de servicios escalables para garantizar un rendimiento óptimo e intentar reducir los costes operativos.
Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse… Hoy en día nuestros diccionarios evolucionan de una manera vertiginosa y muchas veces no tenemos tiempo para entender los nuevos conceptos que van apareciendo en el sector del análisis de datos.
Desde finales de los 80, los Data Warehouse han ido evolucionando de muchas maneras: nuevas herramientas de ETL, motores de base de datos más potentes y más facilidad parar crear modelos de datos entre otros.