Creación de una plataforma preparada para la IA con Iceberg, Delta y Hudi

La IA ha cambiado la forma en que las empresas conciben las plataformas de datos.

El objetivo ya no es sólo el análisis y la elaboración de informes. Los datos deben ser en tiempo real, interoperables y lo suficientemente fiables como para alimentar los sistemas GenAI sin introducir costes ni riesgos de cumplimiento. Por eso, los formatos de tabla abierta como Apache Iceberg, Delta Lake y Apache Hudi son ahora prioritarios.

En lugar de otra oleada de cerrazón propietaria, estamos viendo cómo las empresas adoptan estándares abiertos y pilas modulares que les dan flexibilidad y control. Pero no basta con conocer los nombres de estas tecnologías. Lo que importa es cómo se combinan para crear una base preparada para la IA.

Por qué triunfan los formatos de mesa abierta

Durante años, las empresas se vieron atrapadas en un tira y afloja entre los lagos de datos y los almacenes de datos. Los lagos les daban escala, pero no estructura. Los almacenes les daban estructura, pero a un coste elevado. Los formatos de tabla como Iceberg, Delta y Hudi acortan distancias mediante la superposición de esquemas, versiones y gobernanza sobre un almacenamiento barato y escalable.

El resultado:

• Coherencia de los datos a través de procesos por lotes y de flujo continuo.
  
  
• Interoperabilidad entre herramientas, para que no se quede encerrado en el ecosistema de un proveedor.
  
  
• Gobernanza integrada en la capa de tablas, con funciones como registros de auditoría y viajes en el tiempo.
  
  

Este cambio es especialmente importante para la IA. Los modelos no solo necesitan muchos datos, sino datos de alta calidad y bien gestionados que puedan rastrearse y actualizarse continuamente.

Dónde encaja el streaming

Los formatos de tabla resuelven una mitad del problema. La otra es la velocidad. Los agentes y copilotos de IA necesitan entradas en tiempo real, ya sean datos de transacciones, normas de cumplimiento o actualizaciones de clientes. Por eso las empresas están convergiendo las pilas de lakehouse y streaming.

Los pipelines modernos combinan Iceberg/Delta/Hudi con tecnologías como Kafka, Flink o Spark Structured Streaming. Juntos, proporcionan:

• Frescura para que los modelos nunca actúen con datos obsoletos.
  
  
• Fiabilidad con la evolución del esquema y la gestión de errores.
  
  
• Escalabilidad para procesar picos de demanda sin romper los sistemas posteriores.
  
  

Para las empresas impulsadas por la inteligencia artificial, no se trata de un "nice to have". Es la diferencia entre un asistente que ayuda y uno que comete errores costosos.

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La capa de gobernanza: Más allá del cumplimiento

La adopción de la IA ha puesto la gobernanza en el punto de mira. Los organismos reguladores preguntan cada vez más cómo gestionan las empresas los datos de formación e inferencia, y los clientes esperan transparencia. Los formatos de tabla abiertos ofrecen auditabilidad a nivel de almacenamiento, pero la gobernanza no se detiene ahí.

Las empresas con visión de futuro añaden:

• Catálogos unificados que proporcionan una visión única de los activos de datos en todo el lago.
  
  
• Capas semánticas y métricas que normalizan cómo se definen y consumen los datos.
  
  
• Controles de acceso que corresponden a funciones empresariales, no sólo a permisos técnicos.
  
  

Esta combinación garantiza que, cuando un modelo de IA extrae datos, los responsables puedan responder a preguntas críticas: ¿De dónde proceden? ¿A quién pertenecen? ¿Es seguro utilizarlos en este contexto?

Una perspectiva diferente: Rentabilidad

Más allá de la precisión y la conformidad, los formatos abiertos ofrecen algo que preocupa mucho a los responsables financieros: la previsibilidad. Al separar la informática del almacenamiento y adoptar estándares abiertos, las empresas pueden evitar la dependencia de un proveedor y buscar las soluciones más rentables.

Esta flexibilidad se está convirtiendo en algo esencial a medida que las cargas de trabajo de IA presionan los presupuestos. Almacenar conjuntos de entrenamiento masivos o servir a la inferencia a escala requiere una plataforma de datos que no infle los costes cada vez que aumenta el uso. Iceberg, Delta y Hudi son parte de la solución, pero solo si se implementan teniendo en cuenta la gestión de costes.

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En qué deben centrarse ahora los dirigentes

Si eres director financiero, director de información o director de datos, el reto no es solo elegir el formato adecuado. Se trata de crear una plataforma que pueda evolucionar a medida que se acelera la adopción de la IA. Tres pasos pueden ayudarle:

1. Normalizar un formato de mesa abierta. Tanto si elige Iceberg, Delta o Hudi, elija uno y aplíquelo como estándar en toda la empresa. La fragmentación sólo le retrasará.
   
   
2. Invierta en canalizaciones en tiempo real. El procesamiento por lotes ya no es suficiente. Dé prioridad a las arquitecturas de streaming que se integren a la perfección con su lago.
   
   
3. Integrar la gobernanza desde el primer día. Los catálogos, las capas semánticas y los controles de acceso basados en funciones deben formar parte de su arquitectura central, no ser complementos.
   
   

Con estas prioridades establecidas, su organización no sólo seguirá el ritmo de la IA, sino que estará preparada para ampliarla de forma responsable.