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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. Para gestionar toda esta información puedes optar por dos sistemas, Data Lake vs. Data Warehouse. A veces su elección genera dudas, así que, desde Baoss 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, sin embargo tienen cualidades únicas que les diferencian.

Un Data Lake es un repositorio de almacenamiento que contienen una gran cantidad de datos en bruto y que se mantienen allí hasta que sea necesario. A diferencia de un Data Warehouse jerárquico que almacena datos en ficheros o carpetas, un Data Lake utiliza una arquitectura plana para almacenar los datos.

A cada elemento de un Data Lake se le asigna un identificador único y se etiqueta con un conjunto de etiquetas de metadatos extendidas. Cuando se presenta una cuestión que debe ser resuelta, podemos solicitarle los datos que estén relacionados con esa cuestión. Una vez obtenidos podemos analizar ese conjunto de datos más pequeño para ayudar a obtener una respuesta.

Data Lake se asocia a menudo con el almacenamiento de objetos orientado a Hadoop. En este escenario, los datos de una organización se cargan primero en la plataforma Hadoop y, a continuación, se aplican las herramientas de análisis y de minería de datos a los datos que residen en los nodos clúster de Hadoop.

Un Data Lake es capaz de proporcionar datos a la organización para una gran variedad de procesos analíticos diferentes:

  • Descubrimiento y exploración de datos.
  • Análisis ad hoc simple.
  • Análisis complejo para toma de decisiones.
  • Informes.
  • Análisis en tiempo real.

Ventajas de uso

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

  • Podemos centralizar todos los datos en el mismo lugar, sin importar 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.
  • 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.

Es una gran base de datos, normalmente medida en gigabytes (miles de millones de caracteres) o terabytes (billones de letras), que recoge información de múltiples fuentes, y que su actividad se centra en la Toma de decisiones, es decir, en el análisis de la información, en vez de su captura.

Ventajas de uso

  • El acceso a la información es más rápido.
  • Aumenta la productividad en 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.
  • 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.

Data Warehouse en la nube

Los data warehouses están atravesando actualmente dos transformaciones muy importantes que tienen el potencial de impulsar niveles significativos de innovación empresarial:

  • La primera área de transformación es el impulso para aumentar la agilidad general. La gran mayoría de los departamentos de TI están experimentando un rápido aumento de la demanda de datos. Los directivos quieren tener acceso a más y más datos históricos, mientras que al mismo tiempo, los científicos de datos y los analistas de negocios están explorando formas de introducir nuevos flujos de datos en el almacén para enriquecer el análisis existente, así como impulsar nuevas áreas de análisis. Esta rápida expansión de los volúmenes y fuentes de datos significa que los equipos de TI necesitan invertir más tiempo y esfuerzo asegurando que el rendimiento de las consultas permanezca constante y necesitan proporcionar cada vez más entornos para equipos individuales para validar el valor comercial de los nuevos conjuntos de datos.
  • La segunda área de transformación gira en torno a la necesidad de mejorar el control de costes. Existe una creciente necesidad de hacer más con cada vez menos recursos, al mismo tiempo que se garantiza que todos los datos sensibles y estratégicos estén completamente asegurados, a lo largo de todo el ciclo de vida, de la manera más rentable.

La nube está demostrando ser un facilitador dominante. Permite a las organizaciones enfrentarse de forma activa a los desafíos que presentan estas dos transformaciones clave.

Ejemplos de Data Warehouse

Veamos casos concretos con ejemplos:

  • Para los minoristas, un almacén de datos o data warehouse puede ayudar a identificar las características demográficas de los clientes, identificar los patrones de compra y mejorar las respuestas de correo directo.
  • Para los bancos, puede ayudar en la detección de fraude de tarjetas de crédito, ayudar a identificar a los clientes más rentables, y poner de relieve los clientes más fieles.
  • Las empresas de telecomunicaciones la utilizan para predecir qué clientes tienen más probabilidades de cambiar de compañía y luego aplicarles incentivos especiales para quedarse.
  • Las compañías de seguros la utilizan para el análisis de las reclamaciones para ver qué procedimientos se reivindican y para identificar patrones de los clientes de riesgo.
  • Los fabricantes pueden utilizarla para comparar los costos de cada una de sus líneas de productos en los últimos años, determinar qué factores producen incrementos y ver qué efecto tuvieron estos aumentos en los márgenes globales.

Principales diferencias entre Data Lake y Data Warehouse

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

Los Data Warehouses generalmente se componen de datos extraídos de sistemas transaccionales junto con métricas cuantitativas y los atributos que las describen. Las fuentes de datos no tradicionales, como los registros del servidor web, los datos de sensores, la actividad de las redes sociales, el texto y las imágenes, se ignoran en gran medida. Se siguen encontrando nuevos usos para estos tipos de datos, pero consumirlos y almacenarlos puede ser costoso y difícil.

El enfoque del Data Lake abarca estos tipos de datos no tradicionales y los guarda independientemente de la fuente y la estructura. Los mantenemos en su forma bruta y sólo los transformamos cuando estamos listos para usarlos. Este enfoque se conoce como «Schema on Read» en comparación con el «Schema on Write» que es el enfoque utilizado en el Data Warehouse.

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

Como habíamos dicho anteriormente, Data Lake se basa en un esquema On Read y Data Warehouse lo hace en uno On Write.

Usuarios

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 sus usuarios empresariales, que básicamente informan y extraen su significado de la información que se definió al configurarlo.

Accesibilidad

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.

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