Data Lake Vs Data Warehousing: diferencias clave que debe conocer

Publicado: 2023-04-06

Los datos se han convertido en una parte crucial de todas las empresas. Los datos tienen varios ingredientes asociados para adquirir su máximo valor, como recopilar grandes volúmenes de datos, procesarlos, analizarlos y almacenarlos. Como una organización requiere una gran cantidad de datos, almacenarlos correctamente es una tarea importante. El lago de datos y el almacén de datos son dos modelos de almacenamiento de datos muy conocidos que han demostrado ser útiles para las organizaciones que utilizan estas metodologías.

Ambos modelos de almacenamiento de datos se utilizan principalmente para almacenar Big Data. A veces, una organización utiliza el lago de datos y el almacenamiento de datos simultáneamente cuando es necesario. Sin embargo, las dos técnicas son muy diferentes entre sí y se han desarrollado con diferentes propósitos. Un lago de datos y un almacén de datos difieren en estructura y capacidades para almacenar datos.

Profundicemos en la comprensión de estos dos modelos de almacenamiento de datos y las diferencias clave entre el lago de datos y el almacén de datos .

Tabla de contenido

¿Qué es un almacén de datos?

Un almacén de datos es un tipo de sistema de gestión de datos que posee capacidades para respaldar la búsqueda de Business Intelligence (BI), principalmente análisis de datos. Los almacenes de datos contienen una gran cantidad de datos históricos y tienen la intención de realizar consultas para llevar a cabo el proceso de análisis de datos. Se espera que el almacén de datos como modelo de almacenamiento alcance una tasa de crecimiento del 22,56 % para 2026. Esto es tres veces el tamaño del mercado en 2021, que es de 4700 millones de dólares.

La técnica de almacenamiento de datos es utilizada principalmente por organizaciones medianas y grandes. Es una técnica conveniente para compartir datos significativos entre varios departamentos de una organización a través de bases de datos. Los almacenes de datos atraen datos con regularidad y, por lo general, se obtienen de varios lugares.

Un almacén de datos es una excelente manera de canalizar y consolidar grandes cantidades de datos. Almacena principalmente información sobre clientes, productos, servicios, pedidos, inventario, etc.

¿Qué es el lago de datos?

Un lago de datos es un repositorio de almacenamiento central que almacena big data en un formato sin procesar. El lago de datos posee la capacidad de almacenar datos no estructurados, semiestructurados y estructurados, y esta disposición ofrece la flexibilidad del tipo de almacenamiento a los usuarios. Un lago de datos es una ventaja para las organizaciones, ya que se espera que el tamaño del mercado mundial de lagos de datos alcance una tasa de crecimiento del 20,6 % para 2027, lo que implica su rápida implementación en el mercado.

Data Lake usa metadatos e identificadores mientras almacena datos, donde las etiquetas de metadatos permiten que un lago de datos recupere datos rápidamente. Un clúster escribe principalmente la configuración de lagos de datos de hardware con más escalabilidad. Entonces, el sistema del lago de datos vuelca los datos en un espacio de almacenamiento en caso de que se requiera más adelante.

Sin embargo, un lago de datos no analiza ni procesa los datos inmediatamente. Es un método de almacenamiento rápido generalmente utilizado por científicos de datos.

Diferencia entre almacén de datos y lago de datos

Data warehouse vs data lake es una palabra de moda en la industria de TI actual. Estos son los dos modos más populares de almacenamiento y procesamiento de big data, pero ambos tienen ciertas diferencias. La diferencia entre el lago de datos y el almacén de datos se puede establecer de la siguiente manera:

Base lago de datos Almacén de datos
Almacenamiento Cualquier tipo de datos se puede almacenar en nuestro lago de datos, independientemente de su estructura o fuente. Trata con datos sin procesar y los transforma solo cuando es necesario. El almacén de datos se ocupa de los datos que consisten en métricas cuantitativas y se han extraído de fuentes transaccionales. Los datos se transforman periódicamente.
Historia La metodología de almacenamiento de lago de datos utiliza big data y es un concepto relativamente nuevo. Los almacenes de datos han prevalecido durante muchos años, a diferencia de los grandes datos.
captura de datos Tiene la capacidad de capturar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en su formato original. Solo captura datos de estructura y los agiliza para fines de almacenamiento.
Cronología de datos Un lago de datos almacena todos los datos, ya sea que se requieran en el presente o en el futuro. Un lago de datos conserva los datos de forma permanente para utilizarlos en el análisis. El almacén de datos ahorra una cantidad significativa de tiempo para procesar y analizar varias fuentes de datos y decidir qué almacenar.
Usuarios Lo mejor para los usuarios que realizan un análisis profundo. Por ejemplo, científicos de datos, estadísticos, ingenieros, etc. Mejor para usuarios operativos. Por ejemplo, empresarios, dueños de negocios, partes interesadas, etc.
Costo Un lago de datos es comparativamente menos costoso cuando se trata de almacenar datos utilizando esta metodología. Un almacén de datos es relativamente costoso y consume más tiempo para almacenar datos.
Tarea Permite a los usuarios acceder a los datos incluso antes de borrarlos, transformarlos y estructurarlos. Permite a los usuarios obtener información sobre preguntas predefinidas para tipos de datos predefinidos.
Tiempo de procesamiento Genera resultados más rápidos y tiene menos tiempo de procesamiento. Los almacenes de datos necesitan más tiempo de procesamiento, especialmente cuando se realizan cambios en ellos.
Retirarse A veces, la forma cruda de los datos puede ser muy difícil de entender. Por lo tanto, ninguna simplificación inmediata es una queja contra los lagos de datos. El principal inconveniente de los almacenes de datos es la dificultad que se encuentra al intentar realizar cambios en ellos.
Procesamiento de datos Los lagos de datos utilizan ELT (Extract Load Transform). Los almacenes de datos utilizan una forma tradicional de ELT (Extract Load Transform).

Herramientas del lago de datos

Aquí está la lista de las herramientas de lago de datos más utilizadas:

Almacenamiento de Azure Data Lake

Esta herramienta de lago de datos de uso popular ayuda a crear un espacio de almacenamiento de datos único y unificado. La herramienta Azure Data Lake es beneficiosa ya que proporciona autenticación de datos precisa junto con instalaciones avanzadas y seguras. Los datos se pueden transferir a bases de datos específicas para enviar la información solo a los departamentos o individuos previstos. Esta herramienta es la mejor para una gran cantidad de consultas.

Aprenda cursos de ciencia de datos en línea de las mejores universidades del mundo. Obtenga programas Executive PG, programas de certificados avanzados o programas de maestría para acelerar su carrera.

Formación del lago AWS

Con la ayuda de la herramienta, es muy sencillo configurar un lago de datos. Los servicios de aprendizaje automático basados ​​en AWS ofrecen funciones de análisis coherentes. Puede identificar fácilmente el historial de acceso a datos con la ayuda de una base de datos que ayuda a buscar todo fácilmente.

Qubole

Qubole es una herramienta de lago de datos de formato abierto que es ampliamente accesible y tiene estándares abiertos. La principal ventaja de esta herramienta es que ofrece servicios y actividades de análisis ad hoc. Realiza la función de fusionar canalizaciones de datos, lo cual es importante para obtener información en tiempo real.

Lago de datos de Infor

Esta herramienta tiene la capacidad de atraer y recopilar datos de numerosas fuentes y procesarlos de inmediato para recuperar información valiosa y significativa. Este sistema de almacenamiento de datos no permite el empapado de datos, y es la ventaja más destacada que ofrece esta herramienta.

Lago de datos inteligente

Esta herramienta de lago de datos está basada en Hadoop. Garantiza que los usos no tengan que ser muy técnicos, ya que no requiere una gran cantidad de codificación para recuperar los resultados. Ejecuta consultas sobre datos a gran escala y ayuda a los consumidores a obtener el máximo valor.

Explore nuestros cursos populares de ciencia de datos

Programa Ejecutivo de Postgrado en Data Science del IIITB Programa de Certificado Profesional en Ciencia de Datos para la Toma de Decisiones Empresariales Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos de la Universidad de Arizona
Programa de Certificado Avanzado en Ciencia de Datos de IIITB Programa de certificado profesional en ciencia de datos y análisis empresarial de la Universidad de Maryland Cursos de ciencia de datos

Herramientas de almacenamiento de datos

Las herramientas de almacenamiento de datos mejor calificadas se enumeran a continuación:

Desplazamiento al rojo de Amazon

Es una excelente herramienta de almacenamiento de datos basada en la nube que ofrece análisis de datos rápidos. No necesita ninguna sobrecarga operativa adicional y puede ejecutar varias consultas simultáneas.

microsoft azure

Es una herramienta de almacenamiento de datos basada en nodos que ofrece la posibilidad de procesar grandes cantidades de datos al mismo tiempo. Ayuda a obtener y analizar información empresarial de manera más rápida y precisa.

Consulte nuestroscursos gratuitos de ciencia de datos para obtener una ventaja sobre la competencia.

Google Big Query

Esta famosa herramienta de almacenamiento de datos se integra bien con TensorFlow y Cloud ML, lo que le permite crear modelos potentes basados ​​en IA.

Copo de nieve

Esta herramienta ofrece la función de realizar análisis de datos de varias fuentes estructuradas y no estructuradas. Esta herramienta tiene una arquitectura precisa que ofrece instalaciones separadas de procesamiento y almacenamiento. Es por eso que los recursos de la CPU se pueden ajustar de acuerdo con las actividades de los usuarios.

Lea nuestros populares artículos de ciencia de datos

Trayectoria profesional en ciencia de datos: una guía profesional completa Crecimiento profesional en ciencia de datos: el futuro del trabajo ya está aquí ¿Por qué es importante la ciencia de datos? 8 formas en que la ciencia de datos aporta valor al negocio
Relevancia de la ciencia de datos para los gerentes La última hoja de trucos de ciencia de datos que todo científico de datos debería tener Las 6 razones principales por las que debería convertirse en científico de datos
Un día en la vida del científico de datos: ¿Qué hacen? Mito reventado: la ciencia de datos no necesita codificación Business Intelligence vs Data Science: ¿Cuáles son las diferencias?

Micro Focus Vertical

Es una herramienta de almacenamiento de datos basada en SQL compatible con plataformas en la nube como AWS, Azure, etc. Está diseñada específicamente con una capacidad de análisis integrada para funciones de series temporales, actividades de aprendizaje automático, etc.

Amazon DynamoDB

Se sabe que esta herramienta tiene un formato que permite escalar rápidamente los datos. Puede escalar la capacidad de su proceso de consulta a 10 o 20 billones de solicitudes diarias sobre petabytes de datos.

¿Cual de estos es correcto para ti?

El modelo de almacén de datos generalmente se trata del potencial de ingesta de datos útiles de RDBMS. Se trata de la funcionalidad de rendimiento y las aplicaciones de BI. Considerando que, el modelo de lago de datos es menos restrictivo y brinda la libertad de trabajar según un esquema.

Principales habilidades de ciencia de datos para aprender

Principales habilidades de ciencia de datos para aprender
1 Curso de Análisis de Datos Cursos de Estadística Inferencial
2 Programas de prueba de hipótesis Cursos de Regresión Logística
3 Cursos de regresión lineal Álgebra lineal para análisis

Por lo tanto, las empresas encuentran lagos de datos más adecuados para su sistema de almacenamiento.

En caso de que desee aprender el concepto detallado de las metodologías de almacenamiento de datos, ¡lo tenemos cubierto! La Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos de upGrad lo iluminará sobre la ciencia de datos y todos sus conceptos relacionados, incluidos el lago de datos y el almacén de datos.

Con los mejores mentores y módulos que ofrece upGrad , este curso está bien equipado para impartir la comprensión del concepto de almacén de datos frente a lago de datos a sus alumnos. Permite a los alumnos elegir la metodología de almacenamiento de datos adecuada para su organización.

P. ¿Qué es un lago de datos?

Un lago de datos se refiere a un almacén centralizado de datos de todo tipo: estructurados, no estructurados o semiestructurados. El almacén almacena datos en su forma auténtica para permitir que las organizaciones obtengan beneficios de ellos en sus propios términos.

P. ¿Los términos lago de datos y almacenamiento de datos son intercambiables?

No, el lago de datos y el almacenamiento son dos enfoques diferentes para almacenar big data para luego analizarlos, evaluarlos, limpiarlos y procesarlos con el fin de obtener información valiosa para las empresas. Ambos comprenden un conjunto diferente de herramientas para almacenar el máximo de datos.

P. ¿Puede el lago de datos reemplazar el almacén de datos?

El lago de datos y el almacén no son una alternativa entre sí. Por lo tanto, reemplazar uno por el otro no le proporcionaría resultados similares. Si bien algunas tecnologías ofrecidas en cada uno pueden superponerse, la mayor parte de la asistencia proporcionada en los dos varía.