Data lake x data warehouse: ¿cuál es mejor para mi empresa?

Las empresas exitosas continúan obteniendo valor comercial de sus datos. La gran cantidad de datos que las organizaciones recopilan de diversas fuentes va más allá de lo que las bases de datos relacionales tradicionales pueden manejar, lo que crea la necesidad de sistemas y herramientas adicionales para gestionarlos, como lagos de datos y almacenes de datos.

Los almacenes de datos y los lagos de datos representan dos de las principales soluciones para la gestión de datos corporativos en la actualidad. Si bien pueden compartir algunas características y casos de uso superpuestos, existen diferencias fundamentales en las filosofías de gestión, las características de diseño y las condiciones de uso ideales para cada una de estas tecnologías.

En este artículo te compartimos las principales diferencias entre data lake x data warehouse y explicamos de forma práctica cuál es la mejor solución para tu estrategia.

Lagos de datos: un amplio repositorio de datos

Un lago de datos es un depósito centralizado para alojar datos empresariales sin procesar y sin procesar. Los lagos de datos pueden abarcar cientos de terabytes o incluso petabytes y almacenan datos replicados de fuentes operativas, incluidas bases de datos y plataformas SaaS.

Ponen a disposición de cualquier parte interesada autorizada datos sin editar y resumidos. Gracias a su tamaño potencialmente grande (y creciente) y a su necesidad de accesibilidad global, a menudo se implementan en almacenamiento distribuido. basado en la nube.

Almacenes de datos: esenciales para proyectos completos de big data

Un almacén de datos es un sistema de soporte de decisiones que almacena datos históricos de toda una organización, los procesa y hace posible utilizar los datos para análisis, informes y paneles de control críticos.

Un sistema de almacén de datos almacena datos de múltiples fuentes, generalmente estructurados, datos de procesamiento de transacciones en línea (OLTP), como facturas y transacciones financieras, datos de planificación de recursos empresariales (ERP) y datos de gestión de relaciones con el cliente (CRM). El almacén de datos se centra en datos relevantes para el análisis empresarial, los organiza y los optimiza para permitir un análisis eficiente.

Lago de datos x almacén de datos: principales diferencias

Profundicemos ahora y comparemos las propiedades de un lago de datos y un almacén de datos.

Tipo de operación

Los almacenes se utilizan para el procesamiento analítico en línea (OLAP). Esto incluye ejecutar informes, agregar consultas, realizar análisis y crear modelos como el modelo OLAP en función de lo que desea hacer. Estas operaciones normalmente se realizan después de que se completan las transacciones.

Por ejemplo, desea verificar todas las transacciones realizadas por un cliente en particular. Dado que los datos se almacenan en un formato desnormalizado, puede recuperar datos fácilmente de una sola tabla y mostrar el informe requerido.

Normalmente se utiliza un lago de datos para realizar análisis de datos sin procesar. Todos los datos sin procesar, es decir, archivos XML, imágenes, pdf, etc., simplemente se recopilan para su posterior análisis. Durante la captura de datos, no es necesario definir el esquema. Es posible que no sepa cómo se pueden utilizar estos datos en el futuro. Eres libre de realizar diferentes tipos de análisis para descubrir información valiosa.

Esquema

Los almacenes utilizan esquemas en escritura. Antes de almacenar datos, se deben transformar y proporcionar para su aplicación en análisis e informes. Necesita saber para qué utilizará los datos antes de importarlos al almacén de datos. A medida que surjan nuevos requisitos, puede ser necesario reevaluar los modelos que se definieron previamente.

Por otro lado, los lagos de datos emplean esquemas en lectura. Sin la necesidad de un esquema único, los usuarios pueden almacenar cualquier tipo de datos en el lago de datos. Pueden descubrir el esquema más tarde a medida que leen los datos. Esto significa que diferentes equipos pueden almacenar sus datos en el mismo lugar, sin depender de los departamentos de TI para escribir trabajos ETL y consultar los datos.

Seguridad

Los almacenes tienden a almacenar datos extremadamente confidenciales con fines de generación de informes. Estos podrían ser datos de compensación, información de tarjetas de crédito, datos de salud, etc. La seguridad de los datos para los almacenes de datos es madura y sólida, ya que esta tecnología existe desde hace mucho tiempo. Sólo el personal autorizado puede acceder a ellos.

El lago de datos es una tecnología relativamente nueva y, por lo tanto, la seguridad de los datos aún está evolucionando. Como se mencionó, un lago de datos se crea utilizando tecnologías de código abierto. Por lo tanto, la seguridad de sus datos no es tan buena como la de un almacén de datos.

Tecnología

Las aplicaciones de almacenamiento de datos utilizan tecnologías de bases de datos relacionales. Esto se debe a que las tecnologías de bases de datos relacionales admiten consultas rápidas sobre datos estructurados. El lago de datos puede escalarse fácilmente a grandes volúmenes y puede manejar cualquier estructura de datos.

Aplicabilidad: cuándo adoptar cada uno de ellos

Recapitulemos rápidamente las diferencias entre los almacenes de datos y los lagos de datos para asegurarnos de que estamos en la misma página.

Los almacenes de datos almacenan datos estructurados, operan con un modelo de proceso de esquema en escritura, tienen requisitos informáticos y de almacenamiento estrechamente vinculados y son más eficaces para gestionar datos con casos de uso de análisis predefinidos.

Los lagos de datos almacenan todo tipo de datos (estructurados, no estructurados y semiestructurados), operan con un modelo de proceso de esquema en lectura, tienen requisitos de almacenamiento y computación poco acoplados y funcionan bien para administrar datos con casos de uso indefinidos.

Pero a menudo requieren experiencia de ingenieros o científicos de datos para descubrir cómo examinar todos los conjuntos de datos multiestructurados, y requieren integración con otros sistemas o API de análisis para respaldar la BI. Dicho todo esto, ¿qué opción es mejor para ti?

El primer punto a tener en cuenta en el proceso de decisión entre el lago de datos y el almacén de datos es que estas soluciones no son mutuamente excluyentes. Ni un lago de datos ni un almacén de datos por sí solos comprenden una estrategia de datos y análisis, pero ambas soluciones pueden ser parte de una.

El modelo de almacén tiene que ver con la funcionalidad y el rendimiento: la capacidad de ingerir datos de RDBMS, transformarlos en algo útil y luego enviar los datos transformados a aplicaciones de análisis y BI posteriores.

Todas estas funciones son esenciales, pero el paradigma del almacén de datos de esquema en escritura, almacenamiento/cómputo estrechamente acoplado y la dependencia de casos de uso predefinidos hace que los almacenes de datos sean una opción subóptima para datos grandes y multiestructurados o recursos multimodelo.

Los lagos de datos proporcionan una filosofía menos restrictiva que se adapta mejor a las demandas de un mundo de grandes datos: esquema en lectura, almacenamiento/cómputo poco acoplado y casos de uso flexibles que se combinan para impulsar la innovación al reducir el tiempo, el costo y la complejidad de la gestión de datos. Pero sin la funcionalidad del almacén de datos, un lago de datos puede convertirse en un pantano de datos, un atolladero de datos imposible de examinar.

Para evitar la creación de pantanos de datos, los administradores de TI deben combinar las capacidades de almacenamiento de datos y la filosofía de diseño de los lagos de datos con capacidades de almacenamiento de datos como indexación, consulta y análisis. Cuando esto suceda, las organizaciones empresariales podrán aprovechar al máximo sus datos y al mismo tiempo minimizar el tiempo, el costo y la complejidad de la inteligencia y el análisis empresarial.

Elaboración de una estrategia completa y preparada para el futuro para la gestión de datos empresariales

Las empresas siguen confiando en una variedad de soluciones de análisis y almacenamiento de datos para satisfacer sus necesidades, incluidos RDBMS, almacenes de datos operativos, almacenes de datos y clústeres. Hadoop y lagos de datos.

Si bien la mayoría de estas soluciones han existido durante suficiente tiempo como para que se conozcan sus deficiencias (costo, complejidad, escalabilidad, etc.), las alternativas más nuevas, como los lagos de datos, aún están alcanzando la madurez y mostrando su potencial de escalabilidad, flexibilidad y capacidad de administración en el futuro. Gestión de datos en la nube.

Pero eso no significa que deba reemplazar toda su estrategia de análisis y datos con una única implementación de lago de datos. En su lugar, piense en los lagos de datos como una de las muchas soluciones posibles en su caja de herramientas de D&A, una que puede aprovechar cuando tenga sentido para habilitar casos de uso de análisis clave. Un lago de datos eficaz debe ser nativo de la nube, fácil de gestionar e interconectado con herramientas analíticas familiares para que pueda ofrecer valor.

En este artículo, analizamos de forma práctica las diferencias entre el lago de datos y el almacén de datos y esperamos que este análisis le ayude a determinar el enfoque ideal para su empresa. Para elegir la solución adecuada y preparada para el futuro para su negocio, cuente con el apoyo de una consultoría especializada, como Integrity, para evaluar su entorno e indicarle las mejoras necesarias.

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