Data Lake frente a Data Warehouse

Un data lake es mejor cuando su empresa necesita almacenamiento flexible y de bajo costo para datos en bruto, datos no estructurados, datos en streaming, data science y machine learning. Un data warehouse es mejor cuando su empresa necesita informes rápidos, métricas confiables, análisis de datos históricos y dashboards de business intelligence.

Elegir entre data lakes y data warehouses afecta la estructura de los datos, los costos de procesamiento, la accesibilidad para los usuarios y las capacidades analíticas. La solución adecuada depende de sus tipos de datos, los requisitos del negocio y cuánta flexibilidad necesita en el análisis de datos.

A continuación, encontrará una comparación completa entre los enfoques de almacenamiento de data lake vs data warehouse.

Data Lake vs Data Warehouse: Diferencias clave

La principal diferencia se resume en estructura vs flexibilidad.

• Los data lakes almacenan datos en bruto en su formato nativo utilizando schema-on-read.
• Los data warehouses almacenan datos estructurados que han sido depurados, modelados y transformados utilizando schema-on-write.
• Un data lake da soporte a científicos de datos, ingenieros de datos, analítica de big data, analítica predictiva y aprendizaje automático.
• Un data warehouse da soporte a analistas de negocio, gerentes, equipos operativos y usuarios de BI.
• Ambos atienden necesidades distintas de almacenamiento de datos dentro de la arquitectura de datos empresarial moderna.

Los data lakes pueden contener datos estructurados, semiestructurados y no estructurados sin transformación previa. Esto hace que un data lake sea útil cuando las organizaciones necesitan recopilar datos de múltiples fuentes, conservar datos en su forma original y analizarlos más adelante para casos de uso aún desconocidos.

Los data warehouses están optimizados para las consultas y el análisis. Permiten que los usuarios de negocio accedan rápidamente a los datos, generen informes, creen activos de visualización y confíen en definiciones coherentes de KPI. En una decisión lake vs data warehouse, las diferencias clave suelen reducirse a velocidad, gobernanza, calidad de datos y flexibilidad.

¿Qué es un Data Lake?

Un data lake es un repositorio de almacenamiento que conserva datos en bruto en su formato nativo. Puede almacenar datos estructurados y no estructurados, datos semiestructurados, datos de IoT, archivos de registro, audio, imágenes, datos transaccionales y otros formatos de datos no estructurados sin exigir una estructura fija antes de guardarlos.

Los data lakes ofrecen almacenamiento flexible para volúmenes masivos de datos diversos. Un data lake guarda datos en bruto y no estructurados, lo que permite un análisis flexible y exploratorio. Los científicos de datos pueden acceder más rápido a la información cruda en los data lakes para análisis exploratorio, lo que hace que la arquitectura de data lake sea especialmente valiosa para data science, aprendizaje automático y big data.

Arquitectura y almacenamiento de Data Lake

Los data lakes se construyen sobre almacenamiento de objetos distribuido y escalable que puede crecer hasta el rango de petabytes. Plataformas comunes incluyen el almacenamiento de objetos en la nube como AWS S3, Azure Blob Storage y Azure Data Lake Storage. Este tipo de arquitectura separa el almacenamiento del cómputo, lo que permite almacenar datos de forma rentable y procesar solo los datos relevantes cuando haga falta.

Un data lake utiliza schema-on-read. El modelo schema-on-read usado por los data lakes permite una ingesta de datos a alta velocidad y gran flexibilidad, habilitando a los usuarios a aplicar sus propios esquemas al acceder a los datos para analizarlos. Esto difiere de los data warehouses tradicionales, donde las estructuras deben definirse antes de almacenar los datos.

Los data lakes admiten procesos ELT, en los que las organizaciones cargan primero los datos y los transforman después. Esto ayuda a los equipos a ingerir datos en streaming, datos de sistemas operativos, datos de bases de datos transaccionales y grandes volúmenes de datos en bruto de múltiples fuentes sin frenar la recolección.

Los data lakes son altamente escalables y ofrecen almacenamiento masivo rentable. Resulta significativamente más barato conservar grandes volúmenes de datos a largo plazo en comparación con los data warehouses porque pueden retener datos estructurados, datos semiestructurados y datos no estructurados sin un procesamiento y una estructuración extensos previos al almacenamiento.

Usuarios y casos de uso de Data Lake

Los data lakes son muy utilizados por científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático. Son ideales para alimentar conjuntos de datos crudos y multiestructurados en modelos de entrenamiento para aprendizaje automático, analítica predictiva y analítica avanzada.

Un data lake habilita la ciencia de datos exploratoria al permitir buscar en conjuntos masivos, históricos o impredecibles. Los data lakes permiten analizar un rango más amplio de tipos de datos, incluidos datos no estructurados como imágenes y audio, críticos para la analítica avanzada y las aplicaciones de aprendizaje automático.

Los data lakes también son adecuados para ingerir flujos continuos y de alta velocidad de datos de dispositivos o sensores del Internet of Things (IoT). Esto los hace útiles para analítica de big data, detección de anomalías, personalización, análisis de comportamiento del cliente y la experimentación con nuevas fuentes de datos.

Sin embargo, navegar datos en bruto en los data lakes requiere habilidades técnicas especializadas, por lo que resultan menos amigables para analistas de negocio estándar. La recuperación de datos para informes habituales también puede ser más lenta, ya que el esquema se define en el momento de la consulta.

¿Qué es un Data Warehouse?

Un data warehouse es un repositorio centralizado para datos procesados, datos estructurados y datos de negocio que han sido depurados, transformados y organizados para informes y análisis. Los data warehouses almacenan datos estructurados de múltiples fuentes y los ponen a disposición para business intelligence, dashboards ejecutivos y reportes estándar de KPIs.

Los data warehouses organizan los datos del negocio para informes y análisis confiables. Están diseñados para analistas de negocio, gerentes y equipos operativos que necesitan respuestas precisas y repetibles a partir de los datos de la empresa.

Estructura y procesamiento de Data Warehouse

Los data warehouses usan schema-on-write. Esto significa que los datos deben ajustarse a una estructura predefinida antes de su almacenamiento. Los data lakes utilizan un enfoque de schema-on-read, es decir, la estructura se aplica solo cuando se accede a los datos para su análisis, mientras que los data warehouses emplean schema-on-write y requieren que los datos cumplan una estructura predefinida antes de almacenarse.

La mayoría de los data warehouses se basan en procesos ETL: extraer, transformar y cargar. Los datos se extraen de sistemas operativos, bases de datos transaccionales y otras fuentes, se transforman a formatos consistentes y se cargan en el warehouse. Esto crea datos depurados, modelados y procesados para la elaboración de informes.

Con frecuencia, los data warehouses organizan la información en un data mart para una función específica del negocio como ventas, finanzas, marketing u operaciones. Un data mart ayuda a los equipos a acceder más fácilmente a los datos relevantes mientras mantiene la coherencia de los datos fundamentales en toda la solución de gestión de datos.

Los data warehouses requieren una planificación y un esfuerzo de ingeniería significativos para adaptarse a nuevas fuentes o cambios. Los altos costos de procesamiento y el trabajo intensivo de modelado de datos los vuelven más costosos a gran escala, especialmente cuando la organización necesita agregar con frecuencia nuevos tipos de datos.

Usuarios y aplicaciones de Data Warehouse

Los data warehouses están diseñados para analistas de negocio, gerentes y equipos operativos. Son compatibles con las herramientas BI estándar, lo que permite a usuarios no técnicos ejecutar informes de forma independiente.

Un data warehouse impulsa dashboards ejecutivos y reportes estándar de KPIs en BI. Permite a los usuarios acceder rápida y fácilmente a datos estructurados de múltiples fuentes, lo que mejora las capacidades de reporting y agiliza la toma de decisiones en toda la organización.

Los data warehouses son ideales para responder con rapidez preguntas predefinidas de manera confiable. Ofrecen un rendimiento veloz en consultas y dashboards porque los datos están preprocesados, altamente estructurados y optimizados para el análisis.

Los data warehouses soportan analítica financiera y de ventas ejecutando análisis de tendencias históricas complejos. También proporcionan una “fuente única de la verdad” para business intelligence y analítica, lo cual es invaluable para el análisis y la toma de decisiones en toda una organización.

Consideraciones de costo y rendimiento

Los costos de almacenamiento y el rendimiento de las consultas varían significativamente entre ambos enfoques.

Los data lakes suelen ser más rentables que los data warehouses, ya que pueden almacenar grandes volúmenes de datos no estructurados sin necesidad de un procesamiento y una estructuración extensos previos al almacenamiento. Los data warehouses cuestan más de operar a escala, pero ofrecen ejecución rápida de consultas, reporting y creación de dashboards.

Economía del Data Lake

Los data lakes pueden almacenar de forma rentable volúmenes masivos de datos estructurados y no estructurados, permitiendo a las organizaciones conservarlos en su estado crudo para análisis futuro. Son especialmente útiles cuando el negocio quiere recopilar datos ahora y decidir después cómo modelarlos, filtrarlos o analizarlos.

Como los data lakes guardan datos en su formato nativo, permiten ingesta a alta velocidad y flexibilidad para distintos casos de uso. Esto es valioso para datos en streaming, flujos de IoT, logs, clickstreams y fuentes de big data impredecibles.

En un data lake, los costos de procesamiento suelen aparecer cuando los usuarios consultan, transforman o analizan los datos. Esto puede reducir los gastos iniciales de procesamiento, pero también trasladar el costo y la complejidad a los ingenieros y científicos de datos cuando preparan la información para el análisis.

Los data lakes son rentables para el almacenamiento a largo plazo, pero el rendimiento puede ser un desafío. La recuperación de datos para informes estándar puede ser más lenta, ya que el esquema se define en tiempo de consulta, y pueden surgir cuellos de botella cuando los datos no están verificados, son inconsistentes o están mal particionados.

Rendimiento del Data Warehouse

Los data warehouses ofrecen un rendimiento rápido en consultas y dashboards. Están optimizados para la consulta y el análisis, por lo que son adecuados para producir informes de BI estandarizados.

Los data warehouses permiten una ejecución de consultas, reporting y creación de dashboards extremadamente rápida gracias a datos preprocesados y altamente estructurados. La naturaleza estructurada del warehouse hace que los datos precisos y completos estén disponibles con mayor rapidez, ayudando a convertir información en insights más pronto.

Un data warehouse suele ser la mejor solución de almacenamiento cuando los usuarios de negocio necesitan dashboards confiables, informes programados, métricas gobernadas y acceso rápido a datos relacionales. También es preferible cuando la organización debe generar informes a partir de datos históricos con un alto nivel de consistencia.

La contrapartida es el costo y la capacidad de adaptación. Los data warehouses requieren pipelines ETL, trabajo de modelado, mantenimiento y planificación. Comparados con una configuración de data lake vs data warehouse, los warehouses tradicionales pueden volverse costosos cuando el volumen de almacenamiento crece con rapidez o cuando hay que incorporar nuevas fuentes de datos semiestructurados y no estructurados.

Calidad de datos y gobernanza

Los enfoques de gestión de datos difieren significativamente entre lakes y warehouses.

Un data lake brinda flexibilidad a los equipos, pero esa flexibilidad debe controlarse. Un data warehouse aporta estructura, pero esa estructura puede hacer que el cambio sea más lento. La gobernanza, el linaje de datos, la seguridad y la calidad de datos deben formar parte de la arquitectura desde el principio.

Desafíos de gobernanza en Data Lake

La falta de estructura en los data lakes puede derivar en desorganización y problemas de calidad, conocido como el efecto “Data Swamp”. Un data swamp ocurre cuando un lake se convierte en un vertedero de datos en bruto sin el debido catálogo de metadatos, catalogación, propiedad o linaje de datos.

Los data lakes pueden acarrear retos como corrupción de datos, problemas de control de calidad y cuellos de botella de rendimiento debido a la ingesta de datos no verificados e inconsistentes. La ausencia de un esquema predefinido en los data lakes también puede aumentar el riesgo de datos duplicados, poco fiables o en conflicto cuando pasan a entornos más estructurados como los data warehouses.

Administrar datos a través de data lakes y data warehouses puede generar conflictos por sus enfoques distintos, lo que puede resultar en una gobernanza débil y visibilidad limitada del linaje de datos. Esto es especialmente arriesgado cuando los usuarios de negocio dependen de un data warehouse existente mientras los científicos de datos trabajan en un lake por separado.

Una gestión sólida del data lake debe incluir catálogos de metadatos, controles de acceso, versionado de datos, seguimiento de linaje, verificaciones de calidad y reglas claras para promover datos en bruto a datos de negocio curados.

Controles de calidad en Data Warehouse

Los data warehouses aplican esquemas estrictos y reglas de calidad para minimizar errores y asegurar informes consistentes a escala empresarial. Por ello son una opción sólida cuando se requieren integridad de datos, auditabilidad e inteligencia de negocio fiable.

Los procesos ETL garantizan depuración y validación antes del almacenamiento. Para cuando los datos llegan al warehouse, normalmente ya se han estandarizado, desduplicado, transformado y alineado con las definiciones del negocio. Esto ayuda a mantener la coherencia de los datos fundamentales entre los equipos.

Un data warehouse actúa como fuente única de la verdad para métricas, dashboards e informes. Porque los data warehouses almacenan datos estructurados de múltiples fuentes en un formato gobernado, soportan análisis consistentes en finanzas, ventas, marketing, operaciones y equipos directivos.

Esta estructura es valiosa, pero también puede reducir la flexibilidad. Cuando cambian las fuentes, las reglas de negocio o las estructuras de datos, los equipos de warehouse suelen necesitar trabajo de ingeniería adicional antes de que los usuarios accedan a los datos en las herramientas de producción para reporting.

Enfoques híbridos modernos

Muchas organizaciones están adoptando estrategias combinadas para maximizar el valor de los datos.

• Los data lakehouses combinan la flexibilidad del lake con el rendimiento y la gobernanza del warehouse.
• Las arquitecturas multinivel usan lakes para almacenamiento crudo y warehouses para analítica de negocio.
• Plataformas cloud como Snowflake y Databricks admiten ambos enfoques.
• Con frecuencia, los datos en streaming en tiempo real pasan primero por los lakes antes del procesamiento en el warehouse.

Muchas empresas modernas implementan una arquitectura de data lakehouse que combina características de los data lakes y los data warehouses. Un data lakehouse une elementos de un data lake y un data warehouse para formar una solución flexible, de extremo a extremo, tanto para ciencia de datos como para business intelligence.

La arquitectura lakehouse ofrece una solución única con estructuras y capacidades de gestión similares a las de un data warehouse, directamente sobre almacenamiento en la nube de bajo costo en formatos abiertos. Este enfoque ayuda a usar un repositorio central para datos en bruto, datos curados, features de machine learning y cargas de trabajo de business intelligence.

Los data lakehouses abordan los retos de los data lakes tradicionales añadiendo una capa de almacenamiento Delta Lake directamente sobre el data lake en la nube, lo que aporta una arquitectura analítica flexible capaz de manejar transacciones ACID para fiabilidad de los datos. Los diseños lakehouse también pueden usar formatos de tabla abiertos que admiten gobernanza, evolución de esquemas, versionado de datos y acceso concurrente confiable.

Un modelo híbrido suele ser práctico para la infraestructura de datos empresarial. Una empresa puede almacenar datos en un data lake, transformar la información relevante para casos de uso específicos, publicar datos curados en un data warehouse o data mart, y dar soporte a los científicos de datos sin comprometer la coherencia central de los datos para los usuarios de negocio.

Data Lake vs Data Warehouse: ¿Cuál debería elegir?

Elija un data lake si necesita almacenamiento flexible para tipos de datos diversos, escalabilidad de bajo costo, ingesta a alta velocidad, cargas de trabajo de machine learning, ciencia de datos exploratoria y retención a largo plazo de datos en bruto. Un data lake es especialmente útil cuando debe manejar datos no estructurados, datos semiestructurados, datos en streaming, feeds de IoT o big data impredecible.

Elija un data warehouse si requiere BI rápida, reporting estructurado, dashboards confiables, métricas gobernadas y analítica de autoservicio para usuarios de negocio. Un data warehouse es la mejor opción cuando los analistas necesitan generar informes con rapidez, realizar análisis históricos y responder con confianza preguntas de negocio predefinidas.

Elija un lakehouse o una solución híbrida de gestión de datos si su organización necesita ambos. Los lakes y los warehouses no siempre compiten; muchas empresas usan ambos dentro de la misma arquitectura de almacenamiento de datos. Un lake puede preservar datos en bruto para analítica futura, mientras que un warehouse puede servir business intelligence confiable sin comprometer la coherencia central de los datos.

En la decisión de data lake vs data warehouse no hay un ganador universal. La mejor solución de almacenamiento depende de sus tipos de datos, necesidades de almacenamiento, requisitos de gobernanza, objetivos analíticos, habilidades técnicas y modelo de costos. Para muchas empresas modernas, la estrategia más sólida es una arquitectura combinada que permita a los ingenieros de datos gestionar datos crudos y procesados, a los científicos de datos explorar nuevas oportunidades y a los analistas de negocio acceder a reporting confiable desde un repositorio centralizado.