Data Lake vs Data Warehouse: ¿Cuál es la diferencia? ¡Te lo contamos!

Tanto los lagos de datos (data lakes) como los almacenes de datos (data warehouses) se utilizan habitualmente para almacenar grandes cantidades de datos, pero no son lo mismo.

Un lago de datos no es un sustituto directo de un almacén de datos, sino que son tecnologías complementarias que sirven para una variedad de casos de uso, algunos de los cuáles se superponen. La mayoría de las empresas que tienen un lago de datos también tienen un almacén de datos.

A veces se confunden los dos métodos de almacenamiento de datos, aunque son muy diferentes. En realidad, lo único que tienen en común es que ambos almacenan datos a alto nivel.

Dado que sirven para distintos objetivos y requieren ser ajustados eficazmente de manera separada, saber distinguirlos es crítico. Un lago de datos puede ser adecuado para una empresa, mientras que un almacén de datos puede ser más apropiado para otra.

Veamos qué son y cuáles son las diferencias cruciales:

¿Qué es un lago de datos (data lake)

Un lago de datos es un popular repositorio que puede albergar una gran cantidad de datos manteniendo la estructura original de los mismos. Puede guardar datos a los que aún no se les ha asignado un propósito. Sus usos incluyen la creación de cuadros de mando, el aprendizaje automático y el análisis en tiempo real.

Cuando se almacena una gran cantidad de datos de muchas fuentes en un solo lugar, es fundamental que sea de forma concisa. Debe cumplir con ciertas leyes y reglamentos e implementar el cifrado para garantizar la seguridad y la accesibilidad de los datos.

De lo contrario, sólo el equipo de diseño del lago de datos entiende cómo acceder a un determinado tipo de datos. Sería imposible discernir entre los datos que se quieren y los que se recuperan, sin la información adecuada. Por ello, es fundamental que tu lago de datos no se convierta en un pantano de datos.

Un lago de datos o data lake tiene algunas características únicas:

-Los sistemas de origen se utilizan para cargar todos los datos. No hay un solo dato que no se tenga en cuenta.

-Los datos se mantienen en un estado no transformado.

-Para responder a las exigencias del análisis, se modifican los datos y se aplican los esquemas.

¿Qué es un almacén de datos (data warehouse)?

Un almacén de datos es un conjunto de tecnologías y componentes utilizados para tomar decisiones estratégicas sobre los datos. Con el fin de ofrecer una visión de negocio procesable, reúne y mantiene los datos de una variedad de fuentes. Se refiere al almacenamiento electrónico de un enorme volumen de datos para su consulta y análisis, en lugar del procesamiento de transacciones.

Es la transformación de los datos en información. Las características de un almacén de datos son:

-Es una representación abstracta de las operaciones de la empresa, ordenada por temas.

-Ha sufrido muchas transformaciones y tiene una gran estructura.

-Los datos no se introducen en el almacén de datos hasta que se determina su finalidad.

Diferencias clave

Los lagos de datos se equiparan con frecuencia a los almacenes de datos, aunque no es así. Los lagos de datos y los almacenes de datos son muy diferentes, desde su estructura y procesamiento, hasta quién los utiliza, cómo se protegen los datos y por qué se implementan.

Un lago de datos no es un sustituto directo de un almacén de datos, sino que son tecnologías complementarias que sirven para diversos casos de uso, algunos de los cuáles se solapan. La mayoría de las empresas que tienen un lago de datos también tienen un almacén de datos.

Los datos no estructurados son datos que no han sido filtrados, e incluyen por ejemplo, fotografías, registros de chat y archivos PDF. Los datos estructurados son datos no estructurados que han sido 'limpiados' o filtrados para adaptarse a un esquema, organizados en tablas y caracterizados por tipos de datos y relaciones.

La diferencia fundamental entre los lagos y los almacenes es ésta:

Los dispositivos IoT, las fuentes de medios sociales en tiempo real, los datos de los usuarios y las transacciones de las aplicaciones web son fuentes de datos para los lagos de datos. Estos datos a veces están organizados, pero con frecuencia no están estructurados, ya que se ingieren directamente desde la fuente de datos.

Los datos históricos que se han filtrado para ajustarse a una estructura relacional se almacenan en almacenes de datos. También se puede automatizar todo el proceso y crear flujos de trabajo de datos para gestionar mejor todos los tipos de datos.

Propósito

Los lagos de datos se utilizan para almacenar enormes volúmenes de datos procedentes de diversas fuentes a bajo coste. Permitir datos de cualquier forma disminuye los costes, ya que los datos son más adaptables y escalables al no estar sujetos a un esquema.

Los datos estructurados son más fáciles de examinar, ya que son más limpios y tienen un formato coherente a partir del cual se pueden realizar consultas. Los almacenes de datos son especialmente eficaces para evaluar los datos históricos con vistas a la toma de decisiones específicas, ya que limitan los datos a un esquema.

En una canalización de datos, es posible que los lagos de datos y los almacenes de datos se complementen entre sí. Los datos de la empresa se ingieren y almacenan rápidamente en un lago de datos. Cuando surja una pregunta de negocio específica, una parte de los datos del lago que se considere relevante se recogerá, se filtrará y se exportará a un almacén de datos.

Usuarios

Diferentes usuarios se benefician de los lagos de datos y los almacenes de datos. Los analistas de datos y los analistas de negocio suelen operar en almacenes de datos que incluyen datos específicamente relevantes que han sido procesados para sus fines. El uso de los almacenes de datos requiere un menor grado de conocimientos de programación y ciencia de datos.

Los ingenieros de datos crean y mantienen los lagos de datos, que incorporan a los pipelines de datos. Como los lagos de datos contienen datos de mayor alcance y actualidad, los científicos de datos colaboran más estrechamente con ellos.

Los almacenes de datos y los lagos de datos son adecuados para usuarios distintos:

-Los almacenes de datos los emplean sobre todo los profesionales del mundo empresarial.

-Los lagos de datos los emplean sobre todo los científicos de datos en el ámbito científico.

Tamaño

No es de extrañar que los lagos de datos sean sustancialmente más grandes porque almacenan todos los datos pertinentes para una organización. Un petabyte es un tamaño común para los lagos de datos. Los datos que se guardan en los almacenes de datos son mucho más selectivos.

Precios

El coste del almacenamiento de datos es uno de los elementos más atractivos de la tecnología de big data. Utilizar la tecnología de big data para almacenar datos es menos costoso que utilizar un almacén de datos. Esto se debe a que las tecnologías de datos suelen ser de código abierto, por lo que tanto la licencia como el apoyo de la comunidad son gratuitos. Las tecnologías de datos están pensadas para su uso con hardware básico de bajo coste.

Un almacén de datos puede ser caro de almacenar, especialmente si la cantidad de datos es enorme. Un lago de datos, en cambio, está hecho para un almacenamiento en la nube rentable.

Seguridad

A diferencia de las tecnologías de big data, las tecnologías de almacenes de datos llevan décadas establecidas y en uso. Los almacenes de datos están más establecidos y son más seguros que los lagos de datos. Las tecnologías de big data, entre las que se encuentran los lagos de datos, aún están en proceso de desarrollarse. En consecuencia, la capacidad de salvaguardar los datos en un lago de datos es mejorable.

¿Qué enfoque debes elegir?

Los datos que recojas serán principalmente no estructurados, tanto si tu empresa trabaja en  sanidad o en medios sociales (documentos, imágenes). La cantidad de datos estructurados es escasa. Por ello, el lago de datos o data lake es una excelente opción, ya que puede gestionar ambos tipos de datos y proporcionar una flexibilidad analítica adicional.

Si tu empresa online está separada en departamentos, querrás tener cuadros de mando que resuman todo. En este caso, los almacenes de datos le ayudarán a tomar decisiones fundamentadas. Garantizará que los datos sean de alta calidad, consistentes y precisos.

Por lo general, las empresas que necesitan almacenamiento se benefician de la inversión en una combinación de ambos. Utilizan el lago de datos para la exploración y el análisis de datos antes de trasladar los datos relevantes a los almacenes de datos para la elaboración de informes detallados.

En este artículo hemos visto las diferencias entre un lago de datos y un almacén de datos en términos de almacenamiento de datos, propósito y cuál usar. Entender esto ayudará al ingeniero de big data a seleccionar el método de almacenamiento de datos adecuado y, como resultado, a optimizar los costes y las operaciones de la organización.