Data lake y data warehouse: dos enfoques para el almacenamiento de datos

Cada acción que realizamos online, desde una búsqueda en Google hasta una compra virtual, genera información que puede analizarse. Esta acumulación masiva de datos ha obligado a las empresas a buscar nuevas formas de almacenarlos y procesarlos, y conceptos como los de data lake y data warehouse se han vuelto esenciales para quienes se dedican al análisis y la ingeniería de datos.

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En este artículo descubrirás qué es un data lake, en qué se diferencia de un data warehouse y cuándo es mejor utilizar uno u otro, pero recuerda que también puedes cursar el Máster en Big Data en Madrid o el Máster en Big Data y Análisis de Datos en Málaga.

¿Qué es un data lake?

Un data lake es un sistema de almacenamiento diseñado para guardar grandes volúmenes de datos en su formato original. Puede tratarse de datos estructurados, como los que se encuentran en las bases de datos tradicionales; semiestructurados, como archivos JSON o XML; y no estructurados, como imágenes, vídeos o documentos de texto.

Cómo funciona un data lake

La principal característica de un data lake es su capacidad para almacenar big data sin necesidad de un procesamiento previo. Los datos se guardan tal y como llegan, lo que permite una mayor flexibilidad, ya que el análisis se realiza en el momento de la consulta, adaptándose a las necesidades del proyecto. Esto se conoce como “esquema en lectura”.

Además, los data lakes suelen construirse sobre tecnologías escalables como Hadoop o Amazon S3, por lo que son ideales para empresas que manejan cantidades masivas de datos. Su estructura abierta resulta especialmente útil en sectores donde la variedad y el volumen de los datos son muy altos, como la salud, el marketing digital o las telecomunicaciones.

¿Qué es un data warehouse?

A diferencia de los data lakes, un data warehouse o almacén de datos es un sistema estructurado y optimizado para el análisis de datos. Almacena los datos ya procesados, organizados y limpios, listos para consultarse mediante herramientas de inteligencia empresarial.

Cómo funciona un data warehouse

El data warehouse funciona con un "esquema en escritura": los datos se transforman y adaptan antes de ser almacenados. Este proceso, conocido como ETL (las siglas en inglés de “extraer, transformar y cargar”), garantiza que la información sea coherente, precisa y esté alineada con las necesidades del negocio.

Es el modelo perfecto para realizar análisis repetitivos, generar informes y tomar decisiones basadas en datos consolidados. Aunque son menos flexibles que un data lake, su robustez convierte a los data warehouses en una herramienta clave para las empresas que buscan fiabilidad y precisión en su análisis.

Diferencias entre un data lake y un data warehouse

Aunque ambos sistemas están diseñados para almacenar datos, sus diferencias son significativas, ya que cada uno responde a necesidades distintas. Se distinguen principalmente por:

• Tipo de datos: el data lake acepta datos en bruto, mientras que el data warehouse solo almacena datos procesados.
• Flexibilidad: el data lake es más flexible, pues no exige un formato específico para los datos de entrada.
• Coste: los data lakes suelen ser más económicos, ya que utilizan hardware y software menos costosos.
• Velocidad de acceso: el data warehouse ofrece consultas más rápidas y eficientes para datos estructurados.
• Usuarios objetivo: el data lake suele estar pensado para tareas que hace un data scientist y para otros perfiles técnicos, mientras que el data warehouse es más accesible para analistas de negocio.

Como vemos, no se trata de sistemas rivales, sino de soluciones complementarias dependiendo del caso de uso.

¿Cuándo se debe usar un data lake y cuándo un data warehouse?

La elección entre un data lake y un data warehouse depende del tipo de datos que manejes, los objetivos de tu proyecto y el perfil del equipo que va a trabajar con ellos.

Utiliza un data lake si:

• Necesitas almacenar datos no estructurados.
• Quieres explorar nuevos enfoques de análisis, por ejemplo, con aprendizaje automático o inteligencia artificial.
• Buscas una solución escalable y económica compatible con grandes volúmenes de datos.

Opta por un data warehouse si:

• Necesitas informes constantes y estructurados.
• Requieres alta velocidad en la consulta de datos.
• Trabajas con datos que ya han sido validados y procesados.

En muchos casos, las organizaciones optan por un enfoque híbrido, combinando ambas tecnologías para aprovechar lo mejor de cada una, pero entender la diferencia entre data lake y data warehouse es fundamental para tomar decisiones acertadas en el diseño de arquitecturas de datos. Mientras uno destaca por su flexibilidad y capacidad de almacenamiento en bruto, el otro brilla por su estructura y precisión.

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