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Data Lakes vs. Data Warehouse ¿Conoces las diferencias?

La confrontación Data Lake vs. Data Warahouse es muy común cuando se habla de almacenamiento de datos masivos o Big data.

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    Data Lakes vs Data Warehouse ¿Conoces las diferencias?

    La confrontación Data Lakes vs. Data Warehouse es muy común cuando se habla de almacenamiento de datos masivos o Big data. Son dos conceptos que guardan mucha similitud, pero que a pesar de ser objeto de confusiones, en realidad no significan lo mismo.

    Mientras que el Data Lake se compone de datos de toda clase en su formato original sin tratar, pero que luego se utilicen, el Data Warehouse es un almacén con datos estructurados y procesados que se integran desde el comienzo con un objetivo definido.

    Data Lakes vs.  Data Warehouse es el enfrentamiento necesario a la hora de elegir entre un sistema de almacenamiento u otro, sobre todo para las organizaciones. Ante esta clase de dilema la mejor alternativa es revisar las cualidades de cada esquema de almacenamiento de datos y considerar las ventajas que más se adaptan a los objetivos planteados y para los que se necesita este tipo de software.

    Data Lakes vs. Data Warehouse ¿En qué se diferencian?

    Establecer una confrontación Data Lakes vs. Data Warehouse es necesario a la hora de identificar diferencias entre un concepto y otro, ya que por lo general suelen confundirse. Tanto Data lake como Data warehouse cumplen la función de almacenar cantidades masivas de datos. 

    Sin embargo, la principal diferencia entre ambos radica en que el primero integra datos de todo tipo sin procesar, mientras que el segundo sigue un esquema de procesamiento y análisis de datos que quedan almacenados con un objetivo bien definido.

    Al contrastar Data Lakes vs. Data warehouse no solo se puede observar la diferencia conceptual entre ambos, también pueden verse algunas desventajas entre uno y otro. Es posible afirmar que, en esencia, los Data lakes son repositorios de almacenamiento en los cuales se puede acceder a los datos de forma más rápida, solo por mencionar alguna de sus principales ventajas. Por otra parte, el Data warehouse es un sistema que no requiere demasiados conocimientos técnicos previos para poder acceder a los datos.

    Más allá de cualquier diferencia, ventaja o desventaja que se desprenda de la discusión Data Lakes vs. Data warehouse, lo cierto es que ambos mecanismos dan respuesta al almacenamiento de Big data que por lo general supone un gran reto en la gestión de empresas modernas.

    Algunas diferencias categóricas entre Data Lakes y Data Warehouse

    Este par de conceptos pueden ser clarificados de mejor forma al revisar algunas de las diferencias más determinantes entre uno y otro.

    • El Data Lake cuenta con gran adaptabilidad a los cambios en comparación con la Data warehouse. Al no contener datos estructurados difícilmente modificables, el Data lake basa su capacidad de adaptación a cambios posteriores en la simple razón de que los datos almacenados son de todo tipo, sin ser estructurados y en su formato original.
    • La siguiente es una diferencia que guarda mucha relación con la anterior. En la Data lake se almacena cualquier tipo de dato, sin importar su formato o la utilidad que puedan tener. En este caso, los datos solo se depurarán y organizarán en el momento de ser utilizados.
    • En el caso de la Data lake, se almacenan todo tipo de datos, sin importar su origen o utilidad. Por el contrario, en la Data warehouse se recopilan solo datos seleccionados, lo cual implica una mayor inversión de tiempo.
    • Los datos recopilados en la Data lake pueden ser aprovechables para los diferentes departamentos de la organización. Incluso aquellos con preparación técnica y con exigencias superiores en el aspecto analítico.

    Data Lakes vs. Data Warehouse, Organización

    Otra de las grandes diferencias que separan ambos conceptos se trata de la disposición de los datos. Por una parte, en la Data lakes, al no existir un proceso de selección de datos, se puede afirmar que este se lleva a cabo sin estructura alguna, solo tomando los datos en bruto sin procesar. 

    Algo muy similar sucede con los esquemas que sigue cada mecanismo, que en el caso específico de la Data lake es el principio schema-on-read, en el cual no es necesario adaptar la acumulación de datos a un esquema o estructura en específico.

    Por su parte, el proceso de almacenamiento de la Data warehouse se lleva a cabo realizando análisis preventivos que mejoran la adquisición de datos a partir de procesos básicos como el ETL. En este procedimiento se llevan a cabo tanto transformaciones como control de calidad de los datos. Es fundamental mencionar que el esquema que sigue el Data warehouse se conoce como schema-on-write.   

    También es importante destacar que el almacenamiento de datos en bruto de la Data Lake, al no contar con una estructuración, control de calidad y mantenimiento de datos. Tiene una serie de riesgos relacionados con las dificultades que pudieran tener los usuarios a la hora de analizar y llevar a cabo procesos relacionados con los datos almacenados.

    Data Lakes o Data Warehouse ¿Cuál elegir?

    Ante tantas diferencias, ventajas y desventajas que existen entre estos dos conceptos cualquiera pudiera pensar que lo correcto sería escoger. Sin embargo, la realidad es que estas tecnologías no necesariamente existen para elegir una en detrimento de la otra, ya que en realidad se complementan. Ambos mecanismos de almacenamiento de datos aportan una serie de elementos que tienen su utilidad propia en diferentes aspectos. La forma en que se procesa el Big data representa una de las grandes prioridades para las empresas de hoy día, es por ello que la discusión Data Lakes vs. Data warehouse está siempre presente en la recopilación y análisis de datos útiles para la gestión de empresas. Adquirir una preparación más profunda en esta área es totalmente posible realizando la Maestría en Big Data & Business Analytics.  

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