Data Lake y Data Warehouse son dos modelos de almacenamiento de datos ampliamente utilizados en el mundo empresarial, principalmente debido a la creciente automatización de los procesos de la empresa. Hay quienes confunden los dos términos, pero es importante saber que tienen diferentes propósitos.
De hecho, los puntos en común entre estos dos modelos son la alta capacidad de almacenamiento y el hecho de que ambos son soluciones fruto de la transformación digital de las empresas. ¿Estás interesado en este tema? Siga leyendo y comprenda, con más detalle, qué son Data Lake y Data Warehouse y cuáles son las diferencias.
¿Qué es Data Lake y Data Warehouse?
El Data Warehouse es un espacio dedicado a almacenar datos que ya están estandarizados y estructurados. La propuesta de DW es ofrecer un espacio que agilice el proceso de análisis de datos, generando conocimientos valiosos para la toma de decisiones.
Aunque tienen diferentes fuentes, los datos almacenados en el DW tienen una estructura estructurada, enfocada al análisis de temas específicos. Es un modelo que ha sido ampliamente utilizado en los últimos años para aplicaciones de Business Intelligence, basado en la base de datos interna de las empresas .
Data Lake es un espacio dedicado a todos los datos a los que tiene acceso una empresa. En este modelo, los datos se almacenan en «estado sin procesar», independientemente de las fuentes.
En el mundo del Big Data, en el que las empresas recogen datos de los lugares más variados (redes sociales, bases de datos externas, vídeos, imágenes, webs, etc.), es difícil definir el tipo de análisis antes incluso de almacenar los datos. En este sentido, Data Lake garantiza una vista prácticamente ilimitada para el análisis de datos.
Cuáles son las diferencias entre ellos?
A continuación, hemos separado los puntos principales en los que difieren los modelos de Data Lake y Data Warehouse. ¡Vea!
Tipo de datos
En el almacén de datos, los datos deben encajar en esquemas específicos (datos estructurados) para facilitar el análisis. En Data Lake, por otro lado, el almacenamiento se realiza con datos no estructurados, semiestructurados y estructurados.
Costo de almacenamiento
El costo del almacén de datos para almacenar un gran volumen de datos es generalmente mayor que el costo requerido por Data Lake, que fue creado para ser de bajo costo, independientemente del volumen de datos.
Análisis de datos
El almacén de datos requiere un procesamiento de modelos antes de que se almacenen los datos, para que no causen ruido potencial durante el análisis. En este caso, la interpretación la realizan analistas comerciales. En Data Lake, sin embargo, no hay un procesamiento de datos previo y el análisis se puede realizar en tiempo real.
¿Por qué buscar la ayuda de expertos?
Con la maduración de las soluciones digitales, las empresas se enfrentan a un hecho nuevo en la actualidad, que es el volumen masivo de datos que deben recopilarse, organizarse y analizarse. Para satisfacer esta demanda, los gerentes necesitan socios certificados para garantizar la organización, el gobierno y la gestión segura de los datos .
Los procesos de captura, organización y análisis de datos han sido muy importantes para generar conocimientos valiosos y respaldar decisiones dentro de las empresas. En este escenario, vimos que las opciones de almacenamiento de Data Lake y Data Warehouse son similares, pero tienen diferentes propósitos. Para elegir la mejor opción, una mirada especializada marcará la diferencia y encontrar a estos expertos será la clave de su éxito en este viaje infinito de datos .