Ambos son repositorios que almacenan datos a fin de que puedan ser aprovechados por el data scientist y el análisis de datos para la elaboración de análisis empresariales. A primera vista, data lake y data warehouse parecen conceptos similares.
Sin embargo, los lagos de datos y los almacenes de datos no son lo mismo. Por el contrario: poseen diferencias relevantes en términos de almacenaje, procesamiento, costos y usuarios ideales.
A continuación, detallamos cuáles son las principales características de estos enfoques y explicamos cuál es la mejor opción para cada organización.
6 beneficios de usar un data lake
Un data lake es un repositorio donde se almacenan enormes volúmenes de datos en estado bruto y en el cual se utilizan herramientas para asignar identificadores únicos y etiquetas a los elementos de datos.
Esto permite que los analistas tengan la posibilidad de consultar solamente un subconjunto de datos relevantes para evaluar una determinada cuestión de negocio. Este proceso puede incluir análisis en tiempo real, big data, dashboard y machine learning, entre otros.
Al usar data lakes, las organizaciones obtienen la velocidad, la escalabilidad y la rentabilidad que necesitan para gestionar grandes cantidades de datos, así como múltiples tipos de registros.
En búsqueda de una mayor agilidad y menores costos iniciales, hoy en día, los lagos de datos han migrado hacia la nube. Gracias a la adopción de entornos cloud, las empresas evitan las inversiones iniciales elevadas en infraestructura y mantenimiento IT, pudiendo centrarse en obtener el máximo valor de sus datos.
La utilización de data lakes aporta 6 ventajas clave:
- Agilidad. Este entorno permite configurar fácilmente consultas, modelos de datos y aplicaciones, sin necesidad de planificación previa. Además, brinda la posibilidad de soportar técnicas de real-time analysis, big data, Machine Learning (ML) y consultas SQL.
- Análisis en tiempo real. Gracias a este tipo de repositorio, es posible importar datos en tiempo real desde múltiples fuentes. Así, las empresas pueden analizar registros de manera instantánea y desencadenar acciones en otras aplicaciones.
- Escalabilidad. Los lagos de datos permiten manejar volúmenes masivos de datos estructurados y no estructurados, incluyendo transacciones ERP y registros de llamadas.
- Velocidad. Cuando se utilizan data lakes, no es necesario transformar y desarrollar schemas (tareas que requieren mucho tiempo) hasta que las preguntas de negocio que deben abordarse estén definidas.
- Mejores insights. Al brindar la posibilidad de analizar una gama más amplia de datos, estos entornos ayudan a obtener información inesperada y no disponible previamente.
- Ahorro. La gestión simplificada de los data lakes reduce el gasto operativo. Además, se minimizan los costos de almacenamiento, ya que la mayoría de las herramientas de gestión utilizadas en los data lakes son de código abierto y se ejecutan en hardware low-cost o en la nube.
6 ventajas de utilizar un data warehouse
Así como lo hace un data lake, un data warehouse centraliza grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes.
Pero, a diferencia del entorno anterior, el data warehouse únicamente almacena registros altamente estructurados y unificados que tienen la capacidad de dar soporte a necesidades específicas de analytics y Business Intelligence (BI).
En los data warehouses, los contenidos se procesan y luego se organizan en secciones y en data marts (que funcionan como “estanterías”), para que los analistas de datos puedan acceder a ellos.
Estos registros pueden soportar el análisis histórico, la presentación de informes y la utilización de tecnologías de inteligencia artificial y ML a fin de favorecer la toma de decisiones estratégicas en todas las líneas de negocio de una organización.
Ahora bien, aunque durante muchos años los data warehouses fueron un elemento central para el análisis y la elaboración de reportes, el crecimiento explosivo del volumen de los datos y los constantes cambios en las expectativas de los usuarios finales trajeron complicaciones en términos de capacidad.
En este escenario, también el almacenamiento de datos en la nube pasó a ocupar un rol crucial. Gracias a este modelo, las compañías ya no están limitadas por los centros de datos físicos, y pueden ampliar o reducir sus almacenes para satisfacer rápidamente sus necesidades cambiantes.
La utilización de data warehouses aporta 6 ventajas fundamentales:
- Mejor calidad de los datos. Debido a que los datos que allí residen se han limpiado, deduplicado y estandarizado.
- Mayor confianza. Porque tener una fuente de verdad única y coherente aporta confianza en los insights y las decisiones tomadas luego de los análisis.
- Facilidad de uso. Los datos ya están estructurados. Esto implica que la preparación de los mismos por parte de las empresas es mínima o nula, lo que facilita su acceso y utilización por parte de analistas y otros usuarios.
- Armonización de datos para facilitar análisis más rápidos. Los data warehouses unifican y armonizan los datos de una amplia gama de fuentes, incluidas las bases de datos operativas, los sistemas transaccionales y los archivos planos. Esto brinda la posibilidad de aprovechar con mayor velocidad las funciones de BI, como la elaboración de informes, dashboards y análisis ad hoc.
- Velocidad. Los registros precisos y completos están disponibles más rápidamente, por lo que el proceso de convertir la información en conocimiento se torna mucho más rápido.
- Seguridad. Los almacenes de datos ofrecen funciones de seguridad avanzadas, como cifrado, control de acceso basado en roles y auditoría.
Entonces, ¿data lake o data warehouse? Ambos
No es necesario elegir un tipo de repositorio y excluir el otro: se pueden usar ambos en simultáneo.
De hecho, una buena parte de las empresas utilizan tanto data lakes como data warehouses para cubrir la totalidad de sus necesidades de almacenamiento de datos.
A continuación, te mostramos cómo ambos entornos pueden funcionar en tándem.
Almacenamiento de datos
Un data lake contiene todos los datos corporativos en bruto, sin estructurar. Permite almacenarlos indefinidamente, sea para su uso inmediato o futuro.
Por su parte, un data warehouse alberga datos estructurados ya limpios y procesados, es decir, listos para efectuar un análisis estratégico basado en necesidades.
Usuarios
Los científicos e ingenieros de datos son los usuarios principales de los registros alojados en los data lakes. Ellos prefieren estudiar estos registros en bruto para obtener perspectivas de negocio nuevas y únicas.
Los datos que se encuentran en un data warehouse, en cambio, son habitualmente usados por managers y usuarios finales de negocio, quienes buscan obtener información de los indicadores clave de rendimiento. Esto sucede porque los datos que allí residen ya se han estructurado para dar respuestas a las preguntas previamente determinadas.
Análisis
Los lagos de datos habilitan el análisis predictivo, el aprendizaje automático, la visualización de datos, la inteligencia de negocio y el big data.
Por su parte, los almacenes de datos facilitan la visualización de datos, el BI y el análisis de datos.
Schema
En un entorno de data lake, el schema se define después de almacenar los datos, lo que agiliza el proceso de captura y almacenamiento de los registros.
En cambio, en un entorno de data warehouse, el esquema se define antes de almacenar los datos. Esto alarga el tiempo que se tarda en procesar los registros, pero una vez que este paso se completa, los datos están listos para un uso coherente y seguro en toda la organización.
Procesamiento
La diferencia radica en el proceso de extraer, transformar y cargar los datos, o ETL (extract, transform, load).
En los data lakes, los datos se extraen de su fuente para almacenarlos, y se estructuran únicamente cuando se necesitan.
Esto difiere de lo que sucede en los data warehouse, donde los datos se extraen de su fuente —o sus fuentes—, se depuran y, luego, se estructuran a fin de dejarlos listos para ser analizados.
Costos
A diferencia de lo que sucede en los almacenes de datos, los lagos de datos poseen costos de almacenamiento menores y requieren menos tiempo de gestión, lo que, en definitiva, se traduce en una reducción de los gastos operativos.
Más allá de las ventajas que aportan los entornos de data lake y data warehouse, existe un requisito imprescindible para lograr que la entrega de datos sea exitosa: la integración. Si necesitás ayuda para fomentar la data integrity en tu empresa, mandanos un mensaje.