Data Lake vs. Data Warehouse vs. Base de datos: Diferencias clave explicadas

El almacenamiento de datos está muy importante. Las empresas de datos son mucho en las noticias últimamente, especialmente cuando intentan maximizar el valor del potencial del big data. Para el profano, el almacenamiento de datos está gestionado normalmente en una base de datos tradicional. Pero para el big data, las empresas utilizan almacenes de datos y lagos de datos. Los lagos de datos a menudo son comparados con almacenes de datos, pero no deberían hacerlo. Los lagos de datos y los almacenes de datos son muy diferentes, desde la estructura y el procesamiento hasta quién los utiliza y por qué. En este artículo, vamos a:

• Define bases de datos, almacenes de datos y data lakes
• Profundiza en data lake vs data warehouse
• Resume las grandes diferencias
• Precaución con la utiliza de los lagos de datos
• Explora el futuro del almacenamiento de datos
• Mostrar cómo elegir la solución adecuada de almacenamiento de datos
• Y más

Definición de base de datos, almacén de datos y lago de datos

Empecemos Comienza con los conceptos y utiliza una analogía experta para señalar las diferencias.

¿Qué es una base de datos?

Una base de datos están un lugar de almacenamiento que alberga datos estructurados. Normalmente pensamos en una base de datos en un ordenador: que contiene datos, fácilmente accesibles de varias maneras. Se podría argumentar que te podrías considerar tu smartphone una base de datos por sí solo, gracias a todos los datos que almacena sobre ti. Para todas las organizaciones, los casos de utiliza de bases de datos incluyen:

• Creación de informes para datos financieros y de otro tipo
• Análisis de conjuntos de datos relativamente pequeños
• Automatización de procesos empresariales
• Auditoría de la introducción de datos

Ejemplos en bases de datos

Cuando se trata de sistemas comerciales de bases de datos, te disponer de una variedad de opciones. Cada uno de los ejemplos siguientes tiene diferentes características y capacidades para considera al seleccionar la que mejor se adapte a tu aplicación. Bases de datos populares son:

• Oráculo
• PostgreSQL
• MongoDB
• Elasticsearch
• Apache Cassandra

(Conoce más sobre la diferencia clave en bases de datos: SQL vs NoSQL.)

¿Qué es un almacén de datos?

El siguiente paso desde una base de datos están un almacén de datos. Los almacenes de datos son grandes ubicaciones de almacenamiento para datos que te acumular de una amplia variedad de fuentes. Durante décadas, la base para la inteligencia empresarial y el descubrimiento/almacenamiento de datos reposó en los almacenes de datos. Sus estructuras específicas y estáticas dictan lo que el análisis de datos te puede realizar. Los almacenes de datos son populares entre empresas medianas y grandes como una forma de compartir datos y contenido entre bases de datos compartimentadas por equipos o departamentos. Los almacenes de datos ayudan a las organizaciones a ser más eficientes. Las organizaciones que utilizan almacenes de datos suelen hacerlo para guiar las decisiones de la dirección—todas esas decisiones "basadas en datos" de las que siempre te oien.

Ejemplos de almacenes de datos

Estas soluciones de almacenamiento de datos a gran escala Haz posible recopilar datos de múltiples fuentes en un único repositorio que apoya la analítica empresarial y la toma de decisiones. Las empresas populares que ofrecen almacenes de datos incluyen:

• Copo de nieve
• Yellowbrick
• Teradata

¿Qué es un data lake?

Un data lake están un gran repositorio de almacenamiento que almacena una enorme cantidad de datos en bruto en su formato original hasta que te los necesite. Los data lakes explotan la mayor limitación de los data warehouses: su capacidad para ser más flexibles. Como Ve más abajo, los casos utiliza para los data lakes son generalmente limitados a la investigación y pruebas de ciencia de datos, es decir, los principales usuarios de los data lakes son los científicos de datos e ingenieros. Para una empresa que realmente construye almacenes de datos, por ejemplo, el data lake están un lugar para volcar y almacenar temporalmente todos los datos hasta que el data warehouse están operativo. Las organizaciones pequeñas y medianas probablemente tengan poco o ningún motivo para utilizar un data lake.

Ejemplos de lagos de datos

Estos enormes reservorios son lo suficientemente flexibles como para contener datos en bruto que pueden estar estructurados, parcialmente estructurados o totalmente no estructurados. A medida que la IA, el aprendizaje automático y los nuevos tipos de análisis de datos manejan cada vez más una variedad de tipos y estructuras de datos, los data lakes han surgido como la solución escalable y flexible de elección. Las empresas de data lake más populares son:

• Hadoop
• Azure
• Amazon S3

Data Lake vs. data warehouse

Entender las diferencias en las opciones de almacenamiento de datos ayudará a te Haz la elección adecuada para tus aplicaciones. Aquí están un resumen rápido de lo que ofrece cada opción: Bases de datos:

• Son mejores para el procesamiento en tiempo real de las transacciones.
• Los datos están altamente estructurados y normalizados en filas y columnas de valores y atributos.
• Los esquemas son rígidos y enfatizan la coherencia.
• La escalabilidad está limitada.

Almacenes de datos:

• Son mejores para almacenar inteligencia empresarial y analizar datos históricos para la toma de decisiones operativas.
• Los datos provienen de múltiples fuentes y están estructurados o semiestructurados.
• Los esquemas son predefinidos, pero pueden adaptarse en cierta medida para soportar el análisis.
• La escalabilidad está alta, para gestionar grandes masas de datos de forma eficiente y económica.

Lagos de datos:

• Son ideales para almacenar grandes cantidades de datos para aplicaciones diversas y aún por definir, incluyendo aprendizaje automático y otros usos avanzados.
• Los datos pueden estructurarse, no estructurarse y en varios formatos, desde tablas, hasta registros, imágenes y documentos.
• Los esquemas se son aplicados cuando se están leídos y utilizados datos en aplicaciones; de lo contrario, los datos almacenados en el lago no tienen esquema.
• La escalabilidad y la flexibilidad están altamente rentables y son los valores centrales de los lagos de datos.

Data Lake vs Data Warehouse vs Base de datos: ilustrando las diferencias

Lee Easton, presidente de AeroVision.io proveedor de datos como servicio, recomienda una analogía de herramientas para entender las diferencias. En esto, tus datos son las herramientas te puedes usar. Imagina un cobertizo de herramientas en tu jardín. te almacena algunas herramientas—datos—en una caja de herramientas o en estanterías (bastante) organizadas. Este almacenamiento de herramientas específico, accesible y organizado están tu base de datos. El cobertizo de herramientas, donde están almacenado todo esto, están tu almacén de datos. te puede tener muchas (¡y muchísimas!) cajas de herramientas en el taller. Algunas cajas de herramientas pueden ser tuyas, pero te podrían almacena cajas de tus amigos o vecinos, siempre que tu cobertizo están lo suficientemente grande. Aunque te guardan sus herramientas, tus vecinos las mantienen organizadas en sus propias cajas. Pero, ¿y si tus amigos no usan cajas de herramientas para almacena todas sus herramientas? Simplemente los han dejado ahí, desorganizados, sin tener claro para qué son algunas herramientas—esto es tu data lake. En un data lake, los datos están en bruto y desorganizados, probablemente sin estructura. Cualquier dato en bruto del data lake que no se haya organizado en estanterías (bases de datos) o en un sistema organizado (data warehouses) apenas están una herramienta—en forma bruta, esos datos no son útiles.

Comparando el almacenamiento de datos

Ahora que hemos dominado los conceptos, veamos las diferencias entre bases de datos, almacenes de datos y data lakes en seis áreas clave.

Datos

Las bases de datos y almacenes de datos solo pueden almacenar datos que han sido estructurados. Un data lake, en cambio, no respeta los datos como un data warehouse y una base de datos. Almacena todo tipo de datos: estructurados, semiestructurados o no estructurados. Las tres ubicaciones de almacenamiento de datos pueden manejar datos calientes y fríos, pero los datos fríos suelen están más adecuados en los data lakes, donde la latencia no es un problema. (Más sobre la latencia a continuación.)

Procesamiento

Antes de que los datos puedan cargarse en un almacén de datos, deben tener cierta forma y estructura—es decir, un modelo. El proceso de dar forma y estructura a los datos se está llamado schema-on-write. Una base de datos también utiliza el enfoque schema-on-write. Un data lake, en cambio, acepta los datos en su forma bruta. Cuando te necesitas utilizar datos, tú tienes que darles forma y estructura. Esto se está llamando schema-on-read, una forma muy diferente de procesar datos.

Coste

Una de las características más atractivas de las tecnologías de big data están el coste de almacenar datos. Almacenar datos con tecnologías de big data está relativamente más barato que almacenarlos en un almacén de datos. Esto se debe a que las tecnologías de datos suelen son de código abierto, por lo que las licencias y el soporte comunitario están gratuitos. Las tecnologías de datos son diseñadas para instalarse en hardware de bajo coste y de bajo coste. Almacenar un almacén de datos puede ser costoso, especialmente si el volumen de datos está grande. Un data lake, en cambio, está diseñado para almacenamiento de bajo coste. Una base de datos tiene costes de almacenamiento flexibles que pueden ser altos o bajos según las necesidades.

Agilidad

Un data warehouse están un banco de datos altamente estructurado, con una configuración fija y poca agilidad. Cambiar la estructura no es demasiado difícil, al menos técnicamente, pero hacerlo están llevar tiempo cuando te tener en cuenta todos los procesos empresariales que ya son vinculados al almacén. Del mismo modo, las bases de datos son menos ágiles de configura debido a su naturaleza estructurada. Por el contrario, un data lake carece de estructura. Esta agilidad facilita que los desarrolladores de datos y científicos de datos configura y reconfiguren fácilmente modelos de datos, consultas y aplicaciones. (Eso explica por qué los expertos en datos—no empleados generales—son trabajando en lagos de datos: para investigación y pruebas. La falta de estructura mantiene alejados a los no expertos.)

Seguridad

Las tecnologías de almacén de datos, a diferencia de las tecnologías de big data, existen y se utilizan desde hace décadas. Los almacenes de datos son mucho más maduros y seguros que los data lakes. Las tecnologías de big data, que incorporan lagos de datos, son relativamente nuevas. Por ello, la capacidad de asegurar datos en un data lake está inmadura. Sorprendentemente, las bases de datos suelen son menos seguras que los almacenes. Probablemente se deba a cómo se desarrollaron las bases de datos para pequeños conjuntos de datos, no a los casos de utiliza de big data que Ve hoy en día. Por suerte, la seguridad de los datos está madurando rápidamente.

Usuarios

Los almacenes de datos, lagos de datos y bases de datos son adecuados para diferentes usuarios:

• Las bases de datos son muy flexibles y, por tanto, adecuadas para cualquier usuario.
• Los almacenes de datos son utilizados principalmente en la industria empresarial por profesionales del sector.
• Los lagos de datos son utilizados principalmente en campos científicos por científicos de datos.

Precaución con los lagos de datos

Las empresas son adoptando los data lakes, a veces en lugar de almacenes de datos. Pero los data lakes no son exentos de inconvenientes y carencias. La nueva tecnología a menudo conlleva desafíos: algunos predecibles, otros no. Los data lakes no son diferentes. No es que los data lakes son propensos a errores. En cambio, las empresas que se adentren en data lakes deberían hacerlo con cautela.

Desventajas de los lagos de datos

Los lagos de datos no resolverán todos tus problemas de datos. De hecho, pueden echar leña al fuego, creando más problemas de los que estaban destinados a resolver. Esto se debe a que los lagos de datos tienden a pasar por alto las mejores prácticas de datos.

• Los lagos de datos te permiten almacenar cualquier cosa sin cuestionar si te necesitan todos los datos. Este enfoque está defectuoso porque dificulta que un usuario del lago de datos Obtén valor de los datos.
• Los lagos de datos no priorizan qué datos están entrando en una cadena de suministro ni cómo están beneficiosos esos datos. Esta falta de priorización de datos aumenta el coste de los data lakes (frente a los almacenes de datos y bases de datos) y dificulta cualquier claridad sobre qué datos están necesarios. Esto ralentiza, quizá detiene, todo tu proceso analítico. Evita este problema resumiendo y actuando sobre los datos antes de almacenarlos en los lagos de datos.
• La latencia de los datos están mayor en los data lakes. Los data lakes son usados a menudo para informes y análisis; cualquier retraso en la obtención de datos afectará a tu análisis. La latencia en los datos ralentiza las respuestas interactivas y, por extensión, la velocidad de reloj de tu organización. La razón de esos datos, y la velocidad de acceso a ellos, deberían determinar si están mejor almacenados en un data warehouse o base de datos.
• Los lagos de datos no tienen reglas que supervisen lo que pueden absorber, lo que aumenta el riesgo de tu organización. El hecho de que tú puedas almacenar todos tus datos, independientemente de su origen, te expone a una serie de riesgos regulatorios. Multiplica esto por todos los usuarios del lago de datos dentro de tu organización. La falta de priorización de datos agrava aún más tu riesgo de cumplimiento.
• Los lagos de datos fomentan la sobreindulgencia de los datos. Demasiados datos sin prioridad generan complejidad, lo que significa más costes y confusión para tu empresa—y probablemente poco valor. Las organizaciones no deberían esforzarse por los lagos de datos por sí solas; en su lugar, los lagos de datos deberían usarse solo dentro de una estrategia de datos global que se alinee con soluciones accionables.

Los datos solo están valiosos si pueden utilizarse para ayudar a Haz decisiones de manera oportuna. Un usuario o una empresa que planee analizar datos almacenados en un data lake dedicará mucho tiempo a encontrarlos y prepararlos para la analítica, justo lo opuesto a la eficiencia de datos para operaciones basadas en datos. En su lugar, te siempre debe ver los datos desde la perspectiva de la cadena de suministro: principio, desarrollo y final. Independientemente de los datos, te siempre debe planificar una estrategia sobre cómo te hará:

• Encuentra los datos
• Llevar los datos al almacenamiento de datos de la organización
• Explora y transforma los datos

Este enfoque permite extraer la optimización del valor de los datos.

El futuro están en los almacenes de datos

Si los almacenes de datos han sido descuidados para los data lakes, podrían estar recuperando. Eso se debe a dos razones principales, según Mark Cusack, CTO de Yellowbrick:

• Las empresas de almacenes de datos son mejorando la experiencia en la nube para el consumidor, facilitando probar, comprar y ampliar tu almacén con poca o ninguna carga administrativa.
• El almacenamiento de datos será crucial en el aprendizaje automático y la IA. Esto se debe a que el potencial del aprendizaje automático depende de datos actualizados, por lo que los datos están mejor almacenados en almacenes, no en lagos.

Al desarrollar modelos de aprendizaje automático, te dedicarás aproximadamente el 80% de ese tiempo solo a preparar los datos. Los almacenes tienen capacidades de transformación integradas, lo que facilita y acelera la preparación de datos, especialmente a gran escala de datos. Y estos almacenes pueden reutilizar características y funciones en proyectos analíticos, lo que significa que tú puedes superponer un esquema entre diferentes características. Esto reduce la duplicación y aumenta la calidad de tus datos.

A medida que las empresas adoptan el aprendizaje automático y la ciencia de datos, los almacenes de datos se convertirán en la herramienta más valiosa en tu almacén de herramientas.

¿Qué solución de almacenamiento de datos está adecuada para mí?

Cuando se trata de bases de datos, almacenes de datos o lagos de datos, la elección correcta depende de tu caso de utiliza y de las necesidades de tu organización. Algunas organizaciones utilizan los tres enfoques para soportar diversos usos de datos. El enfoque híbrido equilibra flexibilidad, escala y rendimiento para soportar de forma rentable un número creciente de casos de uso.

• Si tu organización necesita procesar transacciones de forma eficiente en tiempo real, las bases de datos son ideales.
• Si te necesita apoyar análisis e informes de inteligencia empresarial a partir de grandes cantidades de datos estructurados y semiestructurados, un almacén de datos proporciona potencia y rendimiento.
• Si te prevén utilizar grandes volúmenes de datos diversos y en bruto y aplicar análisis avanzados, aprendizaje automático o procesamiento de big data, te son mejor servido por un data lake.

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Recursos adicionales

Para más información sobre este tema, explora estos recursos:

• Blog de Aprendizaje Automático y Big Data de BMC
• 3 claves para construir Pipelines de datos resilientes
• Habilitando al Científico de Datos Ciudadano
• Dark Data: Lo básico y los desafíos

Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.