Data warehouse vs. data lake: ¡elige bien!

No se puede hablar de Big Data y almacenamiento sin mencionar las dos formas principales para salvaguardar los datos: data warehouse y data lake. Ambos métodos son pilares fundamentales para el análisis de información y la toma de decisiones empresariales, aunque presentan diferencias importantes que hay que considerar. Hoy, enfrentamos data warehouse vs. data lake para que implementes la que mejor se adapte a tus objetivos. ¡Toma nota!

¿Qué es un data warehouse?

El data warehouse es un almacén de datos en el que se guarda, transforma y analiza información relevante para una empresa. Es decir, no hablamos de datos brutos, sino de datos correctamente estructurados y orientados a un objetivo concreto.

Para procesar esta información se usan una serie de herramientas y operaciones conocidas como data warehousing. Uno de sus procedimientos fundamentales es el ETL (Extract, Transform, Load), por el que se extraen los datos de múltiples fuentes, se limpian dándoles un formato coherente y se cargan en el data warehouse para su análisis posterior.

Precisamente, el análisis para la toma de decisiones de negocio es la finalidad central de estos almacenes de datos. Se preparan de tal manera que no hace falta tener un máster en Big Data para poder entender la información y orientar las iniciativas empresariales. Incluso un perfil que no sea técnico, como un directivo, podrá comprender los informes generados a partir de este sistema. Entonces, ¿estamos diciendo que es mejor un data warehouse que un data lake? Antes de entrar en eso, vamos a ver cómo funciona exactamente el primero de estos almacenes.

¿Cómo funciona un data warehouse?

Si comparamos el data warehouse vs. el data lake, está claro que el primero es más organizado. Esto es así gracias al proceso que sigue para guardar los datos:

Se extraen diferentes tipos de datos valiosos para la empresa.
Los datos se transforman, lo que supone eliminar duplicidades y errores, y pasarlos a un formato común que permita trabajar con ellos.
La información se carga y almacena en el data warehouse.
Se ponen en marcha instrumentos de análisis y visualización para analizar los datos.
Se generan informes para resumir e interpretar la información estudiada.

¿Qué es un data lake?

Para explicar bien las diferencias entre el data warehouse y el data lake, hay que definir bien el segundo. En este caso, hablamos de nuevo de un almacén de datos, pero mucho más ecléctico.

Como su nombre indica, es un “lago de datos” en el que se almacena información en bruto, es decir, que no se ha tratado ni preparado para su análisis. Se guarda tal y como se genera y se captura, lo que permite que convivan en un mismo lugar tanto datos estructurados como semiestructurados y no estructurados.

Debido al gran volumen y variedad de la información recogida, será muy importante aplicar una buena gobernanza de datos, con el fin de que el data lake no se convierta en un agujero de cifras imposible de analizar. El analista de Big Data es quien suele encargarse de estudiar esta información, ya que es algo más compleja.

Principales diferencias entre data warehouse y data lake

Partiendo de las definiciones anteriores, la comparativa entre el data warehouse y el data lake es mucho más sencilla. La finalidad y el tipo de dato almacenado son las diferencias principales, pero también hay otras menos evidentes.

Por ejemplo, el data lake permite una mayor flexibilidad, ya que, al no tratar los datos, estos pueden actualizarse y analizarse más rápidamente. Por el mismo motivo, hablamos de sistemas más escalables, con capacidad para guardar mucha más información si el volumen de la empresa crece.

Un data warehouse, al igual que ocurriría con una persona muy organizada, es más rígido. Como está enfocado en un propósito determinado (y los datos se han tratado de una forma concreta), resulta menos maleable si queremos hacer análisis distintos a los preestablecidos.

Para que tengas una idea más visual de lo que los distingue, hemos preparado un resumen en el que enfrentamos el data warehouse vs. el data lake. ¡Échale un ojo y aclara tus dudas!

Aspecto	Data warehouse	Data lake
Tipo de dato	Estructurado	Estructurado, no estructurado y semiestructurado
Formato	Tratado	Bruto
Procesamiento	ETL (extraer, transformar y cagar)	ELT (extraer, cargar y transformar)
Almacenamiento	Ahorra almacenamiento	Gran capacidad de almacenamiento
Accesibilidad de la información	Relativamente sencilla	Difícil para perfiles no técnicos
Propósito	Definido	Indefinido
Escalabilidad	Fácil	Difícil
Usuario	Empresarios	Científicos de datos

Cuándo usar un data warehouse y cuándo un data lake

Ha llegado el momento de la verdad: data warehouse vs. data lake, ¿cuál elegir? La decisión dependerá de lo que quieras conseguir con tu sistema de almacenamiento. ¡Aquí tienes los casos en los que te recomendamos escoger uno u otro!

Data warehouse	Data lake
Trabajas con datos estructurados y estables	Necesitas almacenar todo tipo de datos
Necesitas datos validados y generar informes periódicos	Te interesa el procesamiento en tiempo real (IA, machine learning...)
Buscas información para apoyar decisiones de negocio	La estructura de tus datos suele cambiar mucho
Quieres facilitar las auditorias y asegurar el cumplimiento normativo	No tienes un objetivo definido para tus análisis

¿Es posible combinar un data warehouse y un data lake?

¡Totalmente! En este artículo, hemos hecho competir al data warehouse vs. el data lake, pero, en realidad, ¡no tienes que quedarte solo con uno!

Un gran número de empresas usan una arquitectura híbrida, conocida como lakehouse. Este sistema parte de un data lake, en el que está la información en bruto, y añade una capa de data warehouse que bebe del lago de datos.

De esta manera, se pueden realizar análisis de calidad con consultas SQL, pero también almacenar una gran cantidad de información distinta a bajo precio y aumentar su flexibilidad. ¡Un win-win para cualquier negocio!

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