Sin embargo, estas herramientas están diseñadas para realizar diferentes tareas, por lo que sus funciones no son exactamente las mismas. Repasaremos esas diferencias aquí, para que tengas una idea clara de lo que implica cada una y elijas cuál se adapta a las necesidades de tu negocio.
¿Qué es un lago de datos?
Un lago de datos es un depósito de almacenamiento que contiene una gran cantidad de datos sin procesar en su formato nativo hasta que se necesita. Utiliza una arquitectura plana para almacenar datos, lo que facilita y agiliza la consulta de datos.
Los lagos de datos generalmente se usan para almacenar grandes conjuntos de datos. Son ideales para archivos grandes y excelentes para integrar diversos conjuntos de datos de diferentes fuentes porque no tienen un esquema o estructura para unirlos.
¿Cómo funciona un lago de datos?
Un lago de datos es un depósito central donde se pueden almacenar todos los tipos de datos en su formato nativo. Cualquier aplicación o análisis puede acceder a los datos sin necesidad de transformación.
Los datos en un lago de datos pueden ser de múltiples fuentes y estructurados, semiestructurados o no estructurados. Esto hace que los lagos de datos sean muy flexibles, ya que pueden acomodar cualquier dato. Además, los lagos de datos son escalables, por lo que pueden crecer a medida que cambian las necesidades de una empresa. Y debido a que los lagos de datos almacenan archivos en sus formatos originales, no hay necesidad de preocuparse por las conversiones al acceder a esa información.
Además, la mayoría de las empresas que usan un lago de datos han descubierto que pueden usar herramientas y técnicas de procesamiento más sofisticadas en sus datos que las bases de datos tradicionales. Un lago de datos facilita el acceso a la información empresarial al permitir el almacenamiento de información a la que se accede con menos frecuencia cerca de donde se accederá. También elimina la necesidad de realizar pasos adicionales para preparar los datos antes de analizarlos. Esto se suma a tiempos de respuesta de consulta mucho más rápidos y un mejor rendimiento analítico.
¿Qué es un data warehouse?
Un data warehouse está diseñado para almacenar datos estructurados que han sido procesados, limpiados, integrados y transformados en un formato coherente que admita informes y análisis históricos. Es una base de datos utilizada para informes y análisis de datos y actúa como un depósito central de datos integrados de una o más fuentes dispares a las que pueden acceder múltiples usuarios.
Un data warehouse generalmente contiene datos históricos que se pueden usar para generar informes y analizar tendencias a lo largo del tiempo y, por lo general, se construye con grandes cantidades de datos tomados de varias fuentes. El objetivo es dar a los responsables de la toma de decisiones una visión rápida del rendimiento general de la empresa.
¿Cómo funciona un data warehouse?
Un data warehouse es un sistema que almacena y analiza datos de múltiples fuentes. Ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones al proporcionar una vista centralizada de sus datos. Los almacenes de datos se utilizan normalmente para informes, análisis, modelos predictivos y aprendizaje automático.
Para construir un data warehouse, primero se deben extraer y transformar los datos de las diversas fuentes de una organización. Luego, los datos deben cargarse en la base de datos en un formato estructurado. Finalmente, se necesitará una herramienta ETL (extraer, transformar, cargar) para juntar todas las piezas y prepararlas para su uso en herramientas de análisis. Una vez que está listo, un programa de software ejecuta informes o análisis sobre estos datos.
Los almacenes de datos también pueden incluir paneles, que son pantallas interactivas con representaciones gráficas de la información recopilada a lo largo del tiempo. Estas pantallas brindan a las personas que trabajan en la empresa información en tiempo real sobre las operaciones comerciales, para que puedan tomar medidas rápidamente cuando sea necesario.
Diferencias entre lago de datos y data warehouse
Al almacenar big data, los lagos de datos y los data warehouse tienen características diferentes. Los data warehouse almacenan bases de datos transaccionales tradicionales y almacenan datos en una tabla con columnas estructuradas. Comparativamente, un lago de datos se usa para análisis de big data. Almacena datos sin estructurar y sin procesar que se pueden analizar más tarde para obtener información.
| Parámetros | Data Lake | Data Warehouse |
| Tipo de datos | Datos no estructurados | Datos procesados |
| Almacenamiento | Los datos se almacenan en su forma sin procesar, independientemente de la fuente | Los datos se analizan y transforman |
| Objetivo | Análisis de big data | Análisis de datos estructurados |
| Esquema de base de datos | Esquema de lectura | Esquema de escritura |
| Usuarios destino | Científico de datos | Analistas de negocios o datos |
| Alcance | Almacena todos los datos | Solo datos estructurados |
Tipo de datos: datos no estructurados frente a datos procesados
La principal diferencia entre los dos es que en un lago de datos, los datos no se procesan antes de almacenarse, mientras que en un data warehouse sí. Un lago de datos es un lugar para almacenar todos los datos estructurados y no estructurados, y un data warehouse es un lugar para almacenar solo datos estructurados. Esto significa que un lago de datos se puede usar para análisis de big data y aprendizaje automático, mientras que un data warehouse solo se puede usar para informes y análisis de datos más limitados.
Almacenamiento: almacenado crudo vs. limpio y transformado
El método de almacenamiento de datos es otra diferencia importante entre un lago de datos y un data warehouse. Un lago de datos almacena información sin procesar para facilitar la búsqueda o el análisis. Por otro lado, un data warehouse almacena información limpia y procesada, lo que facilita encontrar lo que se necesita y realizar los cambios necesarios. Algunas empresas utilizan un enfoque híbrido, en el que tienen un lago de datos y una base de datos analítica que se complementan entre sí.
Propósito: indeterminado vs. determinado
Los propósitos de los datos de un lago de datos son indeterminados. Las empresas pueden usar los datos para cualquier propósito, mientras que los datos del data warehouse ya están determinados y en uso. De ahí que los lagos de datos tengan estructuras de datos más flexibles en comparación con los data warehouse.
Donde los lagos de datos son flexibles, los data warehouse tienen datos más estructurados. En un warehouse, los datos están preestructurados para adaptarse a un propósito específico. La naturaleza de estas estructuras depende de las operaciones comerciales. Además, un warehouse puede contener datos estructurados de una aplicación existente, como un sistema de planificación de recursos empresariales (ERP), o puede estar estructurado a mano según las necesidades del usuario.
Esquema de base de datos: esquema de lectura frente a esquema de escritura
Un data warehouse sigue un enfoque de esquema en escritura, mientras que un lago de datos sigue un enfoque de esquema en lectura. En el modelo de esquema en escritura, las tablas se crean con anticipación para almacenar datos. Si se debe cambiar la forma en que se organiza la tabla o si se deben agregar columnas más adelante, es difícil porque todas las consultas que usan esa tabla deberán actualizarse.
Por otro lado, los cambios de esquema son costosos y requieren mucho tiempo para completarse. El modelo de lectura de esquema de un lago de datos permite que una base de datos almacene cualquier información en cualquier columna que desee. Los nuevos tipos de datos se pueden agregar columnas y las columnas existentes se pueden cambiar en cualquier momento sin afectar el sistema en ejecución como nuevo. Sin embargo, si es necesario encontrar filas específicas rápidamente, esto podría volverse más difícil que los sistemas de esquema en escritura.
Usuarios: científico de datos frente a analistas de negocios o datos
Un data warehouse está diseñado para responder preguntas comerciales específicas, mientras que un lago de datos está diseñado para ser un repositorio de almacenamiento para todos los datos de una organización sin un propósito particular. En un data warehouse, los usuarios comerciales o los analistas pueden interactuar con los datos de una manera que les ayude a encontrar las respuestas que necesitan para obtener información valiosa sobre su operación.
Por otro lado, no hay restricciones sobre cómo se puede usar la información en un lago de datos porque no está destinado a servir a un solo caso de uso. Los usuarios deben asumir la responsabilidad de conservar los datos ellos mismos antes de que se realice cualquier análisis y asegurarse de que sean de buena calidad antes de almacenarlos en este formato.
Alcance: todos los datos hasta petabytes de espacio frente a solo datos estructurados
La diferencia de tamaño se debe a que el data warehouse almacena solo datos estructurados en lugar de todos los datos. Los dos tipos de almacenamiento difieren en muchos aspectos, pero son los más frecuentes. La primera forma en que difieren es en su propósito: los lagos de datos almacenan todos los datos, mientras que los warehouse almacenan solo datos estructurados.
El conocimiento de qué tipo de almacenamiento se necesita puede ayudar a determinar si una empresa debe comenzar con un lago de datos o un warehouse. Una empresa puede comenzar con un centro de información de toda la empresa para datos sin procesar y luego usar una solución más enfocada para conjuntos de datos que se han sometido a pasos de procesamiento adicionales.
Lago de datos frente a data warehouse: ¿cuál es el adecuado para mí?
Un lago de datos es un repositorio centralizado que permite a las empresas almacenar todos sus datos estructurados y no estructurados a cualquier escala, mientras que un data warehouse es una base de datos relacional diseñada para consultas y análisis.
Determinar cuál es el más adecuado dependerá de las necesidades de la empresa. Si es necesario almacenar grandes cantidades de datos rápidamente, entonces un lago de datos es el camino. Sin embargo, un data warehouse es más apropiado si se necesitan análisis o conocimientos sobre datos de aplicaciones específicas.
Una estrategia exitosa probablemente implicará la implementación de ambos modelos. Un lago de datos se puede usar para almacenar grandes volúmenes de datos no estructurados y de gran volumen, mientras que un data warehouse se puede usar para analizar datos estructurados específicos.
