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Data Lake vs. Data Warehouse: 4 principales diferencias

31/10/2022

¿Por qué una comparación Data Lake vs. Data Warehouse? ¿Es esta una pregunta legítima? Ambos se utilizan para almacenar grandes cantidades de datos, pero lo cierto es que no son términos intercambiables. Un Data Lake alberga gran cantidad de datos sin procesar, cuya finalidad está todavía sin determinar. Un Data Warehouse, por su parte, es un depósito de datos estructurados y filtrados que ya han sido procesados con un objetivo definido.

Incluso hay una tendencia emergente de arquitectura de gestión de datos que combina la flexibilidad de un Data Lake con las capacidades de gestión de datos de un Data Warehouse. Con eso en mente, vamos a explicar las diferencias entre Data Lake y Data Warehouse más relevantes.

Data Lake vs Data Warehouse

Estos dos tipos de almacenamiento de datos suelen confundirse, pero sus semejanzas son mucho menos que sus diferencias. De hecho, la única similitud real entre ellos es su propósito: almacenar grandes cantidades de datos.

Por lo demás, ambos sirven para diferentes finalidades y requieren diferentes sistemas de gestión para optimizarlos adecuadamente. De hecho, cada uno de estos almacenamientos será adecuado para un tipo de empresa distinta.

Data Lake vs. Data WarehouseCuatro diferencias entre Data Lake y Data Warehouse que debes conocer

Estructura de datos: en crudo vs. procesado

Quizás la mayor diferencia entre Data Lake vs Data Warehouse es la estructura variable de los datos sin procesar frente a los procesados. Los Data Lake almacenan sobre todo datos sin procesar, mientras que los Data Warehouse se distinguen por almacenar datos procesados ​​y refinados.

Por este motivo, los Data Lake suelen requerir una capacidad de almacenamiento mucho mayor que su contraparte, los Data Warehouse. Algo que los convierte en más caros. Además, los datos sin procesar son maleables, se pueden analizar rápidamente para cualquier propósito y son ideales para el aprendizaje automático. Sin embargo, también albergan un riesgo: su dificultad de análisis y la tendencia a convertirse en cantidades ininteligibles de datos.

Los Data Warehouse, al almacenar solo datos procesados, ahorran espacio de almacenamiento. Además, los datos procesados ​​pueden ser entendidos fácilmente por un público más amplio.

Propósito: indeterminado vs. en uso

Los datos sin procesar fluyen hacia un Data Lake, a veces con un uso futuro específico en mente y, a veces, solo para tenerlos a mano. Esto significa que los Data Lake tienen menos organización y menos filtración de datos que su contraparte.

Dado que los Data Warehouse solo albergan datos procesados, todos los datos que contengan ya se habrán utilizado para un propósito específico dentro de la organización. Esto significa que el espacio de almacenamiento no se desperdicia en datos que quizás nunca se utilicen. Los costes se consideran enteramente justificados por el uso en este caso.

Usuarios: data scientists vs. profesionales de negocios

Los Data Lake suelen ser difíciles de navegar por aquellos que no están familiarizados con los datos sin procesar. Por eso requieren un proceso de ETL y herramientas especializadas para comprenderlos y traducirlos para cualquier uso comercial específico.

Los datos procesados ​​se utilizan en gráficos, hojas de cálculo y tablas, entre otros, para que la mayoría, si no todos los empleados de una empresa, puedan leerlos. Los datos procesados, como los almacenados en Data Warehouse, solo requieren que el usuario esté familiarizado con el tema sobre el que versan.

Accesibilidad: flexible vs. segura

La arquitectura del Data Lake no tiene estructura y, por lo tanto, es fácil de acceder y cambiar. Además, cualquier cambio que se realice en los datos se puede llevar a cabo rápidamente, ya que los Data Lake tienen muy pocas limitaciones.

Los Data Warehouse son, por diseño, más estructurados. Una de las principales ventajas de la arquitectura del Data Warehouse es que el procesamiento y la estructura de los datos hacen que los datos en sí sean más fáciles de descifrar. Las limitaciones de la estructura hacen que los Data Warehouse sean difíciles y costosos de manipular.

Data Lake vs. Data WarehouseData Lake vs Data Warehouse: ¿Cuál es el adecuado para mí?

Las organizaciones tienden a necesitar ambos, pues cada uno de estos tipos de almacenamiento de datos cumple diferentes funciones. Los Data Lake nacieron de la necesidad de aprovechar los grandes datos y beneficiarse de los datos estructurados y no estructurados granulares sin procesar para el aprendizaje automático, pero aún existe la necesidad de crear Data Warehouse para el uso analítico por parte de los usuarios comerciales.

La importancia de elegir Data Lake vs. Data Warehouse

Las diferencias clave en la estructura, el proceso, los usuarios y la agilidad general hacen que cada modelo sea único. Según las necesidades de la empresa, desarrollar el Data Lake o el Warehouse adecuado será fundamental para el crecimiento de la misma. La mejor manera de saber qué tipo de almacenamiento de datos es mejor para una organización dada es, sin duda, una buena formación. Como la que ofrecemos en nuestro Máster en Big Data y Analytics.




© Instituto de Innovación Digital de las Profesiones. Planeta Formación y Universidades. Todos los derechos reservados.
Por cualquier consulta, escríbanos a info@inesdi.com

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