Visión general
- Comprender el significado de data lake y data warehouse
- Veremos cuáles son las diferencias clave entre Data Warehouse y Data Lake
- Comprender cuál es mejor para la organización.
Introducción
Desde el procesamiento hasta el almacenamiento, todos los aspectos de los datos se han vuelto importantes para una organización solo por el gran volumen de datos que producimos en esta era. Cuando se trata de almacenar big data, es factible que se haya encontrado con los términos con Data Lake y Data Warehouse. Estas son las 2 opciones más populares para guardar big data.
Habiendo estado en la industria de los datos por mucho tiempo, puedo dar fe del hecho de que un almacén de datos y un lago de datos son dos cosas diferentes. A pesar de esto, veo a mucha gente que los utiliza indistintamente. Como ingeniero de datos, comprender el lago de datos y el almacén de datos junto con sus diferencias y uso es muy importante, dado que solo entonces comprenderá si el lago de datos se adapta a su organización o almacén de datos.
Entonces, en este post, deje saciar su curiosidad explicando qué son el lago de datos y el almacenamiento y resalte la diferencia entre ellos.
Tabla de contenido
- ¿Qué es un lago de datos?
- ¿Qué es un almacén de datos?
- ¿Cuáles son las diferencias entre Data Lake y Data Warehouse?
- Lago de datos o almacén de datos: ¿cuál utilizar?
¿Qué es un lago de datos?
Un lago de datos es un repositorio común que es capaz de almacenar una gran cantidad de datos sin mantener ninguna estructura específica de datos. Puede almacenar datos cuya finalidad puede o no estar aún establecida. Sus propósitos incluyen la creación de paneles de control, aprendizaje automático o análisis en tiempo real.
Ahora, cuando almacena una gran cantidad de datos en un solo lugar de múltiples fuentes, es esencial que esté en una forma utilizable. Debe tener algunas reglas y regulaciones para mantener la seguridad y la accesibilidad de los datos.
Caso contrario, solo el equipo que diseñó el lago de datos sabe cómo tener acceso a un tipo particular de datos. Sin la información adecuada, sería muy difícil distinguir entre los datos que desea y los que está recuperando. Por eso, es esencial que su lago de datos no se convierta en un pantano de datos.
Fuente de imagen: aquí
¿Qué es un almacén de datos?
Un almacén de datos es otra base de datosUna base de datos es un conjunto organizado de información que permite almacenar, gestionar y recuperar datos de manera eficiente. Utilizadas en diversas aplicaciones, desde sistemas empresariales hasta plataformas en línea, las bases de datos pueden ser relacionales o no relacionales. Su diseño adecuado es fundamental para optimizar el rendimiento y garantizar la integridad de la información, facilitando así la toma de decisiones informadas en diferentes contextos.... que solo almacena los datos preprocesados. Aquí, la estructura de los datos está bien establecida, optimizada para consultas SQL y lista para usarse con fines analíticos. Algunos de los otros nombres del almacén de datos son Business Intelligence Solution y Decision Support System.
¿Cuáles son las diferencias entre Data Lake y Data Warehouse?
| Lago de datos | Almacén de datos | |
| Almacenamiento y calidad de datos | El lago de datos captura todo tipo de datos como estructura, no estructurados en su formato sin procesar. Contiene los datos que podrían ser útiles en algún caso de uso actual y además que es probable que se utilicen en el futuro. | Contiene solo datos de alta calidad que ya están preprocesados y listos para ser utilizados por el equipo. |
| Objetivo | El propósito del Data Lake no es fijo. A veces, las instituciones disponen en mente un caso de uso futuro. Sus usos generales incluyen el descubrimiento de datos, la creación de perfiles de usuarios y el aprendizaje automático. | El almacén de datos tiene datos que ya han sido diseñados para algún caso de uso. Sus usos incluyen inteligencia empresarial, visualizaciones y generación de informes por lotes. |
| Usuarios | Los científicos de datos usan lagos de datos para descubrir los patrones y la información útil que pueden contribuir a las compañías. | Los analistas de negocios usan almacenes de datos para crear visualizaciones e informes. |
| Precios | Es un almacenamiento comparativamente de bajo costo, dado que no prestamos mucha atención al almacenamiento en el formato estructurado. | El almacenamiento de datos es un poco más costoso y además un procedimiento que necesita mucho tiempo. |
Lago de datos o almacén de datos: ¿cuál utilizar?
Hemos visto cuáles son las diferencias entre un lago de datos y un almacén de datos. Ahora, veremos cuál debemos utilizar.
Si su organización se encarga de la atención médica o las redes sociales, la mayoría de los datos que capture no estarán estructurados (documentos, imágenes). El volumen de datos estructurados es muy inferior. Entonces, aquí, el lago de datos es una buena opción, dado que puede manejar ambos tipos de datos y brindará más flexibilidad para el análisis.
Si su negocio en línea está dividido en múltiples pilares, por lo visto desea obtener cuadros de mando resumidos de todos ellos. Los almacenes de datos serán útiles para este caso para tomar decisiones informadas. Mantendrá la calidad, la coherencia y la precisión de los datos.
La mayoría de las veces, las instituciones usan una combinación de ambos. Realizan la exploración y el análisis de datos a través del lago de datos y mueven los datos enriquecidos a los almacenes de datos para generar informes rápidos y avanzados.
Notas finales
En este post, hemos visto las diferencias entre el lago de datos y el almacén de datos en función del almacenamiento de datos, el propósito de uso y cuál utilizar. Comprender este concepto ayudará al ingeniero de big data a seleccionar el mecanismo de almacenamiento de datos correcto y así aprovechar al máximo el costo y los procesos de la organización.
Los siguientes son algunos recursos adicionales de ingeniería de datos que le recomiendo encarecidamente que revise:
Si encuentra este post informativo, compártelo con sus amigos y comente a continuación sus consultas y comentarios.
