Data Lakehouse frente a Almacén de datos: Explicación de las principales diferencias

Diferencias entre Data Lakehouses y Data Warehouses

Comprender las diferencias clave entre los lagos de datos y los almacenes de datos puede ayudarte a determinar qué solución se adapta mejor a tus necesidades. A continuación encontrarás un desglose de sus principales distinciones.

Tipos de datos admitidos

Los lagos de datos manejan diversos tipos de datos, lo que los hace ideales para diversas cargas de trabajo. Apoyan:

• Datos estructurados: Operaciones de venta, bases de datos relacionales
• Datos semiestructurados: Perfiles de usuario JSON, lecturas de sensores
• Datos no estructurados: Registros IoT, imágenes, archivos de audio.

Los almacenes de datos almacenan principalmente datos estructurados y algunos semiestructuradospor lo que son más adecuados para los procesos empresariales tradicionales, como los informes financieros y los análisis.

Ejemplo: Una empresa minorista que utilice un lago de datos puede analizar registros de clics, datos de redes sociales y registros de transacciones para evaluar el sentimiento de los clientes.

Rentabilidad

Los lagos de datos aprovechan almacenamiento rentable en la nube (por ejemplo, Amazon S3, Azure Data Lake Storage) y admiten el esquema en lectura, reduciendo los costes de preprocesamiento ETL.

Los almacenes de datos suelen ser más caros debido al almacenamiento estructurado, el procesamiento ETL y losformatos propietarios.

Ejemplo: Una startup que necesite almacenamiento de bajo coste para datos brutos y procesados puede encontrar más asequible un lago de datos que un almacén de datos.

Rendimiento

Los lagos de datos admiten el procesamiento en tiempo real y por lotes, lo que los hace ideales para el análisis de grandes datos y el aprendizaje automático. Su arquitectura distribuida garantiza el procesamiento a alta velocidad de grandes conjuntos de datos.

Los almacenes de datos destacan por consultas basadas en SQL y cargas de trabajo transaccionales, proporcionando un rendimiento rápido y constante para los datos estructurados.

Ejemplo: Una institución financiera que realice detección de fraudes en tiempo real puede beneficiarse de la capacidad de un lago de datos para procesar datos en flujo.

Integración con el aprendizaje automático

Los lagos de datos se integran de forma nativa con herramientas de ML como TensorFlow, PyTorch y DatabricksML, permitiendo el entrenamiento directo de modelos en grandes conjuntos de datos.

Los almacenes de datos tienen soporte limitado de ML y a menudo requieren exportar los datos a sistemas externos para su análisis.

Ejemplo: Una empresa tecnológica que utilice Databricks puede desarrollar sistemas de recomendación basados en IA directamente dentro de un lago de datos.

Escalabilidad

Los almacenes de lago de datos escalan a petabytes de datos y admiten el procesamiento multimotor.

Almacenes de datos se adaptan bien a los datos estructurados pero tienen problemas con los conjuntos de datos masivos no estructurados.

Ejemplo: Un proveedor de telecomunicaciones puede escalar un almacén para procesar miles de millones de registros de llamadas al día, mientras que un almacén tradicional puede tener problemas con los registros IoT.

Tipos de usuarios

Los lagos de datos sirven científicos de datos, analistas e ingenieros que trabajan con análisis en tiempo real, pipelines de ML y análisis exploratorios.

Los almacenes de datos se dirigen principalmente a analistas empresariales y ejecutivos que confían en datos preprocesados y estructurados para la elaboración de informes y cuadros de mando.

Ejemplo: Un equipo de marketing puede utilizar un almacén de datos para cuadros de mando de BI, mientras que un equipo de ciencia de datos prefiere un almacén de lago de datos para el modelado predictivo.

Data Lakehouses vs Data Warehouses: Un resumen

Aquí tienes una tabla comparativa detallada de los data lakehouses frente a los data warehouses que incluye más detalles técnicos que los comentados anteriormente:

Ventajas y desventajas de los almacenes de datos frente a los almacenes de datos. Lagunas de datos

En esta sección, desglosamos las principales ventajas e inconvenientes de cada arquitectura para ofrecer una visión equilibrada.

Pros y contras de los almacenes de datos

Pros y contras de los lagos de datos

Cuándo utilizar un almacén de datos

Los almacenes de datos se adaptan mejor a los datos estructurados, la inteligencia empresarial y el cumplimiento normativo. Un almacén de datos es la elección adecuada si dependes de análisis muy organizados, rápidos y coherentes.

Análisis de datos estructurados

• Ideal para conjuntos de datos limpios y estructurados con requisitos de esquema bien definidos.
• Utilízalo cuando la coherencia y el rendimiento sean fundamentales para los análisis y los informes.

Ejemplo: Una empresa que utiliza un almacén de datos para analizar los datos de ventas estructurados de su amplia red de tiendas. Esto ayuda a controlar los niveles de inventario, identificar los productos más vendidos y optimizar los procesos de reposición en tiempo real.

Informes de inteligencia empresarial (BI)

• Lo mejor para generar cuadros de mando e informes para los responsables de la toma de decisiones.
• Admite herramientascomo Power BI y Tableau con un rendimiento de consulta optimizado.

Ejemplo: Una empresa de servicios financieros que elabora informes trimestrales de resultados para las partes interesadas.

Cumplimiento de la normativa

• Diseñado para industrias con requisitos estrictos de precisión de datos y auditoría.
• Proporciona almacenamiento fiable para registros financieros, datos sanitarios e informes de cumplimiento.

Ejemplo: Una institución financiera utiliza un almacén de datos para almacenar y analizar datos transaccionales, garantizando el cumplimiento de normativas como Basilea III y el GDPR. Este enfoque centralizado ayuda a gestionar los registros de auditoría y a evitar el fraude.

Análisis de datos históricos

• Utilízalo para el análisis de tendencias a largo plazo y la toma de decisiones estratégicas.
• Es ideal para industrias como la manufacturera o la energética, que necesitan una visión plurianual de los datos.

Ejemplo: Una empresa energética que analiza el uso histórico de la energía para optimizar la producción.

Cuándo utilizar un lago de datos

Un lago de datos es ideal cuando necesitas un sistema escalable y flexible que pueda manejar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, a la vez que admite IA, aprendizaje automático y análisis en tiempo real.

Almacenamiento unificado para datos diversos

• Lo mejor para combinar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en una sola plataforma.
• Reduce los silos y admite el acceso dinámico a los datos.

Ejemplo: Un servicio de streaming que almacena contenidos de vídeo, registros de actividad de los usuarios y metadatos.

Flujos de trabajo de aprendizaje automático e IA

• Perfecto para la exploración de datos brutos, el entrenamiento de modelos y la experimentación.
• Proporciona flexibilidad de lectura de esquemas para diversos conjuntos de datos.

Ejemplo: Una empresa que utiliza un lago de datos para procesar los datos brutos de los viajes, las valoraciones de los conductores y los registros GPS. Estos datos impulsan modelos de aprendizaje automático para la optimización de rutas, la fijación dinámica de precios y la detección de fraudes.

Transmisión de datos en tiempo real

• Utilízalo para aplicaciones que requieran una ingesta y un procesamiento de datos casi instantáneos.
• Admite casos de uso dinámicos como la detección de fraudes y el análisis del IoT.

Ejemplo: Los vehículos habilitados para IoT transmiten datos de sensores en tiempo real a una arquitectura de lago. Esto permite a la empresa controlar el rendimiento del vehículo, detectar anomalías y lanzar actualizaciones de software por aire.

Almacenamiento rentable de big data

• Reduce los gastos almacenando los datos en bruto sin un preprocesamiento exhaustivo.
• Escala eficientemente para organizaciones que generan grandes cantidades de datos.

Ejemplo: Una empresa de medios sociales que utiliza un lago de datos para almacenar y procesar grandes cantidades de contenido en bruto generado por los usuarios, como textos, imágenes y vídeos. Esta configuración les permite realizar análisis de sentimiento, detectar temas de tendencia y optimizar la orientación de los anuncios.

Soluciones híbridas: Combinar almacenes de datos y lagos de datos

Aunque los almacenes de datos y los almacenes lacustres tienen finalidades distintas, muchas organizaciones combinan arquitecturas para equilibrar rendimiento, coste y flexibilidad. 

Un enfoque híbrido te permite almacenar datos estructurados en un almacén para un análisis rápido, al tiempo que aprovechas un lago para big data, IA y aprendizaje automático.

Un enfoque híbrido sigue una estrategia de dos niveles:

1. Datos brutos y semiestructurados en el lago de datos (flexible, escalable, rentable)

• • Almacena datos diversos (estructurados, semiestructurados, no estructurados) en almacenamiento de objetos en la nube (Amazon S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage).
  • Utiliza el esquema en lectura para proporcionar flexibilidad a los científicos de datos y a los equipos de IA/ML.
  • Admite la ingesta de datos en tiempo real desde dispositivos IoT, registros de eventos y plataformas de streaming.

2. Datos estructurados y depurados en el almacén de datos (optimizados para análisis rápidos y BI)

• • Los datos se filtran, transforman y estructuran antes de almacenarse en un almacén (Snowflake, Redshift, BigQuery, Synapse).
  • Utiliza el esquema en escritura para reforzar la coherencia de los datos y optimizar el rendimiento de las consultas.
  • Proporciona un acceso rápido a la inteligencia empresarial, cuadros de mando e informes operativos.

Una arquitectura de datos híbrida es beneficiosa cuando

• Necesitas informes BI de alta velocidad y almacenamiento de datos flexible para cargas de trabajo ML/AI.
• Tu empresa maneja datos estructurados y no estructurados, que requieren capacidades de esquema en escritura y esquema en lectura.
• Quieres optimizar los costes, utilizando un almacén para los análisis estructurados de alto valor y un lago para el almacenamiento rentable de datos brutos.
• Necesitas la ingesta y el procesamiento de datos en tiempo real, al tiempo que mantienes los registros históricos gobernados.

Conclusión

Esta guía explora las principales diferencias entre los almacenes de datos y los lagos de datos, sus puntos fuertes, retos y casos de uso, y cómo las organizaciones suelen combinar ambas arquitecturas para adoptar un enfoque híbrido.

Comprender estos conceptos es esencial para construir sistemas de datos eficientes y preparados para el futuro, a medida que evolucionan las arquitecturas de datos. Para profundizar en estos temas, consulta estos cursos:

• Conceptos de Almacenamiento de Datos - Una guía básica sobre los almacenes de datos, sus componentes y su papel en la analítica.
• Conceptos de Databricks - Aprende cómo Databricks permite una arquitectura de lago de datos para el procesamiento escalable de datos y el aprendizaje automático.