Diferencia entre Data Warehouse y Data Lake

Data Warehouse y Data Lake son dos soluciones de almacenamiento de datos utilizadas para almacenar y procesar grandes cantidades de información. La principal diferencia entre ellas es que el Data Warehouse es una solución estructurada. Por otro lado, el Data Lake es una herramienta no estructurada. El Data Warehouse presenta un modelo de datos jerárquico con campos organizados. Por su parte, el Data Lake permite la adición sin limitaciones de cualquier tipo de datos estructurados o no estructurados.

Los datos son uno de los recursos más importantes que tenemos para lograr el éxito en diversas áreas, desde el marketing a la banca o la administración. Por ello, entender la diferencia entre un Data Warehouse y un Data Lake es fundamental para diseñar una estrategia de almacenamiento de datos capaz de satisfacer nuestras necesidades.

Un Data Warehouse se caracteriza por ser una solución estructurada con campos organizados jerárquicamente, lo que nos permite agrupar y ordenar mucha información relacionada entre sí fácilmente. Por otro lado, los Data Lakes son soluciones no estructuradas que permiten agregar fácilmente cualquier tipo de dato sin limitaciones ni restricciones previas.

En lo que sigue vamos a analizar con detalle la diferencia entre ambas herramientas, sus respectivas ventajas y desventajas así como sus casos de uso más relevantes.

Comparación entre Data Warehouse y Data Lake

Una de las principales diferencias entre un Data Warehouse y un Data Lake es la estructura. Mientras que el Data Warehouse contiene datos organizados y estructurado, el Data Lake almacena los datos sin ningún tipo de estructuración. Es decir, que los datos en un Data Lake se almacenan tal cual vienen del origen, sin ningún tipo de manipulación previa.

Otra diferencia clave entre ellos es el objetivo. El objetivo del Data Warehouse es permitir a los usuarios analizar y extraer información sobre los datos almacenados. A diferencia del Data Warehouse, el objetivo del Data Lake es proporcionar un lugar central para almacenar todos los datos de la empresa sin procesarlos previamente. Lo que significa que se puede utilizar para fines como minería de datos, análisis predictivos y visualizaciones avanzadas, entre otros.

Para cerrar, pero no menos importante, hay una diferencia en cuanto a quién accede a la información almacenada en cada sistema. Los Datawarehouses generalmente se limitan a ser accedidos por usuarios internos con conocimiento técnico o analítico profundo. En cualquier caso, los Data Lakes son accesibles para usuarios externos y profesionales con conocimiento limitado o nulo sobre análisis de datos. Esta característica permite que las empresas obtengan información valiosa incluso si no tienen expertise interna en análisis de datos.

A modo de resumen, hay varias diferencias clave entre un Datawarehouse y un Datalake:

La estructura. Mientras que el Datalake no contiene estructuración previa de los datos almacenados,el Datawarehouse sí lo hace.
El objetivo. Mientras que el Datalake se utiliza para minería de datos y análisis predictivios,el Datawarehouse se utiliza principalmente para extraer información analítica.
Quién tiene acceso a la información. Mientras que solo usuarios internamente expertos pueden acceder al Datawarehouse,cualquier persona puede acceder al Datalake,

Ventajas y desventajas de Data Warehouse vs Data Lake

Los Data Warehouses y los Data Lakes son dos plataformas de almacenamiento de datos que se utilizan para almacenar grandes volúmenes de información. Estas dos herramientas tienen muchos beneficios, pero también presentan desventajas. Y ahora se detallan las ventajas y desventajas principales de cada una:

Ventajas del Data Warehouse:

Organización. El data warehouse permite organizar los datos en una estructura jerárquica, permitiendo así una mejor comprensión y uso de la información.
Facilidad de Uso. Los usuarios pueden acceder a la información del data warehouse desde cualquier lugar con facilidad, sin necesidad de descargar los datos en su computadora.
Seguridad. El data warehouse está protegido contra amenazas externas, como virus o malware. Asimismo, la información es accesible solo a usuarios autorizados.

Desventajas del Data Warehouse:

Coste. Debido a su complejidad, el coste para implementar un data warehouse suele ser elevado.
Tiempo de Implementación. El proceso de implantación es largo y complejo. Lo anterior, dificulta el acceso rápido a los datos por parte del usuario final.

Ventajas del Data Lake:

Almacenamiento Flexible . Los datos no necesitan ser agrupados previamente antes de ser guardados en el data lake,se pueden almacenar todos los tipos de datos sin importar el formato o estructura.
Escalabilidad . La cantidad de información almacenada en el data lake no tiene límite,se puede escalar fácilmente para satisfacer las demandas actuales y futuras.

Desventajas del Data Lake :

Calidad Inferior . Al no existir un control previo sobre los datos almacenados, la calidad puede verse comprometida si se permite que los expertos importen sus propios archivos sin restricciones previas.
Riesgo Potencial . Como hay menor control sobre qué tipo de archivos entran en el data lake, existe mayor riesgo potencial para que entren datos maliciosos o dañinos para las operaciones internas.

Casos de uso de Data Warehouse vs Data Lake

Los Data Warehouse y los Data Lake son dos herramientas de almacenamiento y procesamiento de datos usadas con fines empresariales. Ambos tienen sus usos, aunque hay diferencias significativas entre ellos que deben considerarse antes de decidir cuál es mejor para una determinada situación. En esta publicación se explicarán los casos de uso de ambas herramientas y cómo elegir la mejor opción para una determinada situación.

Data Warehouse: Los Data Warehouse son un tipo de sistema de almacenamiento y procesamiento diseñado específicamente para el análisis empresarial. Están diseñados para recopilar grandes cantidades de datos, organizarlos en tablas jerárquicas y luego extraer información útil a partir del mismo. Los Data Warehouse suelen contener datos históricos. Esto hace posible realizar análisis retrospectivos sobre tendencias a largo plazo. Adicionalmente, los Data Warehouse suelen ser muy escalables. Esto, significa que pueden crecer rápidamente para satisfacer las necesidades cambiantes de la empresa. Consecuentemente, son ideales para empresas que necesitan rastrear tendencias a largo plazo o monitorear grandes volúmenes de datos con rapidez.
Data Lake: Los Data Lakes son un tipo relativamente nuevo (y controversial) de sistema diseñado comúnmente para el Big Data. Están diseñados para almacenar grandes cantidades sin estructurar o semi-estructurado, comúnmente en formato no relacional (como JSON). Esta es la principal ventaja sobre los Data Warehouses, los data lakes permiten el almacenamiento flexible y no imponen restricciones sobre los formatos en los que se puedan recopilar los datos. Esta flexibilidad hace que sean ideales para el análisis exploratorio ya que permiten experimentar con diferentes conjuntos sin necesidad de reformatearlos primero. Sin embargo, esta flexibilidad también significa que hay menor control sobre qué tipo exactamente de datos se están guardando o cómo se están utilizando posteriormente.