Un data lake almacena datos brutos, no estructurados y semiestructurados en su formato nativo, lo que lo hace idóneo para el análisis de big data y el procesamiento en tiempo real.

En cambio, un almacén de datos almacena datos procesados y estructurados organizados en esquemas, lo que garantiza la coherencia y el alto rendimiento para la inteligencia empresarial y la elaboración de informes históricos.

Los datos erróneoscuestan a las empresas millones de dólares de media. Cuando los datos están desestructurados, mal organizados o mal almacenados, las empresas pierden el ingrediente clave del éxito. Aprender las diferencias entre un data lake y un data warehouse es útil para equipar eficazmente a los científicos de datos y analistas de negocio con lo que necesitan para tener éxito.

Esta guía contribuye a comprender las diferencias entre estas dos herramientas y cuál conviene utilizar en cada organización.

Un data lake es el más sencillo de los dos tipos de almacenamiento, ya que almacena una amplia variedad de datos sin procesar para facilitar su recuperación. Estos datos abarcan desde documentos basados en texto, como hojas de Excel o notas, hasta activos visuales, como fotos y vídeos.

Los data lakes son ampliamente reconocidos como la base de la inteligencia artificial y el machine learning La IA y el machine learning,según un estudio de Grand View Research. También son increíblemente útiles para las empresas que quieren adaptar mejor su estrategia a los cambios del entorno empresarial.

Uno de los principales argumentos de venta de los data lake es su capacidad para manejar datos no estructurados. Es decir, cualquier información que no tenga un modelo o esquema de datos predefinido. A continuación se indican algunas ventajas específicas de utilizar y mantener data lakes en las operaciones de una empresa.

Los data lake son una operación fundamentalmente escalable, que facilita que las empresas reduzcan o amplíen sus datos siempre que lo necesiten. Un data lake puede manejar fácilmente varios petabytes de datos, lo que resulta esencial cuando se almacenan datos como los de sensores, datos de IoT y registros de interacción de usuarios que pueden ser, fácilmente, de varios gigabytes cada uno.

Los datos en bruto son muy atractivos para las empresas que se expanden rápidamente, ya que no es necesario convertirlos a otro formato. Como tales, los data lakes son muy flexibles y facilitan que las empresas almacenen, simplemente, lo que les resulte más útil en ese momento.

La demanda de los clientes y las empresas cambia constantemente, por lo que la capacidad de archivar cualquier dato útil sobre la marcha es clave para adaptarse con éxito.

El data lake es una solución económica, ya que no es necesario convertir o limpiar los datos almacenados. Incluso cantidades muy grandes de datos pueden alojarse fácilmente en una plataforma de computación en cloud con escalabilidad incorporada.

Si una empresa necesita más espacio para almacenar datos, existen actualizaciones rentables que se ajustan incluso a presupuestos limitados.

El data lake es uno de los activos más potentes para una empresa que requiere un alto nivel de detalle para sus operaciones. Gracias al fácil acceso a diversas fuentes de datos, se puede obtener una visión más profunda del comportamiento de los clientes o de las tendencias del sector con sólo un clic.

Algunos de los casos de uso más idóneos para el data lake son (aunque no exclusivamente):

• Análisis avanzados para científicos de datos.
• Almacenamiento de datos históricos.
• Datos IoT.
• Machine learning

Aunque el data lake es una solución muy flexible y rentable para almacenar datos empresariales o industriales, puede que no sea la mejor herramienta para las necesidades específicas de una organización. El data warehouse ofrece un mayor nivel de control sobre la forma en que se almacenan los datos, se accede a ellos y se utilizan. Dicho esto, también tiene algunos inconvenientes. Veamos el panorama general del data warehouse y lo que significa para las operaciones de datos.

Si alguna vez se pierde tiempo intentando encontrar documentos o información concretos, los data warehouse ofrecen una solución. Esta operación de almacenamiento altamente estructurado es ideal para grandes empresas que necesitan ahorrar tiempo y esfuerzo analizando distintos tipos de datos.

En cuanto a la comparación entre data lake y data warehouse, este último es mucho más estructurado. Se puede pensar en el primero como una cesta llena de objetos diferentes, mientras que el segundo es como una estantería ordenada.

El data warehouse almacena diferentes formas de datos en un marco ordenado, asegurándose de que la información, las fuentes o los tipos de archivo similares estén organizados y debidamente agregados. Por ejemplo, una operación data warehouse puede tomar datos valiosos de múltiples cuentas de redes sociales y separarlos en función de detalles muy específicos, como la hora de publicación, la longitud del contenido y el tipo de contenido.

¿Qué ocurre cuando los científicos de datos necesitan encontrar un conjunto específico de datos por su fecha de publicación o sector? Los data warehouse incorporan funciones útiles de consulta que facilitan a los usuarios encontrar la información que necesitan en una fracción del tiempo.

Por ejemplo, un usuario podría utilizar una consulta OLAP (o procesamiento analítico en línea) para encontrar varias perspectivas sobre el mismo conjunto de datos. Podrían analizar varios estudios por sus índices de retención de clientes o región.

A diferencia de los data lake, con datos en bruto almacenados sobre la marcha, los data warehouse ofrecen más velocidad y eficacia a la hora de realizar consultas.

Uno de los elementos más atractivos de los data warehouse es su coherencia. Mientras que los data lake ofrecen la flexibilidad de cargar todo tipo de datos de forma continua, el data warehouse garantiza que esta información esté organizada al pie de la letra.

Hay muchas formas de almacenar adecuadamente los datos en un data warehouse para que puedan ser recuperados rápidamente por las personas adecuadas en el momento oportuno. Algunas formas de hacerlo son (pero no se limitan a):

• Corregir datos obsoletos, como cambiar un estudio antiguo por otro nuevo.
• Eliminar registros duplicados para evitar confusiones.
• Normalización de datos.

Aunque algunas personas utilizarán tanto data lake como data warehouse, el mayor nivel de organización del segundo lo hace más adecuado para una amplia variedad de tareas. Algunas de las tareas que dependen de la funcionalidad de un almacén de datos son:

• Inteligencia empresarial
• Informes operativos
• El cumplimiento de la normativa.

Ahora, con una idea más clara de las ventajas de un data lake y un data warehouse, es el momento de aprender aún más sobre cómo se pueden utilizar. Puede que una opción se adapte mejor a las necesidades concretas de una empresa que la otra.

¿Cuánto más rápido podría crecer una empresa si no estuviera intentando organizar los datos existentes constantemente? Por otro lado, tal vez organizar los datos sea un punto fuerte de la organización y, simplemente, necesita más capacidad.

Veamos la finalidad y los casos de uso de ambos tipos de almacenamiento.

Dado que los data lakes ofrecen un almacenamiento y una escalabilidad de datos sin precedentes, son increíblemente útiles para las siguientes tareas y funciones:

• Lo mejor para los científicos de datos.
• Adecuado para el análisis exploratorio de datos y los procesos de machine learning.
• Generalmente útil para almacenar datos sin procesar sobre la marcha.

Dado que el data warehouse está mejor organizado, su capacidad para ofrecer una recuperación rápida de conjuntos de datos complejos lo hace vital para operaciones empresariales superiores como:

• Analistas empresariales y responsables de la toma de decisiones.
• Lo mejor para generar informes estructurados y cuadros de mando.
• Adecuado para almacenar datos procesados y depurados.

La estructura de los datos se refiere al proceso de etiquetado, organización y almacenamiento de los datos. También puede referirse a los métodos que se utilizan para recuperarla, como la consulta.

A continuación se ofrece un breve resumen de la estructura de datos de un data lake y un data warehouse.

Dado que el data lake es una solución de almacenamiento de datos más flexible, al principio hay poca organización o etiquetado. Algunas de las formas en que las empresas prefieren estructurar sus data lakes son:

• Un enfoque de esquema en lectura (el esquema se aplica cuando se leen los datos).
• Capacidad para almacenar datos brutos, semiestructurados y no estructurados.
• Admite diversos tipos de datos (texto, imágenes, vídeos, etc.).

Dado que el data warehouse requiere datos muy estructurados, hay algunos procesos que deben seguirse al utilizarlo. Estos procesos incluyen:

• Un enfoque de esquema en escritura (esquema definido antes de escribir los datos).
• Almacenamiento de datos estructurados en tablas con esquema fijo.
• Capacidad de utilizar procesos ETL (Extract, Transform, Load) para garantizar la calidad de los datos.

Dado que los data lakes son esencialmente soluciones de almacenamiento masivo guiadas por una filosofía empresarial, suelen requerir costes más bajos. Las opciones de almacenamiento en la nube para empresas ofrecen modelos de precios flexibles que facilitan la ampliación sin necesidad de un presupuesto drástico.

Dicho esto, un data lake también proporcionará los siguientes problemas de rendimiento, como:

• Rendimiento de consulta generalmente más lento debido a los datos no estructurados.
• Gran capacidad de procesamiento para el análisis.

Los data warehouse suelen ser más caros, ya que requieren un mayor mantenimiento para garantizar que los datos se limpian y organizan de forma coherente.

La otra cara de este mayor coste es un proceso de recuperación de datos más eficiente para los científicos y analistas de datos. Pueden esperarse beneficios tales como:

• Consultas más rápidas para datos estructurados.
• Eficaz para consultas predefinidas e informes periódicos.

Veamos cómo los data lake y data warehouse se integran con otras herramientas y procesos.

Dado que los data lakes son una forma más refinada de almacenar datos, no se necesita mucho software o hardware complejo. Una solución basada en la nube con una plataforma de comunicación es una base sencilla con la que se puede empezar.

El data lake ofrece las siguientes capacidades de integración como:

• La capacidad de integrarse con una amplia gama de fuentes de datos (como flujos en tiempo real, dispositivos IoT y plataformas de medios sociales).
• Beneficiarse de competencias y herramientas especializadas para la recuperación y el análisis de datos (como Hadoop o Spark).

En el lado negativo, la gobernanza de los datos puede ser un poco compleja debido a su naturaleza no estructurada. Esto significa que los archivos duplicados, dañados e incompatibles son algunos de los problemas a los que puede enfrentarse al llenar el data lake con datos nuevos.

Según un estudio de 2021, más de la mitad de los ejecutivos de TI afirmaron monetizar sus almacenes de datos era una gran prioridad. El data warehouse requiere un poco más de mano de obra a la hora de integrarse con los sistemas establecidos, pero el esfuerzo merece la pena.

Entre las ventajas que se puede esperar disfrutar con un data warehouse se incluyen:

• La capacidad de integrarse bien con las fuentes de datos tradicionales (como los sistemas ERP y los sistemas CRM).
• Accesibilidad a través de herramientas SQL y BI estándar, lo que facilita mucho las cosas a los usuarios empresariales.
• Mecanismos de seguridad y gobernanza de datos generalmente sólidos debido a la estructura de los datos.

El data lakes y el data warehouse son algunas de las herramientas más valiosas para mantener el éxito de una empresa. No basta con tener muchos datos: hay que asegurarse de que los usuarios pueden utilizarlos en el lugar y el momento adecuados.

En resumen:

• Los data lakes ofrecen flexibilidad y escalabilidad para manejar diversos tipos de datos, como texto, vídeo, datos de sensores y hojas de cálculo.
• Los data warehouse proporcionan un almacenamiento de datos estructurado, coherente y de alto rendimiento para las necesidades de BI.

InterSystems IRIS® proporciona a empresas una solución integral para disfrutar de las siguientes ventajas:

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• Escalabilidad, flexibilidad y alto rendimiento en ambos tipos.
• Mantener la integridad de los datos, la seguridad y las normas de accesibilidad.

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