Data Lake vs Data Warehouse, ¿cuáles son sus diferencias clave? En este artículo vamos a tratas de resaltarlas para ayudarte a tomar una buena decisión acerca de cuál es la mejor forma de administrar tus datos.

La discusión Data Lake vs Data Warehouse es algo muy común entre aquellas empresas que se disponen a implantar soluciones de big data. Rápidamente la conversación sobre datos y análisis en el ámbito de big data nos lleva al Data Lake o lago de datos, pero muy a menudo las empresas no acaban de entender bien qué es lo que esto significa y cuáles son las diferencias entre Data Lake vs Data Warehouse.

Data Lake vs Data Warehouse, definiciones

Un almacén de datos es una combinación de tecnologías y componentes que permite recopilar de forma integrada y gestionar datos procedentes de fuentes diferentes para su uso estratégico.

Una de sus características es su capacidad de almacenamiento, que hace posible recopilar una gran cantidad de información; y, junto a su diseño, orientado a la consulta y el análisis, configuran el Data Warehouse como el repositorio central de datos históricos y actuales para su transformación posterior en conocimiento.

El propósito de un almacén de datos logra gracias a alguna de sus propiedades, como:

• Define un uso específico para los datos antes de su carga.
• Representa una imagen resumida del negocio organizado por área temática.
• Está altamente transformado y estructurado.

Una de las diferencias que marcan la comparación entre Data Lake vs Data Warehouse es que, este último, por lo general, sigue una metodología como las definidas por Inmon y Kimball, a diferencia del lago de datos.

El Data Lake es bastante diferente, ya que almacena información que no está preparada y lista para el consumo, sino que se recoge en estado natural. Esto permite que los usuarios puedan dar a los datos un uso más creativo, que no queda marcado por el fin para el que se han definido al momento de su carga, como sucedía en el Data Warehouse.

El término “lago de datos” fue acuñado por el CTO de Pentaho, James Dixon, quien ofrecía una definición muy visual pero también algo imprecisa de este concepto. De ella se desprende que, entre las propiedades específicas del Data Lake se encuentran las siguientes:

• Los datos se almacenan a nivel de hoja en un estado no transformado o casi no transformado.
  
  
• Todos los datos se cargan desde los sistemas fuente. No se rechazan los datos.
  
  
• Los datos se transforman y el esquema se aplica para satisfacer las necesidades del análisis.

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Data Lake vs Data Warehouse, 4 diferencias clave

Las divergencias entre Data Lake vs Data Warehouse pueden entenderse mejor repasando algunos de los puntos diferenciadores clave de un lago de datos y el modo en que contrastan con el enfoque del almacén de datos. Se trata de los siguientes:

1. El lago de datos conserva todos los datos, a diferencia del almacén de datos, donde se dedica una parte importante de tiempo a decidir qué datos incluir y no incluir en el almacén.
   
   
2. Un Data Lake admite todos los tipos de datos, independientemente de su tipo, formato o procedencia y sin necesidad de normalizar su estructura. La información se mantiene en su forma original y solo se transforma cuando se va a consumir.
   
   
3. El Data Lake puede nutrir a todos los usuarios de la organización, incluyendo a esos perfiles técnicos con exigencias de análisis más avanzadas, que son quienes recurren a capacidades como análisis estadístico y modelado predictivo.
   
   
4. A diferencia del Data Warehouse, el Data Lakes se adapta fácilmente a los cambios. El diseño del almacén es un proceso complejo y, la actualidad de loso negocios, en ocasiones no puede esperar tanto tiempo. Para esas circunstancias, asegura la adaptabilidad necesaria para entregar respuestas más rápidas.

Debido a que los lagos de datos contienen todos los datos y tipos de datos, y dado que permite a los usuarios acceder a los datos antes de que se hayan transformado, depurado y estructurado, también hace posible que se obtengan resultados más rápido de lo que sería posible con un enfoque tradicional de almacenamiento de datos.

¿Data Lake vs Data Warehouse? ¿Dispuesto a elegir?