Data Lakehouse vs. Data Warehouse ¿Cuáles son las diferencias y ventajas?
- Claude Paugh
- hace 1 hora
- 5 Min. de lectura
La gestión de datos ha evolucionado rápidamente y las organizaciones se enfrentan a decisiones cruciales sobre cómo almacenar y analizar sus datos. Dos opciones populares son el almacén de datos y el repositorio centralizado. Ambos funcionan como repositorios centralizados de datos, pero difieren significativamente en estructura, propósito y casos de uso. Comprender estas diferencias ayuda a las empresas a decidir qué enfoque se adapta mejor a sus necesidades.
Este artículo explora las principales diferencias entre un data lakehouse y un data warehouse, destacando sus ventajas y desventajas. Al finalizar, comprenderá mejor cuándo utilizar cada uno y cómo influyen en la estrategia de datos.
¿Qué es un almacén de datos?
Un almacén de datos es un sistema centralizado diseñado para almacenar datos estructurados procedentes de múltiples fuentes. Organiza los datos en tablas y esquemas optimizados para realizar consultas y generar informes rápidamente. Los almacenes de datos suelen utilizar bases de datos relacionales y siguen normas estrictas de calidad y coherencia de los datos.
Características clave de un almacén de datos
Almacena únicamente datos estructurados , como registros de ventas, información de clientes y datos financieros.
Utiliza el esquema en escritura , lo que significa que los datos se limpian y formatean antes de entrar en el almacén de datos.
Admite consultas complejas y herramientas de inteligencia empresarial.
Diseñado para un alto rendimiento en análisis e informes.
Los datos suelen ser históricos y se actualizan por lotes.
Ventajas de un almacén de datos
Datos fiables y coherentes : El proceso de esquema en escritura garantiza que los datos sean limpios y precisos.
Rendimiento de consultas rápido : Optimizado para consultas SQL complejas e informes.
Sólido soporte para inteligencia empresarial : Funciona bien con herramientas como Tableau, Power BI y Looker.
Gobernanza y seguridad de datos : Facilita la aplicación de políticas sobre datos estructurados.
Desventajas de un almacén de datos
Limitado a datos estructurados : No puede manejar fácilmente datos no estructurados o semiestructurados como imágenes, registros o archivos JSON.
Alto coste inicial y complejidad : Requiere una planificación cuidadosa y procesos ETL (extracción, transformación, carga).
Menos flexible : Los cambios en las fuentes de datos o en el esquema requieren un esfuerzo significativo.
Retrasos en el procesamiento por lotes : Las actualizaciones de datos se realizan por lotes, por lo que la información en tiempo real es limitada.
¿Qué es un Data Lakehouse?
Un data lakehouse combina elementos de los data lakes y los data warehouses. Almacena datos estructurados y no estructurados en una única plataforma y admite cargas de trabajo de análisis y aprendizaje automático. La arquitectura lakehouse busca ofrecer la flexibilidad de un data lake con las características de gestión y rendimiento de un data warehouse.
Características clave de una casa junto al lago
Almacena datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en formatos de archivo abiertos.
Utiliza el esquema en lectura , lo que significa que los datos se interpretan cuando se accede a ellos, no cuando se almacenan.
Admite procesamiento en tiempo real y por lotes .
Permite el aprendizaje automático y el análisis avanzado junto con la inteligencia empresarial tradicional.
Suelen estar construidas sobre plataformas de almacenamiento en la nube como Amazon S3, Azure Data Lake o Google Cloud Storage.
Ventajas de una casa junto al lago
Flexibilidad : Puede manejar diversos tipos de datos procedentes de dispositivos IoT, redes sociales, registros y bases de datos.
Almacenamiento rentable : Utiliza almacenamiento de objetos en la nube más económico en lugar de bases de datos costosas.
Plataforma unificada : Combina flujos de trabajo de ingeniería de datos, ciencia de datos y BI.
Innovación más rápida : La tecnología Schema-on-read permite la rápida ingesta de nuevos datos sin necesidad de modelado previo.
Admite análisis en tiempo real : Los datos de transmisión se pueden procesar y analizar de inmediato.
Desventajas de una casa junto al lago
Complejidad en la gestión : Equilibrar la flexibilidad del esquema con la calidad de los datos requiere herramientas sofisticadas.
Compromisos de rendimiento : La velocidad de las consultas puede ser inferior a la de los almacenes de datos tradicionales para algunas cargas de trabajo.
Desafíos de seguridad y gobernanza : Gestionar el acceso y el cumplimiento en diversos tipos de datos es más difícil.
Tecnología más reciente : Menos herramientas maduras y menor estandarización del sector en comparación con los almacenes.
Principales diferencias entre Lakehouse y Data Warehouse
Cuándo usar un almacén de datos
Un almacén de datos es la mejor opción cuando su organización necesita:
Datos consistentes y limpios para la elaboración de informes y la toma de decisiones.
Para dar soporte a las herramientas tradicionales de inteligencia empresarial .
Para analizar datos estructurados procedentes de sistemas transaccionales.
Alto rendimiento de consultas para análisis SQL complejos.
Requisitos estrictos de gobernanza de datos y cumplimiento normativo.
Por ejemplo, una empresa minorista que realiza un seguimiento de las ventas, el inventario y los programas de fidelización de clientes se beneficia de un almacén de datos. La naturaleza estructurada de los datos y la necesidad de informes fiables hacen que el almacén de datos sea ideal.
Cuándo usar una casa junto al lago
Una casa junto al lago es ideal para organizaciones que:
Trabajar con diversos tipos de datos , incluyendo registros, imágenes y datos de sensores.
Es necesario combinar el aprendizaje automático con el análisis tradicional.
Deseo reducir los costes de almacenamiento utilizando almacenamiento de objetos en la nube.
Requieren análisis en tiempo real o casi en tiempo real .
Prefiero un esquema flexible para adaptarme rápidamente a nuevas fuentes de datos.
Por ejemplo, una empresa de medios que analiza metadatos de vídeo, registros de comportamiento de usuarios y feeds de redes sociales puede utilizar una plataforma Lakehouse para unificar estos tipos de datos y ejecutar análisis avanzados.
Ejemplos prácticos
Servicios financieros : Los bancos suelen utilizar almacenes de datos para analizar datos de transacciones estructuradas con el fin de detectar fraudes y garantizar el cumplimiento normativo. Sin embargo, también pueden adoptar sistemas lakehouse para incorporar datos no estructurados, como correos electrónicos de clientes o transcripciones de llamadas, y así obtener información más detallada.
Sector sanitario : Los hospitales utilizan almacenes de datos para gestionar los historiales de pacientes y la información de facturación. Una plataforma de almacenamiento de datos puede ayudar a integrar imágenes médicas, datos de sensores de dispositivos portátiles y datos genómicos para la investigación y la medicina personalizada.
Comercio electrónico : Los minoristas en línea dependen de almacenes de datos para obtener informes de ventas e inventario. Un almacén de datos integrado les permite analizar datos de navegación, reseñas de clientes y tendencias en redes sociales junto con los datos tradicionales.
Resumen de ventajas y desventajas
La elección entre un data lakehouse y un data warehouse depende de los tipos de datos, las necesidades analíticas, el presupuesto y las capacidades técnicas de su organización. Muchas empresas encuentran beneficios al combinar ambos enfoques, utilizando un data warehouse para la generación de informes principales y un data lakehouse para el análisis exploratorio y el aprendizaje automático.
Comprender estas diferencias te ayudará a desarrollar una estrategia de datos que respalde tus objetivos comerciales de manera eficiente y efectiva. Analiza tu panorama de datos actual y tus planes futuros para decidir qué sistema se ajusta mejor a tus necesidades.
