Diferencias entre Data Lake y Data Warehouses
Si te mueves en el mundo de la Big Data o a penas comienzas a saber de ello, debes tener claro algo muy importante: El almacenamiento de la gran cantidad de datos, que se generan cada segundo, es un asunto de suma importancia. Es por eso que es indispensable encontrar soluciones que permitan gestionar gran cantidad de datos, pero también poder procesarlos adecuadamente y lograr así extraer la mayor información posible de ellos. Teniendo en cuenta lo anterior, las empresas pueden optar por utilizar un Data Lake o un Data Warehouses dependiendo de sus necesidades, porque ambas están pensadas para objetivos diferentes y exigen tener variadas perspectivas para poder utilizarlos de manera óptima. Ahora bien, ¿Cuáles son sus características principales y las diferencias entre los dos?, eso es lo que vamos a resolver a continuación.
DATA LAKE, UN LAGO DE OPORTUNIDADES:
También conocido como Lago de datos, el Data Lake es un lugar que almacena cualquier tipo de información independientemente de la fuente y la estructura, es decir: conserva todos los datos en bruto, no solo los que podrían utilizarse actualmente, sino los que podrían necesitarse en un futuro. Para este tipo de almacenamiento de datos la adquisición puede provenir de sistemas heredados, como CRM y ERP, o de fuentes externas, como feeds, Internet y datos de redes sociales.
Las empresas que optan por tener un Data Lake generalmente cumplen muchas funciones diferentes y los datos que generan son tan múltiples que existen mil maneras de poder utilizarlos, realizar cruces y diseñar varias maneras para analizarlos y obtener algún valor. Pero también lo pueden usar empresas que no tienen un plan específico de análisis de datos pero conociendo su alto valor, almacena todos los datos hasta que encuentran el momento y lugar apropiado para utilizarlos.
DATA WAREHOUSES, UN ALMACEN ESTRUCTURADO:
Se puede comparar el Data Warehouses con un almacén, en éste solo se guardan datos estructurados logrando que se pueda extraer valor de ellos en un tiempo mucho más corto. Al ser un archivo unificado donde se recogen todos los datos procesados, limpios y específicos de diferentes lugares de la empresa, el Data Warehouses requiere de mucho menos espacio de almacenamiento.
Las empresas que prefieren un Data Warehouses sobre un Data Lake, son aquellas que buscan una visión única y estructurada de su compañía, gracias a las herramientas de análisis empresarial y análisis de Big Data. Algunas empresas desean una visión controlada y certificada a través de procesos ya definidos con los cuales puedan manejar sus datos específicamente para un proceso de negocio especificado.
DIFERENCIAS PRINCIPALES ENTRE DATA LAKES Y DATA WAREHOUSES:
Datos:
Un Data Warehouses solo almacena datos que estén estructurados y procesados, se debe invertir un tiempo en saber cuáles datos se almacenan y cuáles se desechan. En cambio el Data Lake almacena cualquier tipo de datos sin importar su tipo o fuente, datos brutos (estructurados, semiestructurados y no estructurados).
Procesamiento:
Con el Data Lakes la empresa carga todos los datos sin procesarlos, ya que sube todo en estado bruto. Por otro lado, con el Data Warehouses la empresa debe primero procesar los datos y refinarlos antes de cargarlos, dichos datos se usan para informar o responder preguntas específicas del negocio.
Agilidad:
A la hora de realizar cambios tanto en modelos como en consultas es mucho más fácil hacerlo en un Data Lake ya que al carecer de estructura, es más fácil hacer los cambios. Por otra parte, en el Data Warehouse debido a la gran cantidad de procesos empresariales relacionados lleva mucho más tiempo.
Usuarios:
Generalmente son los Científicos de Datos los que usan el Data Lake, ya que tienen las habilidades necesarias para realizar análisis profundos; dada su complejidad y gran tamaño, los usuarios que no estén familiarizados con los datos sin procesar les costaría poder orientarse. Con el Data Warehouse, los datos son procesados, emplean gráficos, tablas, hojas de cálculos y demás representaciones que hace que un usuario pueda encontrar fácilmente cualquier información, únicamente deben tener conocimiento de la temática representada.
Seguridad:
Las empresas llevan más tiempo usando los Data Warehouses, es por eso que su seguridad es más sólida que los Data Lakes y datos de una empresa están mucho más protegidos con éste. Sin embargo se está trabajando y dedicando mucho esfuerzo por mejorar la seguridad de los Data Lakes.
Para concluir podemos decir que, aunque Data Lakes y los Warehouses sirven para almacenar datos, son herramientas diferentes y sirven para diferentes propósitos. Pero a la hora de decidir ¿Cuál de los dos deben usar?, depende de cómo, quiénes y para qué lo utilizarán y así las empresas decidirán cuál es el adecuado para su plan de desarrollo corporativo.
