Lagos de datos frente a almacenes de datos: ¿conocía estas 4 diferencias clave?

Las empresas están presenciando un auge de datos, que también requiere nuevas infraestructuras y capacidades de gestión de datos. Tal como están las cosas, la mayoría de las empresas gastan más del 30 % de su presupuesto de TI en almacenamiento de datos, copias de seguridad y recuperación ante desastres, según la investigación en 2022. Y esto abarca conjuntos de datos estructurados y no estructurados.

Dos conceptos críticos relacionados con las operaciones de datos son los lagos y los almacenes. Tienen algunas cosas en común; por ejemplo, ambos se usan para almacenamiento y ambos son interoperables con la nube. Pero conocer la diferencia entre lagos de datos y almacenes de datos puede ayudarlo a optimizar su uso. Por ejemplo, los lagos de datos son más adecuados para datos no estructurados ("grandes") que para almacenes.

Antes de analizar esta y otras diferencias entre los lagos de datos y los almacenes de datos, analicemos brevemente cada concepto.

¿Qué es un lago de datos?

Un lago de datos es un gran centro de almacenamiento escalable de forma masiva que contiene grandes cantidades de datos sin procesar hasta que se necesitan para su uso.

No hay restricción en el volumen o tamaño de las cuentas o un archivo, ni hay un caso de uso específico. Por lo tanto, puede incluir cualquier tipo de datos. Los datos pueden ser sin procesar, semiestructurados o estructurados, y pueden provenir de una variedad de fuentes. Siempre que sea necesario, puede recuperar datos del lago de datos.

Cuando necesite recopilar y almacenar una gran cantidad de datos sin procesarlos o analizarlos en ese momento, puede usar el modelo de lago de datos. Los científicos o ingenieros de datos son los usuarios finales de los lagos de datos.

La centralización de múltiples fuentes es el beneficio clave de los lagos de datos; pero también debes recordar algunas desventajas. La seguridad de los datos, así como la gestión del acceso, representa el mayor riesgo para los lagos de datos. Debido al posible requisito de privacidad, los datos que se vierten en un lago sin supervisión representan una amenaza.

Además, puede haber problemas con la calidad de los datos. Sin la consideración y el cuidado suficientes, un lago de datos puede degenerar en un pantano de datos no estructurados e inutilizables sin una identificación o indexación distintivas.

¿Qué es un almacén de datos?

A diferencia de los lagos de datos, un almacén de datos es una amplia selección de datos empresariales de fuentes operativas y externas. La información ya ha sido estructurada, filtrada y ordenada para un propósito específico.

Los almacenes de datos se utilizan a menudo para facilitar el intercambio de información entre bases de datos específicas de departamentos en medianas y grandes empresas. Pueden contener información sobre productos, pedidos, clientes, inventarios y trabajadores, entre otros elementos. Los empresarios y los consumidores comerciales son los usuarios finales de un almacén de datos.

Para obtener información comercial útil, la mayoría de las empresas deben agregar datos de muchos subsistemas desarrollados en diferentes plataformas. Este problema se soluciona con el almacenamiento de datos, que consolida todos los datos de una organización en un depósito centralizado y permite el acceso desde un solo sitio.

Hay algunas desventajas a considerar al usar almacenes de datos. Requiere limpieza, transformación e integración continua de datos. Debido a los muchos objetivos (a veces contradictorios) que una empresa busca lograr, la implementación puede estar plagada de dificultades.

Además, los almacenes de datos pueden necesitar la reconfiguración de sus sistemas operativos y de TI.

Como puede ver, un lago de datos y un almacén de datos tienen sus propias ventajas y desventajas. Es importante saber la diferencia entre los dos para emplear cada sistema apropiadamente.

Los lagos de datos admiten datos no estructurados, pero los almacenes no.

Esta es posiblemente la mayor diferencia entre los lagos de datos y los almacenes de datos.

En los lagos de datos, los datos sin procesar se almacenan en su formato original. Además de datos semiestructurados y no estructurados, como registros de dispositivos (texto) de Internet de las cosas (IoT), fotos (.png, .jpg), videos (.mp4, .wav, etc.) y otros formatos estructurados, transaccionales También se puede incorporar la información recibida a través de un sistema de gestión de relaciones con los clientes (CRM) y de planificación de recursos empresariales (ERP), así como big data como las conversaciones en las redes sociales.

Por el contrario, un almacén de datos puede almacenar texto, números y otras formas de datos accesibles mediante consultas de lenguaje de consulta estructurado (SQL). Esto indica que las categorías de datos almacenados en un almacén son equivalentes a las que se encuentran en las bases de datos relacionales.

Los lagos de datos permiten el almacenamiento de información no organizada, semiestructurada y estructurada, mientras que la mayoría de los datos guardados en los almacenes de datos están estructurados. Sin embargo, ciertos conjuntos de datos, como Snowflake (que presenta una variante y un tipo de datos de objeto), también pueden almacenar datos semiestructurados.

Los almacenes de datos pueden almacenar información de recursos no estructurados y semiestructurados, pero solo después de que se haya transformado.

( Lea también : Privacidad de datos frente a seguridad de datos)

Los lagos de datos usan Schema-on-Read, mientras que los almacenes de datos usan Schema-on-Write

El esquema describe la organización formalizada de los datos. Los lagos de datos se benefician del esquema en lectura. Como tal, cada vez que recibimos datos, se especifica el formato y la estructura, pero no hay una regla de gran O (orden de la función) configurada antes de consultar el lago de datos.

A diferencia de los almacenes, los lagos no emplean el esquema de escritura, lo que significa que la estructura y la organización de los datos deben especificarse antes de transferirlos al almacén de datos.

Por el contrario, los arquitectos u operadores de datos deben invertir mucho esfuerzo en el marco de datos para los almacenes de datos. Esto se debe al hecho de que la estructura de datos debe ser fácil de utilizar y generar informes para los analistas de datos. Esto cubre las tablas normalizadas o desnormalizadas, así como los esquemas de estrella y copo de nieve. Dado que el modelo de datos debe estar preparado para la investigación y la inteligencia comercial, se utiliza el esquema en escritura.

Esta diferencia entre los lagos de datos y los almacenes de datos se deriva de un hecho central: los lagos contienen todos los datos que necesita una empresa, que podrían emplearse más adelante y quizás nunca usar. Un almacén de datos, por el contrario, selecciona con mucho cuidado el material que finalmente almacenará antes de absorberlo, ya que debe estar mejor preparado para su uso.

Los almacenes de datos utilizan flujos de trabajo ETL y suelen ser más caros

El método de extracción, transformación y carga (ETL) se utiliza para transferir datos a almacenes. Estas son las acciones realizadas:

• Obtener información de fuentes de datos sin procesar
• Descontaminar e interpretar los datos
• Adición de material a los repositorios de datos operativos

Por el contrario, los lagos de datos utilizan el enfoque ELT. Si es necesario, un analista o arquitecto de datos modifica los datos después del análisis. Esta diferencia entre los lagos de datos y los almacenes de datos contribuye a otro factor importante: los lagos de datos pueden salirse con la suya utilizando servidores básicos escalables y económicos, así como almacenamiento de objetos dirigido por la nube con niveles especializados de bajo costo. Esto disminuye el precio por gigabyte de datos almacenados.

Por el contrario, los almacenes de datos son mucho más caros debido a los recursos de procesamiento adicionales necesarios para ejecutar consultas analíticas, junto con los gastos de almacenamiento. Su uso de ETL en lugar de ELT también genera gastos adicionales.

Los lagos de datos son más fáciles de usar, pero los datos en los almacenes están más listos para el uso

La palabra "facilidad de uso" se refiere a la facilidad de uso general de un depósito de datos, no a los datos almacenados en él. Como la arquitectura de un lago de datos no tiene una estructura definida, es fácil de acceder y cambiar. Además, dado que los lagos de datos no tienen limitaciones, los usuarios pueden modificar los datos rápidamente. Por definición, los almacenes de datos están mucho más estructurados.

El procesamiento y la organización de los datos en un almacén de datos hace que los datos sean más fáciles de interpretar y utilizar. Cada información guardada en un almacén se ha hecho con un propósito específico, ya que allí solo se almacenan datos filtrados y procesados. En otras palabras, no se desperdicia espacio en información que quizás nunca se utilice, y todos los datos están listos para su uso.

Sin embargo, las limitaciones estructurales dificultan y encarecen la modificación de los almacenes de datos.

Como puede ver, tanto los lagos de datos como los almacenes de datos ofrecen beneficios importantes para su empresa. Si maneja regularmente grandes datos, los lagos son imprescindibles; en comparación, los almacenes son esenciales para potenciar la BI y el análisis y, a menudo, los dos se utilizan en paralelo para obtener los mejores resultados.