Data Lake vs Data Warehouse

Es necesario adoptar estrategias que permitan la gestión de altos volúmenes de datos, tanto en tiempo real como organizados. Para ello, existen dos soluciones, Data Lake vs Data Warehouse.

Pero, ¿cuáles son las características de un data lake vs data warehouse? Un data lake es un gran conjunto de datos en bruto, que todavía no tiene una finalidad definida. Almacena información que no está preparada y lista para el consumo. En cambio, un data warehouse es un depósito de datos que ya están estructurados y filtrados y han sido procesados para un objetivo específico. La capacidad de almacenamiento de un data warehouse hace posible la recopilación de una gran cantidad de información estructurada de una manera lógica orientada a su consulta y análisis, con el objetivo de poder aportar información de valor.

Un Data Lake vs data warehouse, almacena información que no está lista para su consumo, recoge la información en su estado natural. Esto permite transformar los datos y aplicar un esquema en que los usuarios puedan dar a los datos un uso más creativo, los datos no quedan marcados por el fin para el que se han definido al momento de su carga, como sucede con un Data Warehouse.

Las principales diferencias radican en las siguientes características:

• Un Data Lake conserva todos los datos, tanto los que se utilizan en la actualidad, como los que podrían necesitarse en un futuro. Un Data Warehouse contiene un modelo de datos altamente estructurado, diseñado para la generación de informes.

• Un Data Lake vs data warehouse, soporta todo tipo de datos, independientemente de la fuente y la estructura, y se mantienen en su forma bruta, transformándolos sólo cuando van a ser utilizados. En el Data Warehouse los datos almacenados son muchos más críticos para el negocio.

• Los Data Lakes son más flexibles que los Data Warehouses, ya que al almacenar todos los datos en bruto, permite el acceso de cualquier usuario para que los explote y analice en función de sus necesidades, encontrando la manera de responder a sus preguntas a su ritmo. En cambio, adaptar un cambio importante en un Data Warehouse supone invertir mucho tiempo en el desarrollo de la estructura del almacén.

• El Data Warehouse te proporciona unos resultados más limpios, estructurados y fiables. Sin embargo, en el Data Lake, al disponer de datos en bruto y sin estructurar, al hacer las consultas, usuarios no demasiado cualificados, recibirán información rápida, pero no del todo precisa, tal y como la obtendrían de un Data Warehouse.

Tipos de soluciones en almacenamiento de datos organizados (On premise, SaaS, Nube)

El análisis de datos se ha vuelto esencial para que las empresas puedan mantener una alta competitividad en esta era de la transformación digital. Para cumplir con este objetivo, es necesario que los datos sean almacenados, protegidos, optimizados y bien gestionados, por lo que es fundamental contar con un almacenamiento de datos eficiente que permita guardar toda la información para acceder a ella mediante herramientas de análisis y sacarle provecho dependiendo de las necesidades de negocio.

¿Qué es ETL y por qué es importante la transformación de los datos?

Para poder sacarle el mejor provecho a los datos y beneficiarnos al máximo de las oportunidades que nos ofrecen, necesitamos entender qué es ETL y trabajar con herramientas de gestión e integración de datos que permitan realizar un análisis preciso y el reporte de los datos de forma eficiente.

¿Por qué debería tener un sistema de análisis de datos en tiempo real?

En la actualidad, las empresas acumulan una inmensa cantidad de datos, los cuales deben manejarse apropiadamente para poder explotarlos al máximo. La organización de datos es una de las partes fundamentales para llevar esto a cabo; en términos generales, la organización de datos, se refiere al método de clasificar y organizar conjuntos de datos para sacarles el mayor provecho.