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Data Lake vs Data Warehouse: ¿Cuál es el adecuado para usted?

3rd abril, 2024

Para comprender la diferencia entre lago de datos y almacén de datos, es importante comprender la evolución de las tecnologías. Históricamente, las bases de datos sirvieron como repositorios estructurados que se destacaron en el almacenamiento y recuperación de datos organizados. Operaban dentro de esquemas bien definidos, lo que los hacía adecuados para datos transaccionales y estructurados. Sin embargo, a medida que el volumen, la variedad y la velocidad de los datos se dispararon en la era digital, las bases de datos no pudieron seguir el ritmo.

Luego vinieron los almacenes de datos que ayudaron a las empresas al brindarles un enfoque más completo e integrado para organizar y analizar datos. Sin embargo, lucharon con la agilidad necesaria para manejar datos no estructurados y semiestructurados de manera efectiva, lo que llevó a la introducción de lagos de datosSolución flexible, flexible y escalable diseñada para los desafíos de datos modernos.

Si bien los lagos de datos son una actualización de almacenes de datos en algunos aspectos, no han socavado la utilidad de los almacenes de datos, que todavía desempeñan un papel fundamental en las organizaciones basadas en datos.

En este blog, analizaremos las diferencias entre los almacenes de datos y los lagos de datos y para qué casos de uso son mejores.

¿Qué es un lago de datos?

Un lago de datos es un sistema de almacenamiento que le permite almacenar grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en su formato nativo sin procesar. A diferencia de las bases de datos tradicionales que requieren que los datos se ajusten a un esquema predefinido (esquema en escritura), los lagos de datos utilizan un enfoque de "esquema en lectura", lo que significa que en un lago de datos, los datos se almacenan tal cual, sin ningún tipo de información. estructura impuesta. Esta falta de restricción de esquema hace que los lagos de datos sean ideales para almacenar una amplia variedad de tipos de datos, incluidos texto, imágenes, videos, archivos de registro, datos de sensores, publicaciones en redes sociales y más.

Las empresas están adoptando cada vez más lagos de datos debido a su alta escalabilidad, tanto en términos de capacidad de almacenamiento como de potencia de procesamiento, por lo que las organizaciones no necesitan preocuparse por conjuntos de datos grandes y de rápido crecimiento, como es el caso de los sistemas tradicionales.

¿Cuáles son los beneficios de un lago de datos?

Según una encuesta, 69% de los encuestados dijeron que sus empresas ya habían implementado un lago de datos. Estas son las razones detrás de su creciente popularidad, además de la escalabilidad:

  1. Almacenamiento rentable: El almacenamiento de datos en lagos de datos suele ser más rentable que las bases de datos tradicionales. Por ejemplo, la creciente prevalencia del Internet de las cosas (IoT) ha llevado a la aparición de bases de datos de series temporales. Estas bases de datos están equipadas con motores especializados, modelos de datos personalizados y lenguajes de consulta que están optimizados para manejar datos de series temporales de manera eficiente. Sin embargo, cuando se enfrentan a grandes volúmenes de datos de sensores, los lagos de datos ofrecen un sustituto más rentable de las bases de datos de series temporales.
  2. Diversos tipos de datos: Uno de los factores más atractivos de los lagos de datos es que son versátiles en el sentido de que pueden almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, incluidos texto, imágenes, vídeos y datos de sensores.
  3. Flexibilidad de datos: A diferencia de las bases de datos tradicionales que requieren que los datos se estructuren por adelantado, los lagos de datos le permiten almacenar los datos tal como están y aplicar la estructura cuando sea necesario.
  4. Ingestión de datos en tiempo real: Hoy en día, todo gira en torno a conocimientos en tiempo real y los lagos de datos admiten la transmisión e ingestión de datos en tiempo real, lo que los hace adecuados para aplicaciones que requieren procesamiento y análisis de datos inmediatos.
  5. Aprendizaje automático e inteligencia artificial: Los lagos de datos son muy adecuados para aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA), ya que brindan acceso a conjuntos de datos amplios y diversos.
  6. Archivado de datos: Los lagos de datos pueden servir como una solución rentable para el archivado y retención de datos a largo plazo.
  7. Esquema en lectura: A diferencia de las bases de datos tradicionales con un enfoque de esquema en escritura, los lagos de datos utilizan un enfoque de esquema en lectura, que permite a los usuarios aplicar diferentes esquemas o estructuras según sea necesario para el análisis.
  8. Catálogos de datos y metadatos: Los lagos de datos suelen incluir catálogos de datos y herramientas de gestión de metadatos, que ayudan a los usuarios a descubrir, comprender y controlar los datos almacenados dentro del lago.

¿Qué es un almacén de datos?

Un almacén de datos es un sistema de base de datos especializado diseñado para almacenar, gestionar y analizar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes para respaldar la inteligencia empresarial y las actividades de generación de informes. Los almacenes de datos manejan principalmente datos estructurados, que se organizan en tablas con filas y columnas. A menudo almacenan datos históricos y están optimizados para proporcionar un rendimiento rápido de las consultas. También soportan complejos modelado de datos y análisis interactivo, lo que los convierte en fundamentales para el apoyo a las decisiones y la planificación estratégica.

La mejor parte de un almacén de datos es que permite a las empresas crear data marts, subconjuntos especializados de datos para departamentos o unidades de negocio específicos. Data marts mejorar la toma de decisiones a nivel granular.

Leer más: Estimación de costos del almacén de datos

Beneficios de un almacén de datos

  1. Soporte para consultas complejas: Los almacenes de datos están optimizados para consultas y análisis complejos, lo que facilita la respuesta a preguntas complejas sobre los datos.
  2. Toma de decisiones mejorada: Al proporcionar una fuente de datos única y confiable, los almacenes de datos permiten una toma de decisiones mejor y más informada en todos los niveles de una organización.
  3. Consistencia de los datos: Garantizan la coherencia y calidad de los datos integrando datos de diversas fuentes, reduciendo errores y discrepancias.
  4. Análisis Histórico: Los almacenes de datos almacenan datos históricos, lo que permite a las organizaciones analizar tendencias y realizar pronósticos basados ​​en el desempeño pasado.
  5. Consultas más rápidas: Su estructura e indexación optimizadas permiten un rendimiento rápido de las consultas, lo que reduce el tiempo necesario para recuperar y analizar datos.
  6. Soporte para Inteligencia de Negocios: Los almacenes de datos sirven como columna vertebral de las herramientas de inteligencia empresarial y ayudan en la visualización y el análisis de datos para la planificación estratégica.

Data Lake Vs Data Warehouse: Arquitectura

Almacén de datos vs lago de datos

Si desea comprender la diferencia entre el lago de datos y el almacén de datos, primero debe comprender la diferencia entre su arquitectura. Una vez que comprenda cómo están organizados ambos y cómo funcionan, le resultará más fácil elegir entre los dos.

Arquitectura del lago de datos

Capa de ingesta de datos

La primera capa es la capa de ingesta de datos que ingiere datos de varias fuentes. Los lagos de datos suelen ofrecer dos tipos de ingesta de datos:

  • Ingestión por lotes: con los trabajos por lotes, puede programar la transferencia y carga de datos en el lago de datos en intervalos específicos.
  • Ingestión en tiempo real: para flujos de datos en tiempo real, puede ingerir datos continuamente y procesarlos a medida que llegan.

Capa de almacenamiento:

La segunda capa es la capa de almacenamiento.

  • Almacenamiento distribuido: los lagos de datos utilizan sistemas de almacenamiento distribuido como Hadoop Distributed File System (HDFS) para entornos locales o soluciones de almacenamiento basadas en la nube como Amazon S3, Azure Data Lake Storage o Google Cloud Storage. Con estos sistemas, puedes almacenar datos a gran escala.
  • Partición de datos: los datos generalmente se organizan en particiones o carpetas dentro del sistema de almacenamiento, lo que facilita la administración y consulta de subconjuntos de datos específicos.

Metadatos y catálogo:

  • Gestión de metadatos: los metadatos, que proporcionan información sobre los datos, son cruciales en un lago de datos. Los metadatos incluyen detalles como fuente de datos, estructura de datos, linaje y calidad. Las herramientas de gestión de metadatos ayudan a organizar y hacer que los datos sean reconocibles.
  • Catálogo de datos: un catálogo de datos proporciona una interfaz fácil de usar para descubrir y comprender los datos dentro del lago de datos. Puede buscar conjuntos de datos y acceder a metadatos asociados, ayudándoles a encontrar los datos que necesitan.

Capa de procesamiento de datos:

  • Transformación de datos: Los lagos de datos también incluyen disposiciones para el procesamiento y la transformación de datos. Puede utilizar marcos como Apache Spark, Apache Hadoop o servicios ETL basados ​​en la nube para preparar datos para el análisis.
  • Integración de datos: también puede utilizar la capa de procesamiento de datos para integrar y combinar datos de varias fuentes para crear una vista unificada de los datos.

Capa de Acceso y Análisis:

  • Herramientas de acceso a datos: También puede acceder y analizar datos utilizando varias herramientas, incluidos motores de consulta basados ​​en SQL, lenguajes de programación como Python y R, herramientas de inteligencia empresarial y plataformas de análisis de datos.
  • Esquema en lectura: Los lagos de datos admiten esquema en lectura, lo que significa que los datos se leen con el esquema aplicado en el momento del análisis. Por tanto, diferentes usuarios pueden aplicar diferentes esquemas a los mismos datos.

Capa de seguridad y gobernanza:

  • Control de acceso: Los controles de acceso sólidos son esenciales para proteger los datos confidenciales. Puede utilizar sus funciones de seguridad para implementar los permisos adecuados.
  • Encriptación: Los lagos de datos suelen emplear cifrado para salvaguardar los datos tanto en tránsito como en reposo.

Arquitectura de almacenamiento de datos

Arquitectura del almacén de datos Define la estructura y los componentes de un sistema de almacenamiento de datos. Normalmente hay tres componentes principales en una arquitectura de almacén de datos:

  1. Fuentes de datos:
    • Fuentes de datos operativos: Son sistemas como bases de datos, software CRM (Customer Relationship Management), hojas de cálculo y diversas aplicaciones donde se originan los datos de una organización.
    • Fuentes de datos externas: Los datos también pueden provenir de fuentes externas como investigaciones de mercado, redes sociales o proveedores de datos.
  2. Proceso ETL (Extraer, Transformar, Cargar):
    • Extraer: Se extraen los datos de diversas fuentes y se introducen en el almacén de datos mediante procesamiento por lotes o transmisión de datos en tiempo real.
    • Transformar: Los datos extraídos se limpian, validan y transforman para ajustarlos a un formato o estructura común, mediante transformaciones de datos y reglas comerciales.
    • Carga: Los datos transformados se cargan en el almacén de datos, normalmente organizados en tablas de hechos (que contienen datos transaccionales) y tablas de dimensiones (que contienen datos descriptivos).
  3. Almacenamiento de datos:
    • Base de datos de almacenamiento de datos: Los almacenes de datos utilizan sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) especializados diseñados con fines analíticos. Los tipos comunes incluyen bases de datos relacionales tradicionales o bases de datos en columnas más nuevas. Los datos transformados y estructurados se almacenan aquí.
    • Data marts: Los data marts son subconjuntos del almacén de datos, a menudo adaptados a unidades de negocio o departamentos específicos. Por lo general, se utilizan para análisis más centrados.
  4. Capa de acceso a datos:
    • Herramientas de consulta y generación de informes: Los usuarios finales interactúan con el almacén de datos mediante herramientas de consultas y generación de informes, como interfaces basadas en SQL o herramientas de BI (Business Intelligence).
    • OLAP (procesamiento analítico en línea): Las herramientas OLAP proporcionan análisis multidimensional, lo que permite a los usuarios explorar datos de varias maneras, creando pivotes, desgloses y análisis complejos.
  5. Repositorio de metadatos:
    • Los metadatos son datos sobre datos. Incluye información sobre la estructura y significado de los datos almacenados en el almacén. Los metadatos ayudan a los usuarios a comprender y localizar los datos que necesitan para el análisis.

Data Lake Vs Data Warehouse: diferencias

Ahora que comprende la arquitectura del lago de datos y del almacén de datos, aquí hay algunas diferencias más entre los dos:

Característica Almacenamiento de Datos Lago de datos
Propósito Diseñado para datos estructurados, optimizado para procesamiento analítico e informes. Diseñado para almacenar datos estructurados y no estructurados, incluidos datos sin procesar y semiestructurados para análisis diversos.
Estructura de datos Almacena datos estructurados con un esquema bien definido, a menudo en formato tabular. Almacena datos en su formato nativo, incluidos datos sin procesar, semiestructurados y estructurados, sin un esquema predefinido.
Ingestión de datos Implica un proceso ETL (Extraer, Transformar, Cargar) bien definido que estructura y limpia los datos antes de cargarlos en el almacén. Permite la ingesta de datos en su forma cruda, sin necesidad inmediata de transformación. La transformación se puede aplicar según sea necesario.
Rendimiento Optimizado para el rendimiento de consultas, a menudo utiliza técnicas como indexación y agregación previa para respuestas rápidas a consultas SQL. Prioriza el almacenamiento de datos sobre el rendimiento de las consultas. El rendimiento de las consultas depende de cómo se transforman y procesan los datos cuando se realizan las consultas.
Evolución del esquema Los esquemas son relativamente estáticos y los cambios pueden requerir un esfuerzo y una planificación importantes. Permite la lectura del esquema, lo que permite flexibilidad para acomodar cambios en los datos sin la necesidad de cambios de esquema iniciales.
Flexibilidad del tipo de datos Diseñado principalmente para datos estructurados; Es posible que no maneje bien los datos no estructurados. Diseñado para manejar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados de forma eficaz.
Uso Se utiliza principalmente para análisis de datos estructurados, inteligencia empresarial e informes. Se utiliza para una amplia gama de análisis, incluidos análisis avanzados, ciencia de datos, aprendizaje automático y exploración de datos.
Cost Normalmente implica mayores costos de almacenamiento y consultas, ya que los datos a menudo se duplican e indexan para mejorar el rendimiento. A menudo es rentable para almacenar grandes volúmenes de datos sin procesar, pero los costos pueden aumentar con el procesamiento y las transformaciones de los datos.
Calidad de los Datos Enfatiza la calidad, coherencia y precisión de los datos, a menudo a través de prácticas estrictas de gobernanza de datos. Ofrece flexibilidad y puede requerir esfuerzos adicionales para garantizar la calidad y coherencia de los datos.
Ejemplos Los ejemplos incluyen almacenes de datos tradicionales como Oracle Exadata, Teradata o servicios basados ​​en la nube como Amazon Redshift. Los ejemplos incluyen soluciones de lago de datos basadas en la nube como Amazon S3 con AWS Glue o Azure Data Lake Storage con Azure Databricks.

Casos de uso

En lo que respecta a los casos de uso de lagos de datos versus almacenes de datos, los lagos de datos son versátiles y adaptables y pueden atender una amplia gama de tipos de datos y casos de uso de análisis, incluido el análisis de datos avanzado y exploratorio. Pueden manejar diversos tipos de datos y son adecuados para el procesamiento de datos en tiempo real y el análisis de datos exploratorios.

Los almacenes de datos, por otro lado, se centran en datos estructurados y son esenciales para la generación de informes estandarizados y la inteligencia empresarial en diversas industrias. Estos son algunos de los casos de uso destacados de ambos. almacenamiento de datos y lagos de datos:

Casos de uso del almacén de datos:

  1. Informes y análisis financieros: Los almacenes de datos se utilizan ampliamente en la industria financiera para almacenar y analizar datos financieros estructurados. En su mayoría apoyan actividades como la elaboración de presupuestos, la previsión y la presentación de informes financieros.
  2. Ventas minoristas y gestión de inventario: Las organizaciones minoristas utilizan almacenes de datos para analizar tendencias de ventas, monitorear niveles de inventario y optimizar la gestión de la cadena de suministro.
  3. Customer Relationship Management (CRM): Los almacenes de datos ayudan a las organizaciones a analizar los datos de los clientes para mejorar la satisfacción del cliente, identificar oportunidades de ventas y orientar los esfuerzos de marketing.
  4. Análisis sanitario: La industria de la salud utiliza almacenes de datos para analizar registros de pacientes, gestionar operaciones de atención médica y monitorear los resultados de los pacientes para mejorar la toma de decisiones y la atención al paciente.
  5. Análisis de recursos humanos: Los almacenes de datos ayudan a los departamentos de recursos humanos a realizar un seguimiento del desempeño de los empleados, gestionar los datos de la fuerza laboral y tomar decisiones basadas en datos para la adquisición y retención de talentos.
  6. Análisis de logística y cadena de suministro: Las empresas involucradas en la logística y la gestión de la cadena de suministro utilizan almacenes de datos para optimizar rutas, gestionar el inventario y realizar un seguimiento de las mercancías en tránsito.
  7. Optimización del proceso de fabricación: Los fabricantes utilizan almacenes de datos para monitorear y analizar datos de producción, control de calidad y rendimiento de los equipos para mejorar los procesos y reducir costos.
  8. Gestión del consumo de energía y servicios públicos: Las empresas de energía emplean almacenes de datos para analizar datos de consumo de energía, monitorear la infraestructura y optimizar la asignación de recursos.

Casos de uso del lago de datos:

  1. Big Data y aprendizaje automático:
    • Los lagos de datos son ideales para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos diversos utilizados en modelos de aprendizaje automático y proyectos de ciencia de datos, como el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes.
  2. Análisis de redes sociales:
    • Las organizaciones que analizan datos de plataformas de redes sociales para comprender el sentimiento de los clientes, realizar un seguimiento de las menciones de marca y mejorar las estrategias de marketing también encuentran que los lagos de datos son más adecuados.
  3. Análisis de datos de IoT:
    • Los lagos de datos son adecuados para manejar datos generados por dispositivos de Internet de las cosas (IoT). Permiten el monitoreo en tiempo real y el mantenimiento predictivo en industrias como la manufactura y las ciudades inteligentes.
  4. Almacenamiento y análisis de datos genómicos:
    • Las instituciones de atención médica y de investigación almacenan datos genómicos en lagos de datos para su análisis y permiten la investigación genómica y de medicina personalizada.
  5. Seguimiento de clics y análisis web:
    • Las empresas utilizan lagos de datos para almacenar y analizar datos de flujo de clics, comportamiento del usuario en sitios web e interacciones en línea para mejorar las experiencias del usuario y los esfuerzos de marketing.
  6. Análisis de texto y sentimiento:
    • Los lagos de datos también se pueden utilizar para almacenar datos de texto de fuentes como reseñas de clientes, correos electrónicos y documentos para análisis de opiniones, extracción de textos y recomendación de contenido.
  7. Datos de transmisión en tiempo real:
    • Los lagos de datos ingieren y analizan datos de transmisión en tiempo real, lo cual es crucial para aplicaciones como la detección de fraude, el monitoreo del tráfico de la red y la toma de decisiones en tiempo real.
  8. Archivo y cumplimiento:
    • Las organizaciones utilizan lagos de datos para retener datos a largo plazo, cumplir con los requisitos de cumplimiento normativo y archivar datos históricos con fines legales y de auditoría.

Tendencias emergentes

Siempre sucede algo nuevo con los lagos de datos y las tecnologías de almacenamiento de datos. Estas son algunas de las principales tendencias:

Convergencia de Data Lakes y Data Warehouses:

Esta es una tendencia emergente interesante a medida que las organizaciones buscan cada vez más cerrar la brecha entre los lagos de datos y los almacenes de datos y convergerlos en una arquitectura de "casa del lago". Una casa en el lago pretende combinar los puntos fuertes de ambos, para que los datos estructurados y no estructurados puedan coexistir.

Más automatización

Los procesos automatizados para gestionar almacenes y lagos de datos serán más frecuentes, lo que permitirá a las empresas implementar y gestionar rápidamente estas tecnologías sin configurar ni utilizar API manualmente para gestionar sus sistemas.

Mayor uso de la tecnología en la nube

La tecnología en la nube es cada vez más popular para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos. Los lagos y almacenes de datos que utilizan soluciones de almacenamiento basadas en la nube pueden tener una mayor capacidad que las soluciones tradicionales in situ. Por lo tanto, con el tiempo estas tecnologías se volverán más rentables.

Tiempos de acceso más rápidos

Las tecnologías de almacenamiento y lago de datos son cada vez más rápidas, por lo que las empresas pueden esperar obtener beneficios de rendimiento aún mayores.

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