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Diferencias entre Data Lake y Data Warehouse

La continua evolución de los sistemas de las empresas ha contribuido, gracias a los procesos de transformación digital, a la introducción y optimización de nuevas tecnologías dedicadas a la analítica empresarial.


El objetivo principal es liderar el cambio dentro de un mercado en continuo y repentino crecimiento, a través de la adopción de nuevas tecnologías que incluyen Big Data, procesos de Inteligencia Artificial, Machine Learning y los cada vez más solicitados Data Lake y Data Warehouse.


Conozca algunas de las diferencias entre un Data Warehouse y un Data Lake

Un Data Lake conserva todos los datos, no sólo los que podrían utilizarse actualmente, sino también aquellos que podrían necesitarse en un futuro. Por otra parte, el Data Warehouse estudia muy bien qué datos incluir, cuáles son las fuentes de los datos y le dedica tiempo a entender el negocio y así seleccionar y perfilar los datos necesarios. El Data Warehouse contiene un modelo de datos altamente estructurado, diseñado para la generación de informes. El Data Lake utiliza un hardware muy diferente al del Data Warehouse. En el Data Lake, se almacenan datos tanto estructurados como no estructurados y la ampliación a terabytes y petabytes es mucho más económica que en el caso del Data Warehouse. Es por eso, que en este último se analiza qué datos son necesarios para conservar, y cuáles eliminar, ya que supone un costoso almacenamiento.

Un Data Lake soporta todos los tipos de datos independientemente de la fuente y la estructura, y además, 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 y la realización de informes. Los Data Lakes son más flexibles que los Data Warehouses. Uno de los mayores problemas que presenta un Data Warehouse está en el momento que se necesita realizar un cambio importante. Todo cambio se convierte en una tarea realmente difícil, ya que para adaptar un Data Warehouse se debe invertir mucho tiempo en el desarrollo de la estructura del almacén.


Hoy día, las organizaciones demandan respuestas rápidas a sus preguntas comerciales y en muchos casos no pueden esperar a que el Data Warehouse se adapte. En cambio, el Data Lake, 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.


El Data Warehouse 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 recibirán información rápida pero no del todo precisa. Normalmente, para usuarios de perfil Data scientist, este problema no existe en el Data Lake, ya que ellos crean sus reglas y estructuran la información para preparar sus análisis y modelos.


Tanto los Data Warehouses como los Data Lakes están destinados a convivir en las empresas que deseen basar sus decisiones en datos. Como se puede entender, ambos son complementarios, no sustitutivos y ayudan a cualquier negocio a conocer mejor el mercado y al consumidor, para poder realizar estrategias basadas en el conocimiento de estos, con comunicaciones cada vez más personalizadas y precisas.


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