Los lagos de datos y los almacenes de datos son sistemas de administración y almacenamiento de datos que tienen propósitos ligeramente diferentes para su empresa. A pesar de sus diferencias, ambos juegan un papel vital para garantizar el éxito y la eficiencia de su organización.
La pregunta es, ¿cómo nos beneficiamos de ellos y cómo podemos usarlos?
En esta publicación, discutiremos qué son los lagos de datos y los almacenes de datos, sus similitudes y las diferencias que hacen que cada uno sea único.
Sin más preámbulos, entremos de lleno.
¿Qué es un lago de datos?
Un lago de datos es un sistema de almacenamiento o depósito de información sin procesar, generalmente blobs o archivos. Los lagos de datos sirven como una herramienta para que los analistas de datos ayuden a mejorar el rendimiento y la eficiencia del negocio.
Los principales usuarios de los lagos de datos son los analistas de negocios, los ingenieros de datos, los científicos de datos, los gerentes de productos, los ejecutivos, etc. Aumentan la disponibilidad de los datos organizacionales de varias fuentes para que los usuarios finales utilicen los conocimientos para mejorar el rendimiento y la rentabilidad del negocio.
¿Qué es un almacén de datos?
Un almacén de datos es un sistema para almacenar o depositar datos procesados; tiene formato y forma para que los usuarios puedan acceder a él con fines comerciales. Se pueden utilizar para comprender mejor el rendimiento pasado y utilizarlos para tomar decisiones y mejorar el rendimiento empresarial futuro.
Estos datos son una colección de información de muchas fuentes. Luego se transforma en un formulario fácil de administrar que permite a las empresas crear paneles, informes y más. Son muy buenos analizando datos e informando sobre decisiones comerciales.
Data Lake y el almacén de datos
Ahora que hemos identificado lo que es, vamos a compararlos. Primero, veamos las similitudes y diferencias entre los lagos de datos y los almacenes de datos.
Similitudes de Data Lake en el almacén de datos
La similitud más aparente entre los lagos de datos y los almacenes de datos es que ambos se refieren al sistema de almacenamiento de datos utilizado en la industria de Big Data. Además, ambos son utilizados por grandes organizaciones con fines analíticos y de investigación.
De hecho, viene con una lista completa de similitudes, ya que son completamente diferentes. Por ejemplo, ambos se usan para Big Data pero en diferentes organizaciones en Big Data. A continuación, veamos las cinco diferencias más importantes entre los dos conceptos.
Las 5 diferencias principales en Data Lake y Data Warehouse
Hay varias diferencias entre un lago de datos y un almacén de datos. Veamos las cinco diferencias principales a continuación.
1. Estructura de datos
Los lagos de datos almacenan datos sin procesar, sin procesar, lo que permite una carga y un acceso más rápidos al eliminar el proceso de transformación. Por el contrario, los almacenes de datos almacenan datos en forma procesada, lo que requiere el acceso a estructuras de datos específicas.
2.Proposito
Todos tienen un propósito diferente y tienen un formato diferente para adaptarse a las necesidades de cada audiencia. Por ejemplo, los datos del lago sin procesar no se filtran y, por lo tanto, se pueden usar para múltiples propósitos, mientras que los almacenes de datos brindan datos filtrados.
3. Usuarios
Los lagos de datos son mejores para los científicos y profesionales de datos porque sus necesidades están más alineadas con los datos sin procesar. Los almacenes de datos, por otro lado, son mejores para los profesionales. Tendrán que usar conjuntos de datos que tengan un propósito específico que se pueda lograr fácilmente gracias a la estructura del almacén de datos.
4. Disponibilidad
Los lagos de datos no están estructurados, por lo que son extremadamente fáciles de acceder y usar; esto hace que los datos del lago de datos sean más accesibles que los del almacén de datos. Por el contrario, los datos en el almacén de datos están mucho más estructurados porque están diseñados para propósitos fijos y predeterminados.
5. Control, flexibilidad y velocidad
Estas diferencias surgen directamente de los cuatro puntos anteriores, ya que todos tienen un efecto complejo. La naturaleza cruda y no estructurada de los lagos de datos los hace superiores en términos de velocidad, flexibilidad y disponibilidad. Sin embargo, la naturaleza estructural del almacén de datos lo hace más adecuado para el control rígido de los datos y la representación. Además, en el caso de un almacén de datos, los equipos de desarrollo deben implementar directamente cualquier cambio en los datos.
Ejemplo de lago de datos
Las plataformas en la nube son los mejores anfitriones para los lagos de datos debido a su escalabilidad y servicios modulares. Además, los servicios de almacenamiento en la nube como Amazon S3 tienen una arquitectura abstracta, persistente, flexible e independiente de los datos, lo que los convierte en una excelente opción para los lagos de datos.
La siguiente imagen es un gran ejemplo de cómo funciona el lago de datos.
Un ejemplo de un almacén de datos
Los almacenes de datos incluyen información de productos, datos de ventas, datos de clientes y proveedores y otra información de múltiples fuentes. Al estandarizar esta amplia gama de datos de muchas fuentes diferentes con diferentes tipos de contenido, el almacén de datos admite mejores resultados y procesos de análisis de datos.
La siguiente imagen ayuda a explicar cómo funciona un almacén de datos.
Lagos de datos y almacenes de datos: reflexiones finales
En este punto, debe comprender las diferencias entre los dos tipos de métodos de almacenamiento de datos, qué hacen y quién los usa generalmente. Sin embargo, en aras de la claridad, resaltemos algunas de las diferencias fundamentales.
- Los lagos de datos utilizan datos sin procesar y ofrecen datos no estructurados y sin filtrar para el análisis y la investigación de Big Data. Los almacenes de datos proporcionan a las empresas datos estructurados que les permiten tomar mejores decisiones sobre sus necesidades.
- Los lagos de datos se usan de manera mucho más flexible y ofrecen una variedad de datos que se pueden usar de la forma que desee. Los almacenes de datos son menos flexibles, ofrecen reglas y estructuras más estrictas y tienen una mejor comprensión de los usos de datos específicos asociados con los profesionales que utilizan.
- Los científicos y especialistas en datos utilizan los lagos de datos para muchos propósitos diferentes, mientras que los profesionales los utilizan para necesidades más específicas.
