El mercado de los almacenes de datos está en auge. Un estudio pronostica que el mercado tendrá un valor de $23,8 mil millones para 2030. Aunque hay mucha discusión sobre las ventajas de los data warehouses, no hay muchos que hablen en torno a los data lakes. Así que sería bueno entrar en materia y entender las diferencias entre estos dos almacenes de datos.
Tanto los almacenes de datos como los lagos de datos se utilizan para almacenar macrodatos. Sin embargo no son lo mismo. Un almacén de datos es un área de almacenamiento de datos estructurados filtrados, que ya se han procesado para un uso particular, mientras que el data lake es un grupo masivo de datos sin procesar y su objetivo aún se desconoce.
Mucha gente está confundida acerca de estos dos, pero la única similitud entre ellos es el principio de alto nivel de almacenamiento de datos. Es vital conocer la diferencia entre los dos, ya que sirven para cosas distintas y necesitan diversos pares de ojos para optimizarse adecuadamente. Sin embargo, un data lake funciona para un tipo de empresa específica, el data warehouse, por otro lado, está preparado para otra. A continuación te mostraremos sus diferencias notables.
Data lake
- Tipo de datos: estructurados y no estructurados de diferentes fuentes de datos
- Propósito: almacenamiento de macrodatos rentable
- Usuarios: ingenieros y científicos
- Tareas: almacenar datos y análisis de big data, como análisis en tiempo real y aprendizaje profundo
- Tamaños: almacenar datos que podrían utilizarse
Data warehouse
- Tipo de datos: histórico que ha sido estructurado para adaptarse al diagrama de la base de datos relacional
- Propósito: análisis de decisiones comerciales
- Usuarios: analistas de negocios y analistas de datos
- Tareas: consultas de lectura para resumir y agregar datos
- Tamaño: solo almacena los datos pertinentes al análisis
¿Qué tipo de datos almacenan?
La limpieza de datos es una habilidad vital, ya que los datos vienen imperfectos y desordenados. Los datos sin procesar que no están limpios y que no tienen forma se conocen como datos no estructurados; esto incluye registros de chat, imágenes y archivos PDF. Los datos no estructurados que se han limpiado para adaptarse a un plan, se han clasificado en tablas y definido por relaciones y tipos, se conocen como datos estructurados. Esta es una disparidad vital entre los almacenes de datos y los lagos de datos.
Los data warehouses contienen información histórica que se ha borrado para adaptarse a un plan relacional. Por otro lado, los data lakes almacenan a partir de una amplia gama de fuentes, como transmisiones de redes sociales en tiempo real, dispositivos conectados al Internet de las cosas, transacciones de aplicaciones web y datos de usuarios. Estos datos suelen estar estructurados, pero la mayoría de las veces están desordenados, ya que se extraen directamente de una fuente de datos.
¿Cuál es su propósito?
Cuando se trata de principios y funciones, el data lake se utiliza para el almacenamiento rentable de cantidades significativas de datos de diversas fuentes. Dejar datos de cualquier estructura reduce el costo, ya que es flexible y escalable y no tiene que adaptarse a un plan o programa en particular. Por otro lado, es fácil analizar datos estructurados ya que son más limpios. Un data warehouse es muy útil para examinar datos históricos y ayudarse de datos particulares para tomar decisiones.
Es posible que veas que ambos se diferencian entre sí cuando se trata del flujo de trabajo de datos. La organización ingerida se almacenará de inmediato en el data lake. Una vez que surge una inquietud en particular, una parte de los datos relevantes se extrae del lago, se borra y se exporta.
¿Quiénes los usan?
Cada uno tiene diferentes aplicaciones, pero ambos son muy valiosos. Los analistas de negocios y los analistas de datos a menudo trabajan en un almacén de datos que tiene datos abiertos y claramente relevantes, que se han procesado. El usuario del data warehouse no necesita tener un alto conocimiento o habilidad en ciencia de datos y programación para poder usarlo.
Los ingenieros configuraron y mantuvieron lagos de datos y los incluyeron en la canalización de datos. Los científicos de datos también trabajan en estrecha colaboración con los data lakes porque tienen información de un alcance más amplio y actual.
¿Cuál es el de mayor tamaño?
Cuando se trata de tamaño, data lake es mucho más grande que un almacén de datos. Esto se debe al hecho de que el lago de datos conserva toda la información que puede ser pertinente para una empresa u organización. Con frecuencia, los lagos de datos son petabytes, que son 1000 terabytes. Mientras que el data warehouse es más selectivo o exigente sobre qué información se almacena.
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