Los data lake y los data warehouse se utilizan de forma generalizada para el almacenaje de big data, pero, aunque ambos son almacenes de datos, estos no son términos intercambiables. Un data lake o "lago de datos" es un gran conjunto de datos en bruto, que todavía no tiene una finalidad definida. En cambio, un data warehouse o "almacén de datos" es un depósito de datos que ya están estructurados y filtrados y han sido procesados para un propósito concreto.
A menudo se confunden estos dos tipos de almacenamiento de datos, pero son mucho más diferentes de lo que puede parecer a simple vista. De hecho, lo único que tienen en común es que contienen grandes cantidades de datos.
Es importante realizar la distinción, ya que los data lake y los data warehosue atienden a diferentes propósitos, por lo que requieren un enfoque diferente para ser optimizados adecuadamente.
Ambas herramientas son partes fundamentales de un proceso de integración de datos y suelen ser usadas en procesos ETL. La integración de datos es la base de cualquier estrategia de datos. Si los datos no están adecuadamente integrados, transformarlos en valor empresarial será altamente complejo.
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Las diferencias entre data lake y data warehouse
Algunas de estas diferencias principales son la estructura de los datos, los métodos de procesamiento, en qué ámbito se utiliza y cuál es la finalidad de los datos.
Así, un data lake almacena datos sin procesar y que todavía no tienen una finalidad determinada. Sus usuarios finales son los científicos de datos y su accesibilidad es elevada. Además, en un data lake, justamente por esta fácil accesibilidad, se pueden actualizar los datos rápidamente.
Por su lado, un data warehouse cuenta con datos procesados y que ya se están usando, por lo que tienen una finalidad concreta. Los usuarios finales de un DW son, normalmente, empresarios y personas de negocios y es algo más complicado llevar a cabo cambios.
Beneficios de cada tipo de almacenamiento
La diferencia que más aleja ambos conceptos es, seguramente, la estructura variable de los datos en bruto frente a los datos procesados. Como los data lake son los que suelen almacenar estos datos en bruto, su capacidad de almacenamiento debe ser más elevada que la de los data warehouse. Contar con estos datos en bruto tiene muchos beneficios, como poder analizarlos rápidamente y para cualquier propósito. Sin embargo, si no existen las medidas adecuadas de calidad y gobierno de datos, los data lakes pueden convertirse en una especie de contenedor intratable de datos del que se puede sacar poco valor.
Los beneficios de un data warehouse también son interesantes: como solamente almacenan datos procesados, ahorran mucho espacio de almacenamiento, lo cual se traduce en un ahorro de dinero. Además, al estar procesados, los datos son mucho más comprensibles y se vuelven accesibles para un público menos técnico.
Más allá de su propósito de almacenamiento, estos dos conceptos son bastante distintos. Los data lakes, por su contenido no estructurado, pueden ser complejos de navegar y requieren de un científico de datos, mientras que los data warehouse son más indicados para el uso en una empresa por parte de usuarios menos técnicos. Por todas estas diferencias, cada empresa debe valorar con los expertos cuál de los tipos le conviene más según los usos que le va a dar.
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