Data Lake vs Data Warehouse

Cada vez es más común que las empresas traten de buscar soluciones al almacenamiento de grandes volúmenes de datos recurriendo a la tecnología Big Data. En este contexto, para gestionar toda esta información los profesionales pueden optar por dos sistemas, Data Lake o Data Warehouse. A veces su elección genera dudas así que vamos a ver en detalle en qué consiste cada uno de ellos, así como sus principales diferencias para que cada empresa pueda tomar la mejor elección para sus proyectos.

Qué es Data Lake

A primera vista ambos sistemas pueden parecer muy similares, ya que están diseñados para almacenar una gran cantidad de datos, pero sin embargo tienen cualidades únicas que les diferencian.

Data Lake es un repositorio compartido que almacena información en bruto procedente de cualquier fuente: redes sociales, Internet de las Cosas, CRM, feed… Estos datos pueden estar estructurados o no, con el objetivo de analizarlos más tarde. Este sistema permite un tratamiento más creativo de los datos.

Ventajas del uso de Data Lake

No hay nada mejor que conocer las ventajas de un sistema para poder decidirse por uno u otro así que vamos a repasarlas:

  • Podemos centralizar todos los datos en el mismo lugar, sin importan la fuente de la que procedan, ya sean redes sociales, feed o CRM, por ejemplo.
  • Formas ilimitadas de consultar los datos.
  • Útil para todo tipo de perfiles.
  • Acceso a la información, aunque la fuente esté obsoleta: para Data Lake la información puede seguir teniendo valor así que siempre podremos tener acceso a información por muy obsoleta que esté.
  • Se pueden aplicar multitud de herramientas para obtener una idea de lo que significan los datos.
  • Mayor flexibilidad: los datos se preparan en función de la necesidad del momento, no es necesario tener todas las respuestas por adelantado.

Qué es Data Warehouse

Se trata de un almacén de datos ordenados que están listos para ser utilizados por la empresa a través de herramientas de Big Data o análisis empresarial, transformando esos datos en información útil para la toma de decisiones.

Ventajas del uso de Data Warehouse

Ahora toca repasar las principales ventajas de la implantación de un sistema Data Warehouse en la empresa:

  • El acceso a la información es más rápido.
  • Aumenta la productividad de la plantilla.
  • Permite conocer los resultados de la empresa en tiempo real.
  • Si las fuentes de los datos y el objetivo están definidos, su implantación en la empresa es muy sencilla.
  • Transforma los datos en conocimiento.
  • Mejora las relaciones con proveedores y clientes.
  • Es un sistema muy útil para el medio y largo plazo.
  • Facilita la toma de decisiones basada en datos.
  • Su implantación implica una optimización tecnológica y económica.
  • Se reducen los tiempos de respuesta y los costes operativos.

Principales diferencias

A priori parece que son más que evidentes las diferencias entre ambos sistemas, pero analicémoslos más despacio:

Estructura de los datos

Mientras que Data Lake se basa en recoger datos brutos que pueden ser estructurados o no, Data Warehouse solo recoge datos estructurados.

Finalidad de los datos

En el sistema Data Lake la finalidad de los datos puede estar o no definida mientras que en el Data Warehouse no se deja nada a la improvisación y es algo cerrado previamente.

Flexibilidad

Al no tener estructura en un Data Lake es más fácil hacer cambios ya que es mucho más flexible y podemos cambiar su configuración según necesitemos. Sin embargo, en los sistemas Data Warehouse es más complejo y puede llevarnos mucho más tiempo al implicar numerosos procesos empresariales relacionados.

Esquema

Aquí encontramos diferencias notables, mientras que Data Lake se basa en un esquema On Read, data Warehouse lo hace en uno On Write.

Usuarios

¿Qué tipo de perfiles analizan los datos en cada sistema? Pues en Data Lake los datos caen en manos de Data Scientists que estructuran la información y preparan sus análisis, al fin y al cabo, son científicos de datos. Sin embargo, en Data Warehouse, la información la manejan usuarios empresariales, que básicamente informan y extraen un significado de la información que se definió al configurarlo.

Accesibilidad

Aquí encontramos otra gran diferencia, mientras que en Data Lake existe una gran accesibilidad y fácil acceso en Data Warehouse es costosa y compleja.

Almacenamiento

Otro de los puntos a tener en cuenta es el almacenamiento. En Data Lake tiene coste limitado y se puede ampliar en la nube mientras que en data Warehouse es bastante más costoso.

Seguridad

Los Data Lakes son sistemas más vulnerables a la seguridad y eso en ocasiones genera ciertas dudas a la hora de elegirlos como repositorios de información

Ahora ya sabemos los pros y los contras de cada sistema y solo falta definir cuál es nuestro objetivo para descubrir cuál es más acorde a nuestras necesidades empresariales, ¿Data Lake o Data Warehouse?

2020-11-18T11:15:35+02:0018 noviembre, 2020|
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