Los términos data lakes y data warehouses se confunden con regularidad, y se cree que son intercambiables como si se tratasen de sinónimos, y lo cierto es que no.

El data warehouse, al igual que el data lake, se usan para almacenar datos. Ahora bien, el tipo de datos que alberga el primero, no es igual que el segundo porque el estado, función y estructura son distintos.

Aprender a diferenciar entre ambos tipos de almacenamiento de datos es fundamental, y queremos ayudarte con ello. Así que si te interesa saber qué son, cuáles son sus características y cómo funcionan, sigue leyendo.

Data lakes y Data Warehouses ¿Qué son?

En primera instancia, los data lakes y data warehouses están diseñados para almacenar una elevada cantidad de datos.

Ahora, los datos que contiene un data lake no son iguales a los que guarda el data warehouses. Es por ello que cada uno demanda un tipo de gestión y funcionamiento diferente.

Pero para entenderlo mejor, lo explicaremos por separado.

Data warehouse

En español, un data warehouse significa almacén de datos, y es un sistema que cuenta con una infraestructura diseñada para que los datos sean organizados y almacenados en ella.

En primera instancia, un data warehouse solo es capaz de almacenar datos estructurados que se encuentran en columnas y filas. Aunque en ocasiones específicas podría almacenar datos semiestructurados y no estructurados, pero no es lo usual.

Sobre el origen de los datos, no está definido. Los datos pueden provenir de diferentes fuentes de la organización, como es el caso de la base de datos, el área de recursos humanos, ventas u otros.

Sin importar de donde provengan los datos, una data warehouse se encarga de su organización, así que acceder a la información que contienen es sencillo. Eso favorece la toma de decisiones informada y facilita los procesos en la organización.

Data lake

Data lake, o en español, lago de datos, también es un sistema que almacena información. Ahora, para entender cómo opera, imagina un lago. Los lagos son superficies de agua en la que coexiste un ecosistema variado en el que se encuentran plantas, diferentes especies animales y una biodiversidad extensa.

En el lago todos los elementos están juntos, fluyen y están dispersos en la superficie o dentro del agua, así que no hay una estructura definida porque todo está dentro del mismo lago.

Ahora volviendo al data lake, se trata de un tipo de almacenamiento en el que los datos están todos juntos y no tienen estructura. Además, los datos se encuentran en su formato original, así que no han recibido tratamiento alguno y tampoco están clasificados.

Cuando los datos son extraídos son depositados directamente en un data lake para guardarlos. Luego, se puede procesar la información para clasificarla y cambiarla de ubicación cuando ya haya sido estructurada. Pero mientras se mantenga sin tratamiento estará almacenada en el data lake.

Uno de los puntos fuertes del data lake, es que permite el procesamiento de información de acuerdo con la demanda. Para entenderlo, vuelve a imaginar el lago real del inicio. En lugar de sacar toda el agua, se pueden extraer pequeñas cantidades para rellenar botellas.

Lo anterior también sucede con el data lake, porque permite sacar cantidades pequeñas de datos que serán analizados y luego calificados en estructuras definidas. Así, su uso facilita el análisis de datos, reduce costes de almacenamiento y acelera las operaciones de gestión de datos.

Diferencias entre data lakes y data warehouses

Antes ya hablamos sobre cómo funcionan y cómo se estructuran ambos tipos de almacenamiento. Pero hay más diferencias, y algunas de ellas son:

1. Estructura de los datos

Los datos que se almacenan son diferentes, su estructura es lo que define dónde puede ser almacenado. En el caso de los data warehouses almacenan datos organizados, estructurados y que ya han recibido un tratamiento, que es el que les da el orden que permite su almacenamiento.

En cambio, los data lakes se caracterizan por almacenar datos sin procesar, que no tienen orden y que no cuentan con una estructura definida.

Para entenderlo, imagina un depósito gigante en el que hay un millón de camisetas de diferentes colores, tallas y marcas. Ese almacén representa un data lake en el que están todas las camisetas una encima de la otra y sin orden particular.

Ahora imagina otro depósito que está lleno de repisas en las que las camisetas están organizadas por color, talla y marca. Así pues, ese almacén funciona como un data warehouse, porque las camisetas ya no están desordenadas, sino que han sido clasificadas en características que las distinguen. 

2. Espacio                 

Un data warehouse requiere menos espacio que un data lake. Como en la data lake se almacena la información sin procesar, hay datos que son incorrectos o irrelevantes, pero se mantienen en el almacenamiento porque aún no se sabe si son útiles o no.

En cambio, en el data warehouse los datos ya han sido procesados. Así que se ha eliminado la información que no es importante y se mantiene solo la que aporta datos para la toma de decisiones, por lo que se necesita menos almacenamiento.

3. Uso

En ambos tipos de almacenamiento, el uso que se le da a los datos es diferente. En el data lake, como los datos no han sido procesados, se mantienen allí para que estén a la mano, o para ser empleados en el futuro con un fin específico.

Diferente es el caso de los datos contenidos en el data warehouse. Allí, los datos ya han sido usados para un fin específico y se mantienen con la intención de volver a ser empleados para otra acción o toma de decisiones.

4. Legibilidad

Los datos sin procesar que están en los data lakes son difíciles de leer. Como no tienen una estructura clara, la navegación es compleja. Para hacerlo, se requiere tener experiencia, y conocimiento en herramientas especializadas para poder comprender y traducir los datos.

En cuanto a los datos en el data warehouse, como ya están procesados, se organizan en hojas de cálculo con tablas, columnas y filas que son legibles por cualquier persona. No hace falta tener conocimiento en herramientas especializadas para poder acceder a la información y usarla a favor de la organización.

5. Seguridad

Como el data lake carece de estructura, acceder es más sencillo. Eso puede ser positivo para gestionar la información, pero también representa retos para mantener segura la información que allí se alberga.

Los data warehouse, por el contrario, tienen una estructura definida que evita que el acceso sea tan fácil. Alguien externo no podrá tener acceso a la información sin que esté autorizado, así que los datos estarán protegidos.

Los desafíos de los data lakes

Antes hemos resaltado los beneficios de los data lakes, pues se trata de un tipo de almacenamiento que permite albergar un gran volumen de datos clave para la toma de decisiones.

Sin duda el valor de los datos es innegable, pero no todos los datos tienen la calidad suficiente. Y se debe a que los datos que son almacenados en un data lake están en estado bruto, sin estructura y no se sabe con certeza si en realidad van a servir.

Cuando los datos están en el data lake, no hay forma de determinar las medidas de data quality y data governance adecuados. Así que los datos que se han almacenado pueden ser irrelevantes, poco específicos o sesgados.

Imagina que en una data lake se han almacenado millones de datos de una organización. La empresa espera que en esos datos haya información para mejorar los procesos internos, determinar cuáles son los intereses de los clientes y diseñar estrategias de marketing más efectivas.

Pero lo que se espera de los datos no siempre es lo que resulta. Puede que los datos almacenados sean incorrectos, tengan poco valor o su recolección no haya sido adecuada. Si eso sucede, no será más que información intratable que aporte pocos beneficios.

Ahora, eso no significa que todos los data lakes sean inservibles. En realidad son útiles, pero hay riesgos de usabilidad asociados con los datos, así que depende de cada caso.

¿Cuándo es mejor usar un data warehouse?

Como un data lake no es igual a un data warehouse, el que se elija dependerá del objetivo. Así que te dejamos algunas situaciones en las que es mejor usar un data warehouse que un data lake:

Gestión empresarial

Si una empresa necesita tomar una decisión sobre una estrategia de ventas, la compra de materia prima o la gestión de un área, lo mejor es usar un data warehouse. Acceder a la información que contiene es más sencillo, lo que acelera los procesos y evita pérdidas.

Además, como la información contenida en los data warehouses ya ha sido procesada, se tiene la seguridad de que es verdadera, así que la toma de decisiones será acertada.

Análisis de datos

Los almacenes de datos son útiles para guardar datos históricos que sirven para la toma de decisiones. Imagina que una empresa quiere determinar cuál será el nivel de ventas que experimentará en el último trimestre del año.

Para analizarlo, es necesario revisar el historial de ventas de los últimos años para analizar cuál ha sido el volumen de venta en ocasiones anteriores, y hacer una proyección de las posibles ganancias.

Para datos estables

Los datos que se almacenan en el data warehouse son estables, lo que significa que no experimentan variación en el tiempo. Si los datos no son cambiantes, como es el caso de los datos numéricos, pueden ser guardados en este tipo de almacenamiento porque no permite la flexibilidad.

¿Cuándo es mejor idea usar Data Lakes?

Los data lakes almacenan datos que no están estructurados, por lo que son datos más cualitativos que cuantitativos. Es por ello que son útiles para otros tipos de usos más allá del empresarial. Y algunos de ellos son:

Análisis de datos de salud

Como en un data lake se puede almacenar mucha información, permite aplicar un enfoque holístico para el abordaje del tratamiento de los pacientes. En un data lake, los profesionales sanitarios tienen información sobre la historia médica del paciente, pruebas realizadas, avance, información del seguro médico y más.

Optimización de procesos

En la industria manufacturera el uso de data lakes es extendido porque sirve para almacenar información sobre procesos de producción, inventarios y estado de maquinarias.

Por ejemplo, se puede saber cuándo es necesario invertir en materia prima. También se determina cuándo se tiene que hacer mantenimiento a las máquinas para evitar la inoperatividad. 

Mejorar la experiencia de los clientes

Un data lake almacena gran cantidad de información que puede usarse para ofrecer experiencias de compra personalizada a los clientes.

Por ejemplo, si un cliente ha visto durante 5 minutos la sección de zapatos de una tienda online, se determina que está interesado en comprar zapatos. Así, la aplicación puede ofrecerle ofertas de zapatos y mostrarle los modelos de zapatos en tendencia para generar más interés en el cliente y aumentar las ventas.

En resumen…

Los data lakes y data warehouses son herramientas clave para las organizaciones. Su uso es vital para el desarrollo empresarial porque favorece la toma de decisiones conscientes basadas en datos fidedignos.

Aunque son diferentes, ambos tipos de almacenamiento aportan beneficios. Pero es importante entender cómo funcionan para poder elegir el correcto, pues de ello dependerá que el tratamiento de los datos y su uso utilidad sea la esperada.

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