Las empresas de hoy están centradas en los datos. Las empresas están encontrando formas de extraer y analizar datos de diversas fuentes de manera eficiente y mejorar los ingresos y las ganancias comerciales.
Pero, ¿cuál es el lugar más seguro para almacenar e integrar datos de múltiples fuentes y aprovecharlos al máximo?
Tanto los lagos de datos como los almacenes de datos son formas populares de administrar grandes cantidades de big data. Las diferencias entre ellos radican en cómo las organizaciones ingieren, almacenan y utilizan los datos. Sigue leyendo para saber más.
Tabla de contenido
¿Qué es un lago de datos?
Un lago de datos se refiere a un repositorio de almacenamiento central donde los datos recopilados de múltiples fuentes, en cualquier formato (estructurado o no estructurado), se almacenan tal como se reciben. Es como un conjunto de datos sin procesar, cuyo propósito aún se desconoce. Las empresas suelen almacenar datos que podrían ser potencialmente útiles para futuros análisis en un lago de datos.
Características clave de un lago de datos:
- Contiene una combinación de datos útiles y no útiles y, por lo tanto, necesita mucho espacio de almacenamiento.
- Almacena datos en tiempo real y por lotes; por ejemplo, puede almacenar datos en tiempo real de dispositivos IoT, redes sociales o aplicaciones en la nube y datos por lotes de bases de datos o archivos de datos.
- Tiene una arquitectura plana.
- Como los datos no se procesan hasta que se necesitan para el análisis, es necesario gobernarlos y mantenerlos bien; de lo contrario, puede convertirse en pantanos de datos.
Entonces, ¿cómo podemos recuperar datos rápidamente de un repositorio de almacenamiento tan vasto y aparentemente desordenado? Bueno, ¡un lago de datos usa etiquetas de metadatos e identificadores para este propósito!
¿Qué es un almacén de datos?
Un repositorio más organizado y estructurado: un almacén de datos contiene datos que están listos para el análisis. Los datos estructurados, semiestructurados o no estructurados de múltiples fuentes se ingieren, integran, limpian, clasifican, transforman y ajustan para su uso.
El almacén de datos contiene grandes cantidades de datos pasados y actuales. Por lo general, los datos se procesan para un problema comercial específico (análisis). Los sistemas de Business Intelligence (BI) consultan dicha información para análisis, informes y conocimientos.
Los almacenes de datos normalmente constan de lo siguiente:
- Una base de datos (SQL o NoSQL) para almacenar y administrar datos
- Herramientas de transformación y análisis de datos para preparar datos
- Herramientas de BI para minería de datos, análisis estadístico, informes y visualización
Como los almacenes de datos tienen un propósito específico, siempre tendrá datos relevantes. También puede usar herramientas adicionales en los almacenes de datos para atender capacidades avanzadas como inteligencia artificial y características espaciales o gráficas. Los almacenes de datos creados para un dominio específico se denominan data marts.
Diferencias clave entre lagos de datos y almacenes de datos
Para reiterar lo que leímos anteriormente, el lago de datos contiene datos sin procesar cuyo propósito no se ha definido. Por el contrario, un almacén de datos contiene datos que están listos para el análisis y ya están en su mejor forma.
Lago de datos frente a almacén de datos
Algunas diferencias entre un lago de datos y un almacén de datos son:
Data LakeAlmacén de datos Los datos sin procesar o procesados en cualquier formato se ingieren de múltiples fuentes. Los datos se obtienen de múltiples fuentes para análisis e informes. Está estructurado. El esquema se crea sobre la marcha según sea necesario (esquema de lectura). Esquema predefinido mientras se escribe en el almacén (esquema de escritura). Se pueden agregar nuevos datos fácilmente. Los datos están listos después del procesamiento, por lo que cualquier cambio nuevo requiere más tiempo y esfuerzo. Los datos deben actualizarse y gobernarse para que sean relevantes. Los datos ya están en su mejor forma, por lo que no requieren un mantenimiento específico. Consisten en grandes volúmenes de big data (petabytes). Los datos suelen ser menores que los del lago de datos (terabytes). El almacén de datos puede contener datos operativos de toda una organización, datos analíticos o datos relevantes para un dominio en particular. Utilizado por científicos de datos para diversos fines, como análisis de transmisión, inteligencia artificial, análisis predictivo y muchos casos de uso. Utilizado por analistas de negocios para el procesamiento de transacciones ( OLTP), análisis operativo (OLAP), creación de informes, creación de visualizaciones Los datos se pueden almacenar y archivar durante un período prolongado para analizarlos en cualquier momento. Los datos se deben depurar con frecuencia para adaptarse a los datos más recientes. Los científicos de datos pueden desarrollar nuevos problemas y soluciones al observar los datos. El alcance de los datos se limita a un problema comercial específico. Dado que los datos no están organizados de una manera particular, tanto relacional como no Las bases de datos relacionales se pueden usar para almacenar datos. Los almacenes de datos generalmente usan bases de datos relacionales porque los datos deben estar en una parte. formato cular.
Casos de uso para Data Lake y Data Warehouse
Es fácil pensar en un lago de datos como una opción más conveniente porque es más escalable, flexible y fácil de usar. Sin embargo, un almacén de datos puede ser una gran idea cuando necesita datos más relevantes y estructurados para un análisis específico.
Algunos casos de uso para el lago de datos son los siguientes:
#1. Cadena de suministro y gestión
La enorme cantidad de big data en los lagos de datos ayuda al análisis predictivo para el transporte y la logística. Utilizando datos históricos y actuales, las empresas pueden planificar sus operaciones diarias sin problemas, inspeccionar el movimiento del inventario en tiempo real y optimizar los costos.
#2. Cuidado de la salud
El lago de datos tiene toda la información pasada y actual de los pacientes. Esto es útil en la investigación, la búsqueda de patrones, el suministro de un tratamiento mejor y más temprano para enfermedades, la automatización de diagnósticos y la obtención de los detalles más actualizados sobre la salud de un paciente.
#3. Transmisión de datos e IoT
Los lagos de datos pueden recibir continuamente datos de transmisión enviados a canalizaciones de análisis para generar informes continuos y detectar actividades y movimientos inusuales. Esto es posible gracias a la capacidad del lago de datos para recopilar datos (casi) en tiempo real.
Algunos casos de uso para el almacén de datos son:
#1. Finanzas
La información financiera de una empresa puede ser más adecuada para un almacén de datos. Los empleados pueden acceder fácilmente a información organizada y estructurada en forma de gráficos e informes para administrar los procesos financieros, manejar riesgos y tomar decisiones estratégicas.
#2. Marketing y segmentación de clientes.
El almacén de datos crea una única fuente de datos «verdaderos» o correctos sobre los clientes recopilados de múltiples fuentes. Las empresas pueden analizar estos datos para comprender el comportamiento de los clientes, ofrecer descuentos personalizados, segmentar a los clientes en función de sus preferencias y generar más clientes potenciales.
#3. Paneles e informes de la empresa
Muchas empresas utilizan almacenes de datos de CRM y ERP para extraer datos sobre clientes externos e internos. Los datos siempre son relevantes y se puede confiar en ellos para crear cualquier tipo de informe y visualización.
#4. Migración de datos de sistemas heredados
Usando las capacidades ETL de los almacenes de datos, las empresas pueden transformar fácilmente los datos del sistema heredado en un formato más útil que los nuevos sistemas puedan analizar. Esto ayudará a las organizaciones a obtener información sobre las tendencias históricas y tomar decisiones comerciales precisas.
Ejemplos de herramientas de Data Lake
Algunos de los principales proveedores de lagos de datos son:
- microsoft azure – Azure puede almacenar y analizar petabytes de datos. Azure facilita la depuración y optimización de programas de big data.
- Nube de Google – La nube de Google ofrece ingesta, almacenamiento y análisis rentables de grandes volúmenes de big data de cualquier tipo. También se integra con herramientas de análisis como Apache Spark, BigQuery y otros aceleradores de análisis.
- Mongo DB Atlas – El lago de datos Atlas es un almacén de lago de datos completamente administrado. Proporciona formas rentables de almacenar datos a gran escala y puede ejecutar consultas de alto rendimiento que usan menos potencia informática, lo que ahorra tiempo y dinero.
- Amazonas S3 – La nube de AWS proporciona las herramientas necesarias para crear un lago de datos flexible, seguro y rentable. Tiene una consola interactiva para administrar los usuarios del lago de datos y controlar el acceso a los usuarios.
Ejemplos de herramientas de almacenamiento de datos
Algunos de los principales proveedores de soluciones de almacenamiento de datos son:
- SAVIA – El almacén de datos de SAP permite a los usuarios acceder semánticamente a datos enriquecidos de múltiples fuentes. Las empresas pueden compartir conocimientos y modelos de forma segura, acelerar la toma de decisiones y combinar de forma segura datos internos y externos.
- ClicData – El almacén de datos inteligente e integrado de ClicData garantiza la integridad, la calidad y la facilidad de generación de informes de los datos. ClicData ofrece tanto sistemas de programación como API en tiempo real para que pueda obtener datos actualizados en todo momento.
- Desplazamiento al rojo de Amazon – Uno de los almacenes de datos más utilizados, Redshift utiliza SQL para analizar todo tipo de datos presentes en varias bases de datos, lagos u otros almacenes. Ofrece un gran equilibrio entre costo y rendimiento.
- Almacén de IBM Db2 – IBM proporciona soluciones de almacenamiento de datos internas, en la nube e integradas. También integra herramientas de aprendizaje automático e inteligencia artificial para un análisis de datos más profundo y comparte un motor SQL común para agilizar las consultas.
- Almacén de datos en la nube de Oracle – Oracle utiliza una base de datos en memoria y ofrece capacidades gráficas, de aprendizaje automático y espaciales para profundizar en los datos para un análisis de datos más rápido pero más completo.
Ultimas palabras
Tanto los lagos de datos como los almacenes de datos tienen sus propios beneficios y casos de uso ideales. Si bien los lagos de datos son más escalables y flexibles, los almacenes de datos siempre cuentan con información confiable y estructurada. La implementación del lago de datos es relativamente nueva, mientras que el almacén de datos es un concepto establecido que utilizan muchas organizaciones para administrar de manera eficiente sus datos internos y externos.