Data lake vs data warehouse

Diferencias entre un data lake y un data warehouse

Aunque ambos enfoques están diseñados para almacenar datos para su análisis, existen varias diferencias importantes que afectan a su uso en diferentes contextos.

Un data lake almacena datos sin formato y no estructurados, listos para su uso futuro, mientras que un data warehouse organiza datos estructurados y tratados para análisis rápidos. El data lake es más flexible, mientras que el data warehouse está optimizado para consultas e informes analíticos.

1. Estructura de datos

Una de las principales diferencias entre un data lake y un data warehouse es la forma en que se organizan y almacenan los datos.

• Un data lake almacena datos sin transformar, permitiendo conservar archivos de audio, vídeo, documentos de texto, datos en tiempo real y otros formatos. Esta flexibilidad es adecuada para las empresas que desean explorar diferentes tipos de datos antes de definir su uso final. Los data lakes, a menudo integrados en entornos de cloud computing , son útiles para analistas, científicos y desarrolladores que trabajan con conjuntos de datos heterogéneos. Por ejemplo, una empresa puede centralizar datos de clientes procedentes de diversas fuentes, como las redes sociales, las encuestas de satisfacción y los historiales de compras.
   
• En un data warehouse , los datos se preprocesan y organizan en formato estructurado, a menudo en forma de tablas. Este enfoque permite optimizar los análisis, pero limita el uso de datos no estructurados. Este sistema es más adecuado para las empresas que producen informes de forma regular, como por ejemplo, una tienda que necesita estructurar sus datos de ventas semanales para obtener estadísticas.

2. Uso de los datos

La forma en que se utilizan los datos también varía entre un data lake y un data warehouse.

• Un data lake permite un enfoque exploratorio de los datos, utilizados para análisis predictivos, machine learning y aplicaciones de inteligencia artificial. El almacenamiento de datos en formato sin formato permite a los analistas transformarlos y estructurarlos según las necesidades de cada proyecto. Por ejemplo, un equipo de data scientists que trabaja en modelos predictivos para detectar fraudes puede utilizar los datos de un data lake para probar diferentes algoritmos de aprendizaje automático.
   
• Un data warehouse está diseñado para consultas e informes precisos. Los datos están organizados y listos para análisis de negocio o informes de BI, lo que lo convierte en la opción ideal para empresas que buscan un rendimiento óptimo en datos bien definidos. Las consultas se pueden optimizar para satisfacer necesidades estratégicas como el análisis de ventas, el rendimiento operativo o la evolución de los costes de producción.

3. Coste y almacenamiento

El coste de la gestión de datos varía en función de la estructura de los datos, del volumen a tratar y de la complejidad de los análisis necesarios.

• Los data lakes utilizan soluciones de almacenamiento rentables, sobre todo a través del cloud computing, para conservar enormes cantidades de datos. Esta capacidad para gestionar grandes volúmenes de datos a bajo coste es ideal para las empresas que desean conservar los datos brutos sin invertir inmediatamente en infraestructuras de procesamiento. Sin embargo, los costes pueden aumentar si se necesitan herramientas especializadas, especialmente para el análisis en tiempo real, que puede requerir servicios avanzados de data processing.
   
• Los data warehouses son más caros de almacenar debido a la estructuración de los datos. El costo inicial es alto, pero la rentabilidad de la inversión suele ser más rápida gracias a los análisis específicos. Además, como los datos están estructurados, los costes de procesamiento son generalmente más bajos a largo plazo.

4. Seguridad y gobierno

A medida que crecen las normativas en materia de protección de datos y protección de datos, como el Reglamento general de protección de datos (RGPD), la gobernanza de los datos se ha convertido en un aspecto fundamental a la hora de trabajar con datos sensibles.

• La flexibilidad del data lake puede conllevar desafíos en materia de seguridad y de gobernanza, ya que la organización de los datos es menos estricta. La conservación de datos sin formato y no estructurados puede exponer a vulnerabilidades, especialmente en el caso de datos sensibles. Un control de acceso estricto y una política de gestión de derechos son esenciales para garantizar la integridad de los datos. Las empresas deben invertir en herramientas específicas para proteger sus data lakes de los ciberataques y cumplir con los estándares de conformidad.
   
• Los data warehouses tienen reglas de gobernanza estrictas, garantizando una seguridad reforzada. Los usuarios tienen acceso limitado según su función, lo que reduce el riesgo de errores o de acceso no autorizado. Además, las herramientas de análisis cloud modernas, como las de OVHcloud, ofrecen funcionalidades avanzadas de gestión de los permisos de acceso, herramientas de seguimiento y soluciones de cifrado para una mayor seguridad.

Ejemplos de un Data Lake

A continuación ofrecemos algunos ejemplos concretos de uso de un data lake para entender mejor su utilidad:

• Análisis de los logs: una empresa cloud puede almacenar los logs de actividad de sus sistemas en un data lake . Estos logs, en bruto y no estructurados, pueden analizarse para detectar anomalías, identificar fallos o optimizar el rendimiento.
   
• Datos en tiempo real: una plataforma de e-commerce puede almacenar las interacciones de los usuarios en tiempo real en un data lake para analizar su comportamiento y optimizar la conversión. Los datos se pueden utilizar para ofrecer recomendaciones de productos personalizadas basadas en las interacciones recientes de un usuario.
   
• Machine learning: un data lake es ideal para entrenar modelos de machine learning. Las empresas que buscan innovar utilizando IA pueden almacenar datos no estructurados, como imágenes, vídeos o datos textuales, para desarrollar modelos predictivos y optimizar sus decisiones empresariales.

Ejemplos de un almacén de datos

Por el contrario, a continuación se indican algunos casos en los que un data warehouse es más adecuado:

• Informes financieros: las empresas, como los bancos, que deben ofrecer informes financieros precisos y en tiempo real utilizan data warehouses para garantizar la integridad y la rapidez de los datos. Estos sistemas permiten generar rápidamente balances contables, análisis de rentabilidad y proyecciones presupuestarias.
   
• Business Intelligence (BI): las organizaciones que necesitan datos estructurados para la inteligencia empresarial, como ventas o rendimiento de producción, eligen un data warehouse. Una empresa manufacturera, por ejemplo, puede usarla para hacer un seguimiento de la productividad de las fábricas y analizar el rendimiento de las líneas de producción.