Los negocios de hoy en día se centran en los datos. Las empresas están encontrando formas de extraer y analizar eficazmente los datos de diversas fuentes y mejorar los ingresos y beneficios empresariales.
Pero, ¿cuál es el lugar más seguro para almacenar e integrar datos de múltiples fuentes y sacarles el máximo partido?
Tanto los lagos de datos como los almacenes de datos son formas populares de gestionar grandes cantidades de big data. Las diferencias entre ellos radican en cómo las organizaciones ingieren, almacenan y utilizan los datos. Siga leyendo para saber más.
¿Qué es un lago de datos?
Un lago de datos se refiere a un repositorio central de almacenamiento donde los datos ingeridos de múltiples fuentes -en cualquier formato (estructurado o no estructurado)- se almacenan tal y como se reciben. Es como una reserva de datos en bruto, cuya finalidad aún se desconoce. Las empresas suelen almacenar en un lago de datos datos que podrían ser potencialmente útiles para futuros análisis.
Características clave de un lago de datos:
- Contiene una mezcla de datos útiles y no útiles, por lo que necesita mucho espacio de almacenamiento.
- Almacena datos tanto en tiempo real como por lotes: por ejemplo, puede almacenar datos en tiempo real procedentes de dispositivos IoT, medios sociales o aplicaciones en la nube y datos por lotes procedentes 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, pueden convertirse en pantanos de datos.
Entonces, ¿cómo podemos recuperar datos rápidamente de un repositorio de almacenamiento tan vasto y aparentemente desordenado? Pues bien, ¡un lago de datos utiliza etiquetas de metadatos e identificadores para este fin!
¿Qué es un almacén de datos?
Un repositorio más organizado y estructurado: un almacén de datos contiene datos listos para su análisis. Los datos estructurados, semiestructurados o no estructurados procedentes de múltiples fuentes se ingieren, integran, limpian, clasifican, transforman y adecuan para su uso.
El almacén de datos contiene grandes cantidades de datos pasados y actuales. Normalmente, los datos se procesan para un problema empresarial específico (análisis). Dicha información es consultada por los sistemas de Inteligencia Empresarial (BI) para el análisis, la elaboración de informes y la obtención de información.
Los almacenes de datos suelen constar de lo siguiente
- Una base de datos (SQL o NoSQL) para almacenar y gestionar los datos
- Herramientas de transformación y análisis de datos para preparar los datos
- Herramientas de BI para la extracción de datos, el análisis estadístico, la elaboración de informes y la visualización
Como los almacenes de datos sirven a un propósito específico, siempre dispondrá de datos relevantes. También puede utilizar herramientas adicionales en los almacenes de datos para atender a capacidades avanzadas como la Inteligencia Artificial y las características espaciales o gráficas. Los almacenes de datos creados para un dominio específico se denominan data marts.
Diferencias clave entre los lagos de datos y los almacenes de datos
Reiterando lo leído anteriormente, el lago de datos contiene datos en bruto cuyo propósito no se ha definido. En cambio, un almacén de datos contiene datos listos para el análisis y que ya están en su mejor forma.
Algunas diferencias entre un lago de datos y un almacén de datos son:
| Lago de datos | Almacén de datos |
| Los datos en bruto o procesados en cualquier formato se ingieren desde múltiples fuentes | Los datos se obtienen de múltiples fuentes para el análisis y la elaboración de informes. Está estructurado |
| El esquema se crea sobre la marcha en función de las necesidades (schema-on-read) | Esquema predefinido mientras se escribe en el almacén (Schema-on-write) |
| Se pueden añadir nuevos datos fácilmente | Los datos están listos tras su procesamiento, por lo que cualquier nuevo cambio requiere más tiempo y esfuerzo. |
| Los datos necesitan ser actualizados y gobernados para ser relevantes | Los datos ya están en su mejor forma, por lo que no requieren un mantenimiento específico |
| Consisten en enormes 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 concreto |
| Utilizado por los científicos de datos para diversos fines como el análisis de flujos, la inteligencia artificial, el análisis predictivo y muchos casos de uso. | Utilizados por los analistas de negocio para el procesamiento de transacciones (OLTP), el análisis operativo (OLAP), la elaboración de informes y la creación de visualizaciones |
| Los datos pueden almacenarse y archivarse durante un periodo prolongado para ser analizados en cualquier momento. | Los datos deben purgarse con frecuencia para dar cabida a los datos más recientes |
| El almacenamiento es barato. | El almacenamiento y el procesamiento son caros y consumen mucho tiempo, por lo que deben planificarse juiciosamente. |
| Los científicos de datos pueden desarrollar nuevos problemas y soluciones observando los datos. | El alcance de los datos se limita a un problema empresarial específico. |
| Dado que los datos no están organizados de una manera determinada, para almacenarlos pueden utilizarse tanto bases de datos relacionales como no relacionales. | Los almacenes de datos suelen utilizar bases de datos relacionales porque los datos deben tener un formato determinado. |
Casos de uso para el lago de datos y el almacén de datos
Es fácil pensar en un lago de datos como una opción más conveniente porque es más escalable, flexible y de bolsillo. Sin embargo, un almacén de datos puede ser una gran idea cuando se necesitan datos más relevantes y estructurados para un análisis específico.
Algunos casos de uso de los lagos 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 costes.
#2. Sanidad
El lago de datos tiene toda la información pasada y actual de los pacientes. Esto es útil en la investigación, para encontrar patrones, proporcionar un tratamiento mejor y anticipado de las enfermedades, automatizar los diagnósticos y obtener los detalles más actualizados de la salud de un paciente.
#3. Flujo de datos e IoT
Los lagos de datos pueden recibir continuamente datos en streaming enviados a los conductos de análisis para elaborar informes continuos y detectar cualquier actividad o movimiento inusual. Esto es posible gracias a la capacidad del lago de datos para recopilar datos (casi) en tiempo real.
Algunos casos de uso para el lago 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 gestionar los procesos financieros, gestionar los riesgos y tomar decisiones estratégicas.
#2. Marketing y segmentación de clientes
Un almacén de datos crea una única fuente de «verdad» o datos correctos sobre los clientes recopilados de múltiples fuentes. Las empresas pueden analizar estos datos para comprender los comportamientos de los clientes, ofrecer descuentos personalizados, segmentar a los clientes en función de sus preferencias y generar más clientes potenciales.
#3. Cuadros de mando e informes de empresa
Muchas empresas utilizan almacenes de datos CRM y ERP para extraer datos sobre clientes externos e internos. Los datos son siempre relevantes y se puede confiar en ellos para crear cualquier tipo de informe y visualización.
#4. Migrar datos de sistemas heredados
Utilizando las capacidades ETL de los almacenes de datos, las empresas pueden transformar fácilmente los datos de los sistemas heredados en un formato más utilizable que los nuevos sistemas puedan analizar. Esto ayudará a las organizaciones a obtener información sobre las tendencias históricas y a tomar decisiones empresariales precisas.
Ejemplos de herramientas de lago de datos
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.
- GoogleCloud – La nube de Google ofrece una ingestión, almacenamiento y análisis rentables de enormes volúmenes de big data de cualquier tipo. También se integra con herramientas de análisis como Apache Spark, BigQuery y otros aceleradores de análisis.
- MongoDB Atlas – El lago de datos Atlas es un almacén de lago de datos totalmente gestionado. Proporciona formas rentables de almacenar datos a gran escala y puede ejecutar consultas de alto rendimiento que utilizan menos potencia informática, ahorrando así tiempo y costes.
- Amazon S3 – La nube de AWS proporciona las herramientas necesarias para construir un lago de datos flexible, seguro y rentable. Dispone de una consola interactiva para gestionar los usuarios del lago de datos y controlar el acceso a los usuarios.
Ejemplos de herramientas de almacén de datos
Algunos de los principales proveedores de soluciones de almacén de datos son:
- SAP – El almacén de datos de SAP permite a los usuarios acceder semánticamente a datos enriquecidos de múltiples fuentes. Las empresas pueden compartir de forma segura perspectivas y modelos, acelerar la toma de decisiones y combinar de forma segura datos externos e internos.
- ClicData – El almacén de datos inteligente e integrado de ClicData garantiza la integridad de los datos, su calidad y la facilidad de elaboración de informes. ClicData ofrece tanto sistemas de programación como API en tiempo real para que pueda obtener datos actualizados en todo momento.
- Amazon Redshift – Uno de los almacenes de datos más utilizados, Redshift utiliza SQL para analizar todo tipo de datos presentes en diversas bases de datos, lagos u otros almacenes. Ofrece un gran equilibrio entre coste y rendimiento.
- Almacén IBM Db2: IBM ofrece soluciones de almacén 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 deOracle: Oracle utiliza una base de datos en memoria y ofrece capacidades gráficas, de aprendizaje automático y espaciales para profundizar en los datos y realizar análisis más rápidos y ricos.
Palabras finales
Tanto los lagos de datos como los almacenes de datos tienen sus propias ventajas y casos de uso ideales. Mientras que los lagos de datos son más escalables y flexibles, los almacenes de datos disponen siempre de información fiable y estructurada. La implantación de los lagos de datos es relativamente nueva, mientras que el almacén de datos es un concepto establecido que utilizan muchas organizaciones para gestionar de forma eficaz sus datos internos y externos.