Diferencias entre Data Lake vs Data Warehouse

19 junio
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Diferencias entre Data Lake vs Data Warehouse
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Hoy en día las empresas trabajan con inmensas cantidades de datos. Por eso, están obligadas a encontrar soluciones que les permitan gestionar todos esos datos y además procesarlos de la manera adecuada para extraer la máxima información posible.

Durante mucho tiempo el Data Warehouse se ha ocupado de facilitar el acceso a dichos datos, aunque se originen de diferentes fuentes, y también de convertir esos datos en información relevante. Dicha información ha sido vital para analizar el mercado, los clientes y la competencia. A partir de ahí, se han podido tomar las decisiones más adecuadas.

Pero en los últimos tiempos se ha incorporado un nuevo concepto, nos referimos al Data Lake. Este se centra más en integrar, gestionar y distribuir todos los datos en el mínimo tiempo que sea posible. A continuación, te mostramos las diferencias entre Date Lake vs Data Warehouse

Data Lake vs Data Warehouse

El término Data Lake hace referencia a un lugar donde se almacenan datos estructurados o no, sin tratar y sin organizar, con el fin de analizarlos posteriormente. Facilita que quienes van a utilizar los datos puedan hacerlo de manera más creativa y que no esté ya definido el uso que se les puede dar. Es el sistema que más datos aglutina, ya que no rechaza la información.

Un Data Warehouse es un almacén de datos ordenados, que están preparados para ser utilizados por la empresa propietaria de los mismos o por otras aplicaciones. Con esta tecnología se pueden almacenar de manera ordenada los datos y se facilita la consulta y el análisis. En otras palabras, se trata de un almacén de datos que se pueden transformar en conocimiento.

A la hora de decidir qué tipo de gestión es la más adecuada una de las preguntas que cabría hacerse es quién va a utilizar esos datos. Si quien va a usar los datos tiene poco conocimiento a nivel tecnológico será imprescindible que estén ordenados y estructurados. De esta forma, podrá utilizarlos hasta en un Excel. Por lo tanto, en este caso lo mejor sería utilizar el Data Warehouse.

Mientras que si lo que se quiere es analizar sin condicionantes una gran variedad de datos que estén estructurados y que no lo estén y se va a encargar de hacerlo un experto, entonces lo mejor es emplear el Date Lake para poder exprimir de ellos todas las posibilidades.

Date Lake vs Data Warehouse, ¿cuál elegir?

Es posible que ya tengas más claras las diferencias entre Date Lake vs Data Warehouse. Pero aún podemos profundizar más en este asunto. Por eso, en los siguientes puntos descubrirás más aspectos que te resultarán interesantes:

    • Cuando se utiliza el Date Lake se conservan todos los datos, sin embargo, con el Date Warehouse se invierte un tiempo en dilucidar qué información se almacena y cuál se desecha.
    • Con el Date Lake se mantienen todos los datos, como decíamos, con independencia de su clase, su origen, su formato y sin que se haya normalizado su estructura. La información se encontrará en todo momento en su forma original y solo cambiará cuando se vaya a utilizar.
    • Con el Data Warehouse los datos pueden ser utilizados por todos los usuarios, lo que incluye a las personas que tienen un nivel de análisis más elevado, pero también a quienes tienen unos conocimientos más básicos.
    • El Data Lake se adapta muy bien a los cambios, mientras que el Data Warehouse no lo hace igual. El Data Warehouse necesita un tiempo para gestionar la información, mientras que el Data Lake no precisa de una inversión previa de tiempo, ya que los datos se almacenan y entregan en bruto.

Está claro que existen diferencias entre el Data Lake y el Data Warehouse, por lo que cada empresa debe decidir qué tecnología le resulta más útil para su objetivo particular.

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