Las principales diferencias entre Data Lake, Data Lakehouse y Data Warehouse  

Si estás buscando implementar una estrategia que te ayude a mejorar tu toma de decisiones, es probable que hayas escuchado que un Data Lake, un Data Lakehouse o un Data Warehouse son la solución adecuada para tu organización. En este artículo hablaremos Data Lake, Data lakehouse y Data Warehouse, ¿qué son? ¿cuáles son sus diferencias? y ¿cuál es mejor para tu empresa? 

Data Lake, Data Lakehouse y Data Warehouse, ¿qué son? 

Los Data Lakes y Data Warehouse, son elementos que se utilizan en el almacenaje de Big Data, sin embargo, son términos que comparten funcionalidades, pero no son lo mismo.  Por su parte, un Data Lake es un conjunto de datos en bruto que no tiene una finalidad definida aún. Por otro lado, el Data Warehouse es un depósito de datos que tienen estructura y han sido filtrados y procesados para un propósito específico. Así mismo, encontramos los Data Lakehouse, es una nueva forma de manejar datos, combinando algunos de los mejores elementos de los Data Lakes y Data Warehouse. 

Comúnmente son confundidos debido a sus aparentes similitudes, pero en realidad el único elemento que tienen en común es la gran cantidad de datos que pueden manejar. Es importante distinguirlos ya que atienden diferentes necesidades, mientras el Data Lake podría ser óptimo para una compañía, podría no serlo para otra, y lo mismo sucede con un Data Warehouse y Data Lakehouse.  

¿Qué es Data Lake?  

Data Lake es un repositorio en donde podemos encontrar grandes cantidades de información estructurada, semi-estructurada y sin estructurar. Ofrece gran cantidad de datos para un mayor rendimiento en tiempo real y una amplia variedad de capacidades analíticas. Sus datos se almacenan a nivel de hoja y da una solución altamente efectiva que puede procesar grandes cantidades de información sin transformar.  

¿Qué es Data Lakehouse?  

Data Lakehouse es un nuevo sistema abierto que permite implementar estructuras de datos similares y funciones de administración de datos, muy similar a un Data Warehouse pero con el almacenamiento de bajo costo que utilizan en los Data Lakes. Al combinarlos, los datos pueden moverse más rápido sin tener que acceder a múltiples sistemas.  

¿Qué es Data Warehouse?  

Data Warehouse es una mezcla de tecnologías y componentes para el uso estratégico de datos. Recoge y gestiona información de diversas fuentes para dar una perspectiva significativa de los resultados. Es un proceso de transformación de datos en información.  

Almacena datos y folders que ayudan a organizar y usar los datos para tomar decisiones estratégicas, dando diferentes opciones de vista de tu información.  

Las principales diferencias entre Data Lake y Data Warehouse 

Existen diferentes elementos que distinguen Data Lake de Data Warehouse, los más relevantes engloban temas de estructura, usuario y accesibilidad, entre otros.  

• Data Lake puede almacenar datos sin procesar y que todavía no tienen una finalidad establecida, mientras que Data Warehouse cuenta con datos procesados y con una finalidad determinada.  
• Data Lake es relativamente nuevo en las tecnologías de Big Data, mientras que Data Warehouse lleva décadas en uso.   
• Data Lakes conserva todos los datos, a diferencia de Data Warehouse que decide que datos incluye o elimina.  
• Data Lake utiliza el proceso de ELT (Extract Load Transform) mientras que Data Warehouse usa ETL (Extract Transform Load).  
• Los usuarios de Data Lake son científicos de datos, además de ser muy accesible y de pronta actualización. Por otro lado, Data Warehouse es utilizado mayormente por personas de negocios, es un tanto complicado y es complejo llevar cambios.
• El costo de Data Lake es relativamente accesible en comparación a Data Warehouse.
• Data Lake es ideal para aquellos que quieren un análisis profundo. Data Warehouse es para aquellos usuarios más operativos.  

Puntos clave de un Data Lakehouse

Existen algunos puntos clave que diferencian los Data Lakes y Data Warehouse de un Data Lakehouse, lo que lleva a que sea una fusión entre ambos.  

• Las capas de metadatos para Data Lakes  
• Nuevos diseños de motores que dan una ejecución SQL de alto rendimiento en los Data Lakes.  
• Un acceso optimizado para Data Science y herramientas de aprendizaje.  

Data Lake vs Data Warehouse: ¿Cómo elegir cuál es mejor para mi empresa?  

Teniendo en cuenta algunas de las diferencias que podemos encontrar entre estas herramientas, enlistamos algunas preguntas que resolverán más a fondo tus dudas y te ayudarán a tomar la mejor decisión en cuanto a cuál se adapta más a las necesidades de tu organización.  

¿Qué tipo de estructura tienen los datos?  

La mayor diferencia entre estos dos términos radica en que los Data Lakes almacenan datos sin procesar, mientras que los Data Warehouses almacenan datos procesados y refinados. Es por eso que los Data Lakes necesitan una capacidad de almacenamiento mayor que un Data Warehouse. El riesgo de los Data Lakes es que los datos sin procesar se pueden convertir en datos sin las medidas necesarias de calidad. Un Data Warehouse, al contener únicamente datos procesados, estos pueden ser comprendidos por un público más amplio. Los Data Lakehouse, tienen la capacidad de obtener inteligencia a partir de datos no estructurados, haciendo que no sea necesario el uso de varios sistemas. 

¿Cuál será su propósito?  

Otro punto importante por considerar, al momento de tomar la decisión de cuál sería la mejor herramienta para una empresa podría ser su propósito. Los Data Lakes al contener una gran cantidad de datos que no necesariamente tienen un propósito determinado, o simplemente son datos que queremos tener a mano, tienen mucha menos organización y filtración. Mientras que los Data Warehouse que almacenan datos procesados y que se utilizaron para un propósito en específico, utilizando el espacio de almacenamiento únicamente en datos necesarios.  

 ¿Quiénes serán sus usuarios?  

Como lo mencionamos anteriormente, el usuario es elemento crucial en la toma de decisión al elegir entre Data Lakes y Data Warehouse. Los Data Lakes son mucho más difíciles de manejar, ya que no cualquiera puede manejar datos sin procesar, necesitando de un científico de datos que los comprenda y traduzca. Data Warehouses solamente requiere de un usuario que este familiarizado con los temas relacionados, ya que se muestra de manera mucho más gráfica y es entendible por cualquier empleado. El formato de open data utilizado en los Data Lakehouse, hará más fácil la tarea de analizar la información para los científicos de datos y posibles ingenieros que estén relacionados al sistema. 

¿Qué tan accesible?  

En temas de accesibilidad, los Data Lakes no tienen una estructura por lo que es fácil el acceder y cambiar datos. Estos cambios se pueden realizar rápidamente ya que los Data Lakes tienen pocas limitaciones. Los Data Warehouses son mucho más estructurados, por lo que son fáciles de entender, pero son difíciles de manipular debido a las limitaciones que tienen. Los Data Lakehouse tienen un esquema simplificado, además de una reducción en el movimiento de datos y la redundancia, se tiene acceso directo a los datos para herramientas de análisis. 

En conclusión, ¿es mejor un Data Lake o un Data Warehouse? 

Como se menciona anteriormente, cada herramienta puede satisfacer necesidades diferentes y no todas las empresas necesitan lo mismo. Los Data Lakes son excelentes para aquellas empresas que no necesitan de gran organización, requieren tener grandes cantidades de información sin procesar y sus principales usuarios serán científicos de datos. Los Data Warehouses, son más recomendados cuando serán usados con diversos empleados de la organización, necesitan más estructura y han sido filtrados con anterioridad, dejando únicamente los datos necesarios. Los Data Lakehouse son la fusión entre un Data Lake y un Data Warehouse, teniendo ventajas sobre un sistema de soluciones múltiples, teniendo que invertir menos tiempo y esfuerzo, con un sistema simplificado, no es necesario un mayor movimiento de datos y se tiene un acceso directo a los mismos, además de que el almacenamiento de datos es rentable. 

Existen diferentes herramientas en Microsoft que pueden ayudar a construir arquitecturas moderas y flexibles de cualquiera de las tres herramientas de almacenamiento. Así mismo, también se pueden utilizar plataformas como Snowflake para la creación de los mismos.  

En Intus, podemos ayudarte construir un Data Lake o Data Warehouse, según las necesidades que tenga la organización.  Con arquitecturas flexibles y escalables, para mejorar la gestión de los datos y facilitar el análisis, a través de una fuente de información confiable para toda la empresa.