Si estás relacionado de alguna manera con el Big Data, sabrás que encontrar soluciones de almacenamiento para los volúmenes de datos que se van generando cada segundo es de suma importancia. En el momento de gestionar información, puedes optar por repositorio para los datos como  data warehouse o un data lake. Pero, ¿Qué son? ¿Qué funciones cumplen?

Cuando se empieza a hablar de soluciones de Big Data, la conversación, habitualmente, se convierte en una discusión sobre data lake. Sin embargo, a menudo muchos no han escuchado el término o realmente no entienden bien lo que significa. Existe confusión en ocasiones entre data warehouse y data lake. A primera vista ambos sistemas pueden parecer muy similares, ya que están diseñados para almacenar una gran cantidad de datos, sin embargo tienen cualidades únicas que los diferencian. 

A continuación, te explicamos más detalles sobre sus funciones y características:

Data Lake

El reto de muchas empresas es integrar, gestionar y distribuir sus datos a aquellos que los necesitan en el menor tiempo posible, apareciendo en los últimos años el concepto de data lake.

Este es un repositorio compartido que te permite adquirir y almacenar grandes cantidades de datos procedentes de sistemas heterogéneos en formato nativo, es decir, datos en bruto estructurados, semiestructurados y no estructurados. La adquisición puede provenir de sistemas heredados, como CRM y ERP, o de fuentes externas, como Internet de las Cosas (loT) y datos de redes sociales.

Data Warehouse

Almacena datos de manera organizada, con todo archivado y ordenado de forma definida. Cuando se estructura un almacén de datos se dedica un gran esfuerzo a las etapas iniciales, que es cuando se analizan las fuentes y se comprenden los procesos empresariales y comerciales. Las decisiones se toman con respecto a qué datos incluir y excluir del almacén, de manera que la información que se queda es la que tiene un uso específico. Por ejemplo: en las faenas de campos agrícolas con los datos de temperatura y humedad  o  en el sector financiero con transacciones y registro de procesos administrativos, por mencionar algunos.

Las diferencias entre data lake y data warehouse

Algunas de estas diferencias principales son la estructura de los datos, los métodos de procesamiento, en qué ámbito se utiliza y cuál es la finalidad de los datos.

Al no tener estructura en una data lake es más fácil hacer cambios ya que es mucho más flexible y podemos cambiar su configuración según necesitemos. Sin embargo, en los sistemas data warehouse es más complejo, y puede llevarnos mucho más tiempo al implicar numerosos procesos empresariales relacionados.

Los data warehouse son sistemas más vulnerables a la seguridad, y eso en ocasiones genera ciertas dudas a la hora de elegirlos como repositorios de información. Sin embargo, su acceso a la información es más rápido, aumentando la productividad de la plantilla que permite conocer los resultados de la empresa o negocio en tiempo real. Transforma los datos en conocimiento, facilitando  la toma de decisiones. Su implementación implica una optimización tecnológica y económica reduciendo los tiempos de respuesta y los costes operativos.

En el data lake podemos centralizar todos los datos en el mismo lugar, sin importar la fuente de la que proceden. Tiene formas ilimitadas de consultar los datos, útil para todo tipo de perfiles. Se pueden aplicar multitud de herramientas para obtener una idea de lo que significan. Además se tendrá siempre acceso a la información, aunque la fuente esté obsoleta para data lake seguirá teniendo valor.

A menudo se confunden estos dos tipos de almacenamiento de datos, pero son mucho más diferentes de lo que puede parecer a simple vista. De hecho, lo único que tienen en común es que contienen grandes cantidades de datos.

Agilidad

Dado que un data lake carece de estructura, es relativamente fácil hacer cambios tanto en modelos como en consultas, son más flexibles y se pueden configurar o reconfigurar, según sea necesario y dependiendo de para qué se necesiten. Sin embargo, es mucho más engorroso y lleva mucho más tiempo cambiar la estructura de un data warehouse, debido a la gran cantidad de procesos empresariales que hay relacionados.

A la hora de decidir qué tipo de gestión es la más adecuada, una de las preguntas que podemos hacernos es quién va a utilizar esos datos. Si quien va a usar esa información tiene poco conocimiento a nivel tecnológico, será imprescindible que estén ordenados y estructurados. De esta forma, podrá utilizarlos hasta en un excel. Por lo tanto, en este caso lo mejor sería utilizar el data warehouse.

Mientras que si lo que se quiere es analizar, sin condicionantes, una gran variedad de datos que estén  o no estructurados y un experto será el encargado; entonces lo mejor es emplear el date lake para poder extraer de ellos todas las posibilidades.