{"id":390,"date":"2023-11-08T22:32:52","date_gmt":"2023-11-09T01:32:52","guid":{"rendered":"https:\/\/integrity-ux.com.br\/?p=390"},"modified":"2026-09-16T09:55:02","modified_gmt":"2026-09-16T12:55:02","slug":"dados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/integrity-ux.com.br\/es\/dados\/","title":{"rendered":"Data lake x data warehouse: \u00bfcu\u00e1l es mejor para mi empresa?"},"content":{"rendered":"

Las empresas exitosas contin\u00faan obteniendo valor comercial de sus\u00a0datos<\/a>. La gran cantidad de datos que las organizaciones recopilan de diversas fuentes va m\u00e1s all\u00e1 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.<\/p>\n\n\n\n

Los almacenes de datos y los lagos de datos representan dos de las principales soluciones para la gesti\u00f3n de datos corporativos en la actualidad. Si bien pueden compartir algunas caracter\u00edsticas y casos de uso superpuestos, existen diferencias fundamentales en las filosof\u00edas de gesti\u00f3n, las caracter\u00edsticas de dise\u00f1o y las condiciones de uso ideales para cada una de estas tecnolog\u00edas.<\/p>\n\n\n\n

En este art\u00edculo te compartimos las principales diferencias entre data lake x data warehouse y explicamos de forma pr\u00e1ctica cu\u00e1l es la mejor soluci\u00f3n para tu estrategia.<\/p>\n\n\n\n

Lagos de datos: un amplio repositorio de datos<\/h4>\n\n\n\n

Un lago de datos es un dep\u00f3sito 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.<\/p>\n\n\n\n

Ponen a disposici\u00f3n de cualquier parte interesada autorizada datos sin editar y resumidos. Gracias a su tama\u00f1o potencialmente grande (y creciente) y a su necesidad de accesibilidad global, a menudo se implementan en almacenamiento distribuido.\u00a0basado en la nube<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Almacenes de datos: esenciales para proyectos completos de big data<\/h4>\n\n\n\n

Un almac\u00e9n de datos es un sistema de soporte de decisiones que almacena datos hist\u00f3ricos de toda una organizaci\u00f3n, los procesa y hace posible utilizar los datos para an\u00e1lisis, informes y paneles de control cr\u00edticos.<\/p>\n\n\n\n

Un sistema de almac\u00e9n de datos almacena datos de m\u00faltiples fuentes, generalmente estructurados, datos de procesamiento de transacciones en l\u00ednea (OLTP), como facturas y transacciones financieras, datos de planificaci\u00f3n de recursos empresariales (ERP) y datos de gesti\u00f3n de relaciones con el cliente (CRM). El almac\u00e9n de datos se centra en datos relevantes para el an\u00e1lisis empresarial, los organiza y los optimiza para permitir un an\u00e1lisis eficiente.<\/p>\n\n\n\n

Lago de datos x almac\u00e9n de datos: principales diferencias<\/h4>\n\n\n\n

Profundicemos ahora y comparemos las propiedades de un lago de datos y un almac\u00e9n de datos.<\/p>\n\n\n\n

Tipo de operaci\u00f3n<\/h5>\n\n\n\n

Los almacenes se utilizan para el procesamiento anal\u00edtico en l\u00ednea (OLAP). Esto incluye ejecutar informes, agregar consultas, realizar an\u00e1lisis y crear modelos como el modelo OLAP en funci\u00f3n de lo que desea hacer. Estas operaciones normalmente se realizan despu\u00e9s de que se completan las transacciones.<\/p>\n\n\n\n

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 f\u00e1cilmente de una sola tabla y mostrar el informe requerido.<\/p>\n\n\n\n

Normalmente se utiliza un lago de datos para realizar an\u00e1lisis de datos sin procesar. Todos los datos sin procesar, es decir, archivos XML, im\u00e1genes, pdf, etc., simplemente se recopilan para su posterior an\u00e1lisis. Durante la captura de datos, no es necesario definir el esquema. Es posible que no sepa c\u00f3mo se pueden utilizar estos datos en el futuro. Eres libre de realizar diferentes tipos de an\u00e1lisis para descubrir informaci\u00f3n valiosa.<\/p>\n\n\n\n

Esquema<\/h5>\n\n\n\n

Los almacenes utilizan esquemas en escritura. Antes de almacenar datos, se deben transformar y proporcionar para su aplicaci\u00f3n en an\u00e1lisis e informes. Necesita saber para qu\u00e9 utilizar\u00e1 los datos antes de importarlos al almac\u00e9n de datos. A medida que surjan nuevos requisitos, puede ser necesario reevaluar los modelos que se definieron previamente.<\/p>\n\n\n\n

Por otro lado, los lagos de datos emplean esquemas en lectura. Sin la necesidad de un esquema \u00fanico, los usuarios pueden almacenar cualquier tipo de datos en el lago de datos. Pueden descubrir el esquema m\u00e1s 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.<\/p>\n\n\n\n

Seguridad<\/h5>\n\n\n\n

Los almacenes tienden a almacenar datos extremadamente confidenciales con fines de generaci\u00f3n de informes. Estos podr\u00edan ser datos de compensaci\u00f3n, informaci\u00f3n de tarjetas de cr\u00e9dito, datos de salud, etc. La seguridad de los datos para los almacenes de datos es madura y s\u00f3lida, ya que esta tecnolog\u00eda existe desde hace mucho tiempo. S\u00f3lo el personal autorizado puede acceder a ellos.<\/p>\n\n\n\n

El lago de datos es una tecnolog\u00eda relativamente nueva y, por lo tanto, la seguridad de los datos a\u00fan est\u00e1 evolucionando. Como se mencion\u00f3, un lago de datos se crea utilizando tecnolog\u00edas de c\u00f3digo abierto. Por lo tanto, la seguridad de sus datos no es tan buena como la de un almac\u00e9n de datos.<\/p>\n\n\n\n

Tecnolog\u00eda<\/h5>\n\n\n\n

Las aplicaciones de almacenamiento de datos utilizan tecnolog\u00edas de bases de datos relacionales. Esto se debe a que las tecnolog\u00edas de bases de datos relacionales admiten consultas r\u00e1pidas sobre datos estructurados. El lago de datos puede escalarse f\u00e1cilmente a grandes vol\u00famenes y puede manejar cualquier estructura de datos.<\/p>\n\n\n\n

Aplicabilidad: cu\u00e1ndo adoptar cada uno de ellos<\/h4>\n\n\n\n

Recapitulemos r\u00e1pidamente las diferencias entre los almacenes de datos y los lagos de datos para asegurarnos de que estamos en la misma p\u00e1gina.<\/p>\n\n\n\n

Los almacenes de datos almacenan datos estructurados, operan con un modelo de proceso de esquema en escritura, tienen requisitos inform\u00e1ticos y de almacenamiento estrechamente vinculados y son m\u00e1s eficaces para gestionar datos con casos de uso de an\u00e1lisis predefinidos.<\/p>\n\n\n\n

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 computaci\u00f3n poco acoplados y funcionan bien para administrar datos con casos de uso indefinidos.<\/p>\n\n\n\n

Pero a menudo requieren experiencia de ingenieros o cient\u00edficos de datos para descubrir c\u00f3mo examinar todos los conjuntos de datos multiestructurados, y requieren integraci\u00f3n con otros sistemas o API de an\u00e1lisis para respaldar la BI. Dicho todo esto, \u00bfqu\u00e9 opci\u00f3n es mejor para ti?<\/p>\n\n\n\n

El primer punto a tener en cuenta en el proceso de decisi\u00f3n entre el lago de datos y el almac\u00e9n de datos es que estas soluciones no son mutuamente excluyentes. Ni un lago de datos ni un almac\u00e9n de datos por s\u00ed solos comprenden una estrategia de datos y an\u00e1lisis, pero ambas soluciones pueden ser parte de una.<\/p>\n\n\n\n

El modelo de almac\u00e9n tiene que ver con la funcionalidad y el rendimiento: la capacidad de ingerir datos de RDBMS, transformarlos en algo \u00fatil y luego enviar los datos transformados a aplicaciones de an\u00e1lisis y BI posteriores.<\/p>\n\n\n\n

Todas estas funciones son esenciales, pero el paradigma del almac\u00e9n de datos de esquema en escritura, almacenamiento\/c\u00f3mputo estrechamente acoplado y la dependencia de casos de uso predefinidos hace que los almacenes de datos sean una opci\u00f3n sub\u00f3ptima para datos grandes y multiestructurados o recursos multimodelo.<\/p>\n\n\n\n

Los lagos de datos proporcionan una filosof\u00eda menos restrictiva que se adapta mejor a las demandas de un mundo de\u00a0grandes datos<\/a>: esquema en lectura, almacenamiento\/c\u00f3mputo poco acoplado y casos de uso flexibles que se combinan para impulsar la innovaci\u00f3n al reducir el tiempo, el costo y la complejidad de la gesti\u00f3n de datos. Pero sin la funcionalidad del almac\u00e9n de datos, un lago de datos puede convertirse en un pantano de datos, un atolladero de datos imposible de examinar.<\/p>\n\n\n\n

Para evitar la creaci\u00f3n de pantanos de datos, los administradores de TI deben combinar las capacidades de almacenamiento de datos y la filosof\u00eda de dise\u00f1o de los lagos de datos con capacidades de almacenamiento de datos como indexaci\u00f3n, consulta y an\u00e1lisis. Cuando esto suceda, las organizaciones empresariales podr\u00e1n aprovechar al m\u00e1ximo sus datos y al mismo tiempo minimizar el tiempo, el costo y la complejidad de la inteligencia y el an\u00e1lisis empresarial.<\/p>\n\n\n\n

Elaboraci\u00f3n de una estrategia completa y preparada para el futuro para la gesti\u00f3n de datos empresariales<\/h4>\n\n\n\n

Las empresas siguen confiando en una variedad de soluciones de an\u00e1lisis y almacenamiento de datos para satisfacer sus necesidades, incluidos RDBMS, almacenes de datos operativos, almacenes de datos y cl\u00fasteres. Hadoop<\/a> y lagos de datos.<\/p>\n\n\n\n

Si bien la mayor\u00eda de estas soluciones han existido durante suficiente tiempo como para que se conozcan sus deficiencias (costo, complejidad, escalabilidad, etc.), las alternativas m\u00e1s nuevas, como los lagos de datos, a\u00fan est\u00e1n alcanzando la madurez y mostrando su potencial de escalabilidad, flexibilidad y capacidad de administraci\u00f3n en el futuro. Gesti\u00f3n de datos en la nube.<\/p>\n\n\n\n

Pero eso no significa que deba reemplazar toda su estrategia de an\u00e1lisis y datos con una \u00fanica implementaci\u00f3n 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 an\u00e1lisis clave. Un lago de datos eficaz debe ser nativo de la nube, f\u00e1cil de gestionar e interconectado con herramientas anal\u00edticas familiares para que pueda ofrecer valor.<\/p>\n\n\n\n

En este art\u00edculo, analizamos de forma pr\u00e1ctica las diferencias entre el lago de datos y el almac\u00e9n de datos y esperamos que este an\u00e1lisis le ayude a determinar el enfoque ideal para su empresa. Para elegir la soluci\u00f3n adecuada y preparada para el futuro para su negocio, cuente con el apoyo de una consultor\u00eda especializada, como Integrity, para evaluar su entorno e indicarle las mejoras necesarias.<\/p>\n\n\n\n

Este contenido fue producido por el equipo de Integrity-UX, una empresa de consultor\u00eda de TI especializada en infraestructura, nube, seguridad y continuidad del negocio para empresas medianas y grandes.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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