¿Data Warehouse vs Data Lake? La gran decisión en el análisis de datos

En nuestro día a día no paran de crearse datos y la velocidad a la que se generan es cada vez mayor. Según IDC research, el volumen de datos generados crecerá en todo el mundo hasta los 175 zettabytes en el año 2025. Este espectacular aumento obliga a las empresas a replantear su recolección, almacenamiento y organización con la finalidad de hacerlos accesibles y útiles.

Dependiendo del tipo de dato a analizar y nuestra intención de análisis, se puede optar por la creación de un Data Warehouse y/o Data Lake. La nube es un jugador fundamental en nuestra estrategia de Business Intelligence ya que nos permitirá disponer de escalabilidad, alta disponibilidad y optimizar nuestro gasto con el formato pago por uso sin renunciar a la integridad y seguridad de nuestros datos. Entonces, ¿Por qué solución optamos?

¿Qué es un Data Warehouse? 

Un Data Warehouse es una plataforma utilizada para recolectar y almacenar los datos generados por la empresa. Tiene la capacidad de recolectar datos de diversas fuentes con el fin de explotarlos. Siempre trabajará con un modelo analítico en forma de estrella o de copo de nieve, es decir, con datos organizados y estructurados. Cómo veremos más adelante, este es un punto muy importante a tener en cuenta en nuestra estrategia de business intelligence.

¿Qué es un Data Lake? 

Un Data Lake, igual que el Data Warehouse, es una plataforma utilizada para recolectar y almacenar los datos generados por la empresa, pero en este caso, no nos importa la organización ni el tipo de datos que almacenamos, ya que los almacenaremos en su forma bruta. Puede contener datos de servidores, sensores de datos IoT o hasta datos de redes sociales. 

¿Cuándo escoger Data Warehouse? 

Si nuestra necesidad es analizar datos estructurados y tenemos claras las fuentes de datos sobre las que queremos recolectar información, nuestra propuesta es optar por la construcción de un Data Warehouse.  Nos permitirá estructurar muy bien los datos a analizar y nos presentará unos resultados más limpios, estructurados y fiables.

Además, si queremos que personal de áreas más de negocio, puedan acceder para consultar KPI’s, el Data Warehouse sigue siendo la mejor opción, ya que no es necesario tener conocimientos técnicos para consultar los datos como en el Data Lake, en el que los datos no están preparados todavía para el análisis.

¿Cuándo elegir Data Lake? 

Por otro lado, el Data Lake es la solución más adecuada cuando nuestro propósito es almacenar todo tipo de datos y analizarlos profundamente con perfiles técnicos preparados para ello.

El Data Lake permite con tecnologías avanzadas de IA y machine learning, crear modelos de aprendizaje automático con datos de diversas fuentes y estructuras y así optimizar procesos operativos del día a día o mejorar la calidad del servicio que se ofrece al cliente.

Utiliza Data Warehouse y Data Lake en un enfoque híbrido

Si nuestra intención es ir evolucionando hacía una empresa Data Driven y basar nuestras decisiones en datos, por qué no optar por lo mejor de cada entorno para nuestra estrategia de business intelligence.

Se puede crear un Data Warehouse y un Data Lake por separado, pero no hay que elegir entre uno y el otro, ya que son soluciones complementarias que nos permiten aprovechar los datos de ambos entornos para realizar el análisis.

De hecho, los dos términos están comenzando a converger en un conjunto de funcionalidades más unificado, una plataforma de datos analíticos moderna.

El enfoque híbrido de Data Warehouse y Data Lake recibe el nombre de Data Lakehouse. Un Data Lakehouse implementa las estructuras de datos y las funciones de administración de los Data Warehouses para los Data Lakes, que suelen ser más rentables para el almacenamiento de datos. De esta manera, los Data Lakes son útiles para los analistas de datos, ya que permiten el aprendizaje automático y la inteligencia empresarial.

Por otro lado, las empresas más avanzadas están implementando Data Mesh, un nuevo enfoque basado en una arquitectura moderna y distribuida para la gestión de datos analíticos que permite a los usuarios finales acceder y consultar fácilmente los datos. La estrategia descentralizada de Data Mesh distribuye la propiedad de los datos a equipos específicos que administran, poseen y sirven los datos como un producto.

Aprovechar todo el potencial que ofrecen los datos es clave para ser más competitivos. Como hemos visto, dependiendo de las necesidades de análisis de tu organización tienes a tu disposición diferentes formas de almacenar los datos.

Si estás planteándote unificar las diferentes fuentes de datos existentes en tu empresa para obtener insights de valor, no dudes en ponerte en contacto con nosotros, para que nuestro equipo de especialistas te ayude a definir la mejor estrategia de análisis para tu empresa.