Lagos de datos frente a almacenes de datos: Cuál necesita una empresa para el manejo de información

Hay una característica que todo producto de software ya sea una página web o aplicación móvil, comparte: la generación de miles de datos, por lo que necesitan repositorios o herramientas para manejarlos, justo para esto es que son útiles los lagos de datos, además de los ya conocidos almacenes de datos. 

Qué es un lago de datos

El termino lago de datos lo explican de manera sencilla en el portal de AWS, donde dicen “Un lago de datos es un repositorio centralizado que le permite almacenar todos sus datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Puede almacenar sus datos sin modificarlos y sin tener que estructurarlos primero. También puede ejecutar diferentes tipos de análisis: desde paneles y visualizaciones hasta procesamiento de macrodatos, análisis en tiempo real y machine learning para tomar mejores decisiones”.

El lago de datos tiene sus mayores beneficios en las funciones extras que ofrece al usuario, como lo es los diferentes tipos de análisis desde los paneles y el procesamiento de macrodatos, además que cuenta con motores de inteligencia artificial capaces de ser programados y adecuados para tomar decisiones que favorezcan el manejo y almacenamiento de datos.

¿Cuándo una empresa necesita una herramienta de almacenamiento de datos?

Un almacén de datos es un componente esencial para cualquier negocio que acumule una gran cantidad de datos de múltiples fuentes. Es necesario cuando una empresa necesita extraer información, conocimiento e inteligencia significativos de la gran cantidad de datos sin procesar que recopila.

El almacenamiento de datos ayuda a las empresas a consolidar, administrar y analizar datos de diversas fuentes y formatos. Esto permite a las empresas obtener una visión integral de sus operaciones, comprender tendencias e identificar patrones. Proporciona información histórica, contrasta datos de diferentes fuentes y ofrece una única fuente de verdad para la toma de decisiones.

En general, las empresas necesitan un almacén de datos cuando manejan una gran cantidad de datos de fuentes dispares y necesitan analizar estos datos de manera eficiente y eficaz para obtener información que les ayude a impulsar el crecimiento y lograr sus objetivos comerciales.

Lago de datos vs Almacén de datos: comparación de ambas herramientas

Un almacén de datos es un depósito centralizado y altamente estructurado de datos históricos que está optimizado para consultas y análisis. Los datos se organizan en un esquema estricto y el almacenamiento de datos se puede optimizar para consultas e informes rápidos. Un almacén de datos normalmente se llena mediante el uso de procesos ETL (extracción, transformación, carga) que transforman y limpian los datos antes de que se carguen en el almacén.

Un lago de datos, por otro lado, es una arquitectura de almacenamiento de datos más moderna que combina lo mejor de ambos mundos. Combina los beneficios de un lago de datos (un repositorio centralizado para almacenar datos sin procesar y no estructurados) y un almacén de datos (un repositorio estructurado optimizado para consultas y análisis). Con una arquitectura de lago de datos, los datos se almacenan en una ubicación unificada, lo que permite que el procesamiento de consultas se realice en tiempo real. Permite a las empresas manejar datos no estructurados de manera efectiva al mismo tiempo que proporciona la velocidad de un almacén de datos para brindar información comercial.

Algunas diferencias claves entre ambos métodos de almacenamientos de datos son:

• Estructura y almacenamiento de datos: un almacén de datos normalmente almacena datos estructurados en una base de datos relacional, mientras que un lago de datos almacena datos estructurados y no estructurados en su formato original, utilizando una combinación de lagos de datos y almacenes de datos.
• Esquema y flexibilidad: en un almacén de datos, los datos generalmente se estructuran mediante esquemas fijos y predefinidos, mientras que un lago de datos proporciona un enfoque más flexible, lo que permite que los datos se almacenen y analicen tal como están, con capacidades de lectura de esquema.
• Procesamiento y análisis: los almacenes de datos suelen utilizar procesamiento y análisis basados en SQL, mientras que los lagos de datos ofrecen una gama más amplia de opciones de procesamiento y análisis, incluido el aprendizaje automático y herramientas de big data, como Apache Spark, Apache Hadoop, etc.
• Costo: un lago de datos generalmente es menos costoso que un almacén de datos, ya que le permite almacenar y analizar datos a escala, con menos costos asociados con la transformación de datos, el diseño de esquemas y el mantenimiento de la infraestructura.
• Patrones de uso: los almacenes de datos se utilizan generalmente para las necesidades de inteligencia empresarial, generación de informes y análisis, mientras que los lagos de datos se utilizan principalmente para aplicaciones de ciencia de datos, aprendizaje automático y análisis avanzado.

En general, si bien la función principal de Data Lakehouse y Data Warehouse es almacenar y analizar datos, las diferencias clave entre ellos radican en su flexibilidad, capacidades de procesamiento, estructuras de almacenamiento y costo.

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