Los almacenes de datos y los lagos de datos son repositorios de datos comunes en la empresa, pero ¿cuáles son las principales diferencias entre los dos y cuál es el mejor para sus datos?
por Bridget Botelho
La gran cantidad de datos que las organizaciones recopilan de diversas fuentes va más allá de lo que pueden manejar las bases de datos relacionales tradicionales, creando la necesidad de sistemas y herramientas adicionales para administrar los datos. Esto lleva a la pregunta del almacén de datos frente al lago de datos: cuándo usar cuál y cómo se comparan entre sí.
Todos estos repositorios de datos tienen una función básica similar: albergar datos para informes y análisis comerciales. Pero difieren en su propósito, su estructura, los tipos de datos que almacenan, de dónde provienen los datos y quién tiene acceso a ellos.
En general, los datos ingresan a estos repositorios de sistemas que generan datos: CRM, ERP, recursos humanos, aplicaciones financieras y otras fuentes. Los registros de datos creados a partir de esos sistemas se aplican de acuerdo con las reglas comerciales y luego se envían a un almacén de datos, lago de datos u otra área de almacenamiento de datos.
Una vez que todos los datos de las aplicaciones comerciales dispares se recopilan en una plataforma de datos, se pueden usar en herramientas de análisis de datos para identificar tendencias o brindar información para ayudar a tomar decisiones comerciales.
¿Qué es un lago de datos?
Un lago de datos es un vasto repositorio que almacena datos sin procesar en su formato nativo. Un beneficio de un lago de datos es que puede almacenar datos de distintas estructuras . Cada elemento de datos almacenado está etiquetado con un identificador único y metadatos para que se pueda consultar más fácilmente cuando sea necesario. Los lagos de datos no tienen un esquema predefinido y los analistas pueden aplicar el esquema una vez que se completa el proceso de ingestión.
Los lagos de datos se asocian más comúnmente con un marco Hadoop, pero los lagos de datos son una arquitectura compatible con muchos proveedores a medida que la afluencia de datos continúa creciendo. Muchos proveedores también admiten lagos de datos en la nube.
¿Qué es un almacén de datos?
Un almacén de datos es un repositorio de datos recopilados y generados por aplicaciones comerciales para un propósito predeterminado. Los almacenes de datos aplican un esquema predefinido a los datos antes del almacenamiento, y los datos deben limpiarse y organizarse antes de almacenarse en este repositorio.
Debido a que los datos almacenados en un almacén de datos ya se procesan, es más fácil realizar análisis de alto nivel. Las herramientas de BI pueden acceder fácilmente a los datos procesados desde un almacén de datos y utilizarlos, lo que simplifica el uso de los almacenes de datos para los profesionales que no son profesionales de los datos.
Almacén de datos frente a lago de datos
Las organizaciones suelen optar por un almacén de datos frente a un lago de datos cuando tienen una gran cantidad de datos de los sistemas operativos que deben estar disponibles para su análisis. Los almacenes de datos a menudo sirven como la única fuente de verdad porque estas plataformas almacenan datos históricos que se han limpiado y categorizado.
Mientras que los almacenes de datos retienen cantidades masivas de datos de los sistemas operativos, un lago de datos almacena datos de más fuentes. Una plataforma de lago de datos es esencialmente una colección de varios activos de datos sin procesar que provienen de los sistemas operativos de una organización y otras fuentes, que a menudo incluyen tanto internas como externas.
Debido a que los datos dentro de los lagos de datos pueden no estar curados y pueden provenir de fuentes fuera de los sistemas operativos de la empresa, no es una buena opción para el usuario promedio de análisis de negocios; más bien, los lagos de datos son el campo de juego de los científicos de datos y otros expertos en análisis de datos .
Para recordar la diferencia entre un almacén de datos y un lago de datos, imagine almacenes y lagos reales: los almacenes almacenan productos seleccionados de fuentes específicas, mientras que un lago se alimenta de ríos, arroyos y otras fuentes de agua sin filtrar.
Los proveedores de almacenamiento de datos incluyen AWS, Cloudera, IBM, Google, Microsoft, Oracle, Teradata, SAP, SnapLogic y Snowflake, por nombrar algunas de las muchas opciones. Los lagos de datos están disponibles en AWS , Google, Informatica, Microsoft, Teradata y otros proveedores de administración de datos.
¿Cuál es el correcto para mí?
Decidir sobre un almacén de datos frente a un lago de datos depende principalmente de cómo planea usar sus datos.
Debido a que los almacenes de datos usan datos históricos que ya se han procesado y están listos para usarse en análisis, es adecuado para empleados con menos conocimientos técnicos para usar en análisis. No solo es más fácil para los analistas de datos y de negocios ingresar datos en BI y herramientas de análisis, el diseño de los almacenes de datos facilita que los diferentes equipos y departamentos accedan a los datos del repositorio. Esta es la razón por la que la arquitectura del almacén de datos es clave para romper los silos de datos en los equipos empresariales.
Un enfoque de lago de datos es popular para las organizaciones que ingieren grandes cantidades de datos en un flujo constante de fuentes de gran volumen. La transferencia a un lago de datos es relativamente sencilla porque puede almacenar datos sin procesar. Los datos no estructurados son más difíciles de navegar que los datos procesados de un almacén de datos. Los científicos de datos suelen acceder a los lagos de datos para realizar análisis profundos y modelado predictivo debido a la flexibilidad disponible para configurar diferentes modelos y consultas. Esta flexibilidad también hace que los lagos de datos sean populares para las empresas que tienen datos disponibles para análisis futuros.
También hay algunos casos en los que es mejor combinar un lago de datos y un almacén de datos. Las empresas pueden hacer que los científicos de datos exploren el potencial de los elementos en un lago de datos para cambiar las estrategias de marketing y mejorar los servicios y productos específicos de la industria para el progreso futuro.
