{"id":6784,"date":"2021-08-13T09:44:22","date_gmt":"2021-08-13T13:44:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tcit.cl\/el-internet-de-las-cosas-copy\/"},"modified":"2023-04-26T15:24:34","modified_gmt":"2023-04-26T19:24:34","slug":"data-lake-y-data-warehouse-que-son","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tcit.cl\/ingles\/data-lake-y-data-warehouse-que-son\/","title":{"rendered":"Data Lake y Data Warehouse \u00bfQu\u00e9 son?"},"content":{"rendered":"

Si est\u00e1s relacionado de alguna manera con el <\/span>Big Data<\/span><\/a>, sabr\u00e1s que encontrar soluciones de almacenamiento para los vol\u00famenes de datos que se van generando cada segundo es de suma importancia. En el momento de gestionar informaci\u00f3n, puedes optar por repositorio para los datos como\u00a0 data warehouse o un data lake. Pero, \u00bfQu\u00e9 son? \u00bfQu\u00e9 funciones cumplen?<\/span><\/p>\n

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Cuando se empieza a hablar de <\/span>soluciones de Big Data<\/span><\/a>, la conversaci\u00f3n, habitualmente, se convierte en una discusi\u00f3n sobre data lake. Sin embargo, a menudo muchos no han escuchado el t\u00e9rmino o realmente no entienden bien lo que significa. Existe confusi\u00f3n en ocasiones entre data warehouse y data lake. A primera vista ambos sistemas pueden parecer muy similares, ya que est\u00e1n dise\u00f1ados para almacenar una gran cantidad de datos, sin embargo tienen cualidades \u00fanicas que los diferencian.\u00a0<\/span><\/p>\n

A continuaci\u00f3n, te explicamos m\u00e1s detalles sobre sus funciones y caracter\u00edsticas:<\/span><\/p>\n

Data Lake<\/b><\/p>\n

El reto de muchas empresas es integrar, gestionar y distribuir sus datos a aquellos que los necesitan en el menor tiempo posible, apareciendo en los \u00faltimos a\u00f1os el concepto de data lake.<\/span><\/p>\n

Este es un repositorio<\/span> compartido que te permite adquirir y almacenar grandes cantidades de datos<\/span> procedentes de sistemas heterog\u00e9neos en formato nativo<\/span>,<\/b> es decir, datos en bruto estructurados, semiestructurados y no estructurados. La adquisici\u00f3n puede provenir de sistemas heredados, como <\/span>CRM y ERP<\/span><\/a>, o de fuentes externas, como <\/span>Internet <\/span>de las Cosas (loT) y datos de redes sociales.<\/span><\/p>\n

Data Warehouse<\/b><\/p>\n

Almacena datos de manera organizada, con todo archivado y ordenado de forma definida. Cuando se estructura un almac\u00e9n de datos se dedica un gran esfuerzo a las etapas iniciales, que es cuando se analizan las fuentes y se comprenden los procesos empresariales y comerciales. Las decisiones se toman con respecto a qu\u00e9 datos incluir y excluir del almac\u00e9n, de manera que la informaci\u00f3n que se queda es la que tiene un uso espec\u00edfico. Por ejemplo: en las faenas de campos agr\u00edcolas con los datos de temperatura y humedad\u00a0 o\u00a0 en el sector financiero con transacciones y registro de procesos administrativos, por mencionar algunos.<\/span><\/p>\n

Las diferencias entre data lake y data warehouse<\/b><\/p>\n

Algunas de estas diferencias principales son la estructura de los datos, los m\u00e9todos de procesamiento, <\/span>en qu\u00e9 \u00e1mbito se utiliza y cu\u00e1l es la finalidad de los datos.<\/span><\/p>\n

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Al no tener estructura en una data lake es m\u00e1s f\u00e1cil hacer cambios ya que es mucho m\u00e1s flexible y podemos cambiar su configuraci\u00f3n seg\u00fan necesitemos. Sin embargo, en los sistemas data warehouse es m\u00e1s complejo, y puede llevarnos mucho m\u00e1s tiempo al implicar numerosos procesos empresariales relacionados.<\/span><\/p>\n

Los data warehouse son sistemas m\u00e1s vulnerables a la seguridad, y eso en ocasiones genera ciertas dudas a la hora de elegirlos como repositorios de informaci\u00f3n. Sin embargo, su acceso a la informaci\u00f3n es m\u00e1s r\u00e1pido, aumentando la productividad de la plantilla que permite conocer los resultados de la empresa o negocio en tiempo real. Transforma los datos en conocimiento, facilitando\u00a0 la toma de decisiones. Su implementaci\u00f3n implica una optimizaci\u00f3n tecnol\u00f3gica y econ\u00f3mica reduciendo los tiempos de respuesta y los costes operativos.<\/span><\/p>\n

En el data lake podemos centralizar todos los datos en el mismo lugar, sin importar la fuente de la que proceden. Tiene formas ilimitadas de consultar los datos, \u00fatil para todo tipo de perfiles. Se pueden aplicar multitud de herramientas para obtener una idea de lo que significan. Adem\u00e1s se tendr\u00e1 siempre acceso a la informaci\u00f3n, aunque la fuente est\u00e9 obsoleta para data lake seguir\u00e1 teniendo valor.<\/span><\/p>\n

A menudo se confunden estos dos tipos de almacenamiento de datos, pero son mucho m\u00e1s diferentes de lo que puede parecer a simple vista. De hecho, lo \u00fanico que tienen en com\u00fan es que contienen grandes cantidades de datos.<\/span><\/p>\n

Agilidad<\/b><\/p>\n

Dado que un data lake carece de estructura, es relativamente f\u00e1cil hacer cambios tanto en modelos como en consultas, son m\u00e1s flexibles y se pueden configurar o reconfigurar, seg\u00fan sea necesario y dependiendo de para qu\u00e9 se necesiten. Sin embargo, es mucho m\u00e1s engorroso y lleva mucho m\u00e1s tiempo cambiar la estructura de un data warehouse, debido a la gran cantidad de procesos empresariales que hay relacionados.<\/span><\/p>\n

A la hora de decidir qu\u00e9 tipo de gesti\u00f3n es la m\u00e1s adecuada, una de las preguntas que podemos hacernos es qui\u00e9n va a utilizar esos datos. Si quien va a usar esa informaci\u00f3n tiene poco conocimiento a nivel tecnol\u00f3gico, ser\u00e1 imprescindible que est\u00e9n ordenados y estructurados. De esta forma, podr\u00e1 utilizarlos hasta en un excel. Por lo tanto, en este caso lo mejor ser\u00eda utilizar el data warehouse.<\/span><\/p>\n

Mientras que si lo que se quiere es analizar, sin condicionantes, una gran variedad de datos que est\u00e9n\u00a0 o no estructurados y un experto ser\u00e1 el encargado; entonces lo mejor es emplear el date lake para poder extraer de ellos todas las posibilidades.<\/span><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

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