Data Lake vs Data Warehouse: diferencia entre Data Lake y Data Warehouse [2022]

Desde que Big Data llegó al centro de atención, los lagos de datos y los almacenes de datos saltaron a la escena. Si bien ambos son lagos de datos y los almacenes de datos son depósitos de Big Data, no son lo mismo. La única similitud entre un lago de datos y un almacén de datos es que se utilizan para almacenar datos. Para comprender los propósitos únicos de estos repositorios de almacenamiento, es esencial identificar la diferencia entre el lago de datos y el almacén de datos.

Lago de datos frente a almacén de datos

Almacén de datos

Un almacén de datos es un depósito de almacenamiento para grandes volúmenes de datos recopilados de múltiples fuentes. Antes de que los datos se introduzcan en un almacén de datos, debe definir claramente su caso de uso. Por lo general, contiene datos históricos y actuales en un formato estructurado. Las empresas utilizan los datos almacenados en un almacén de datos para crear informes anuales y trimestrales para medir el rendimiento empresarial.

lago de datos

Un lago de datos es un grupo de datos sin procesar (datos en su estado natural) que fluye como corrientes desde las fuentes de datos hacia el lago. Los lagos de datos aceptan todos los tipos de datos, independientemente de si están o no estructurados. En primer lugar, los datos se almacenan a nivel de hoja en un estado no transformado, después de lo cual se transforman y se aplica el esquema para satisfacer las necesidades de análisis. Los usuarios pueden acceder al lago para sumergirse y tomar muestras de datos para impulsar la innovación empresarial.

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Data Lake vs. Data Warehouse: ¿En qué se diferencian entre sí?

Estructura de datos

Una de las mayores diferencias entre el lago de datos y el almacén de datos es la forma en que almacenan los datos. Mientras que los lagos de datos almacenan datos sin procesar y sin procesar, los almacenes de datos almacenan datos organizados y procesados. Esta es principalmente la razón por la que los lagos de datos requieren una mayor capacidad de almacenamiento. Al almacenar datos procesados ​​y estructurados, los almacenes de datos ahorran un valioso espacio de almacenamiento y reducen los costos.

El beneficio más importante de los almacenes de datos es que, dado que almacenan datos procesados ​​con un caso de uso definido, las empresas pueden usarlos fácilmente para sus necesidades organizacionales. Los datos sin procesar también tienen una clara ventaja: los datos sin procesar son muy flexibles, lo que los hace ideales para tareas de aprendizaje automático. Sin embargo, dado que los lagos de datos no tienen medidas estrictas de calidad y gobierno de datos, pueden convertirse rápidamente en pantanos de datos.

Propósito

Un lago de datos se caracteriza por una organización y filtración mínimas. Los datos pueden fluir a un lago de datos desde cualquier fuente. Generalmente, los elementos de datos individuales en un lago de datos no tienen un propósito definido o fijo. Por otro lado, los almacenes de datos almacenan datos procesados ​​que se utilizarán para fines comerciales específicos. Por lo tanto, los almacenes de datos nunca almacenan datos que no tienen uso dentro de una organización.

Accesibilidad

La facilidad de acceder a los datos de un repositorio de datos depende de la estructura de almacenamiento en su conjunto. Dado que los lagos de datos no tienen una estructura establecida ni limitaciones estrictas, puede acceder y modificar fácilmente los datos cuando sea necesario. Contrariamente a esto, la arquitectura de un almacén de datos es más estructurada. Esto es beneficioso ya que los datos procesados ​​son fáciles de interpretar y comprender.

Usuario base

Los datos sin procesar y no estructurados son bastante difíciles de administrar, analizar e interpretar. Los científicos de datos y los analistas de datos suelen trabajar con datos sin procesar para extraer patrones significativos de ellos y transformarlos en estrategias comerciales procesables. Por lo tanto, los lagos de datos requieren usuarios mucho más hábiles y expertos que conozcan los detalles básicos del manejo de datos sin procesar.

Por otro lado, puede visualizar fácilmente los datos procesados ​​en forma de cuadros, tablas, gráficos, hojas de cálculo, etc. Es por eso que los almacenes de datos tienen una base de usuarios más extensa: cualquier persona que tenga los conocimientos básicos de datos comerciales puede trabajar con almacenes de datos. .

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Adaptabilidad

Quizás el mayor problema de los almacenes de datos es que no son flexibles ni adaptables. Se necesita una cantidad significativa de tiempo, recursos y esfuerzo para modificar la estructura de un almacén de datos, principalmente porque el proceso de carga de datos es complicado. Sin embargo, como los datos siempre permanecen sin procesar en un lago de datos, cualquiera puede acceder a ellos en cualquier momento. Puede explorar y experimentar con los datos sin procesar de la forma que desee, sin restricciones.

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Conclusión

Los lagos de datos y los almacenes de datos sirven para diferentes propósitos en conjunto. El objetivo principal de un lago de datos es recopilar Big Data de fuentes dispares, mientras que los almacenes de datos son mejores para el análisis de datos. Si bien un lago de datos puede funcionar mejor para una organización, un almacén de datos puede ser la mejor opción para otra empresa, mientras que algunas empresas pueden requerir ambos.

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