Piense en la gran cantidad de herramientas que las personas de su empresa utilizan para realizar su trabajo.
Usted y sus colegas dependen diariamente de software de gestión de productos, herramientas de marketing y otras innumerables soluciones de software. La mayoría de esas herramientas generan datos valiosos. Sus clientes también generan datos cuando utilizan su producto, visitan su sitio web o realizan otras acciones rastreables.
¿Qué debe hacer con todos esos datos? Puede almacenar la información para extraer información y existen un par de opciones sobre cómo y dónde hacerlo. Los lagos de datos, los almacenes de datos y los lagos de datos son tres de las opciones de almacenamiento de datos más comunes.
Cada uno tiene ventajas y desventajas, y la mejor opción depende de los volúmenes de datos, el nivel de escalabilidad que necesita y otros factores.
¿Qué es un lago de datos?
Los lagos de datos almacenan grandes volúmenes de datos en su formato nativo, ya sea estructurado, semiestructurado o no estructurado. Ofrecen el mayor valor cuando se implementan junto con otra infraestructura que respalda el aprendizaje automático, el análisis predictivo y otras iniciativas de “big data”.
Los tres principales beneficios de los lagos de datos son la escalabilidad, la rentabilidad y la flexibilidad. Manejan de manera confiable petabytes de datos, lo que representa un volumen enorme (un petabyte equivale a un millón de gigabytes). Esto le permite aumentar o reducir el almacenamiento según sea necesario de manera asequible. Dado que los lagos de datos almacenan todo tipo de datos, también pueden adaptarse a los requisitos comerciales en constante cambio.
Dos posibles desventajas del uso de un lago de datos son los problemas de gobernanza de datos y el rendimiento.
Los lagos de datos almacenan muchos tipos diferentes de datos, lo que puede generar problemas de integridad de los datos. Al utilizar un lago de datos, es importante seguir las mejores prácticas de gobernanza de datos para garantizar la precisión, la coherencia y la calidad general de los datos.
El gran volumen de datos en un lago también puede ser problemático: si los datos están mal organizados, son redundantes o están aislados, las velocidades de consulta y el rendimiento general también se ven afectados.
Cuándo utilizar un lago de datos: Los lagos de datos se utilizan con mayor frecuencia en escenarios de streaming, aprendizaje automático y ciencia de datos. Por ejemplo, una empresa de medios podría utilizar un lago de datos para almacenar y analizar datos de interacción de los usuarios, incluidos los hábitos de visualización, las preferencias y las métricas de participación.
¿Qué es un almacén de datos?
Piense en un almacén de datos como si fuera una sala de almacenamiento bien organizada. Los almacenes de datos almacenan datos estructurados de distintas fuentes. Los datos se almacenan en una estructura relacional, lo que significa que los datos dentro del almacén están perfectamente organizados en filas, columnas y tablas.
Los datos pasan por un proceso denominado ingesta de datos antes de almacenarse en un almacén de datos. La ingesta de datos implica la recopilación, el procesamiento y la preparación de los datos para su almacenamiento. Así es como funciona:
Extraiga datos de varias fuentes. Transforme los datos limpiándolos, procesándolos y convirtiéndolos al formato deseado. Cargue los datos recién transformados en su almacén de datos.
El proceso de ingestión de datos mejora la calidad y la coherencia de los datos. Los beneficios de los almacenes de datos incluyen prácticas de procesamiento de datos optimizadas, análisis de datos mejorados y capacidades de generación de informes. Muchos de los almacenes de datos más populares también se integran con varias herramientas de inteligencia empresarial, lo que facilita el uso de los datos para impulsar la toma de decisiones.
Los almacenes de datos tienen sus inconvenientes. Implementar y mantener un almacén de datos puede ser costoso. La ingesta e integración de datos de varias fuentes a veces es compleja y lleva mucho tiempo, especialmente cuando se trabaja con diferentes formatos y estructuras de datos. Además, el manejo de datos no estructurados a veces requiere un preprocesamiento adicional, lo que puede generar demoras en el procesamiento de datos.
Cuándo utilizar un almacén de datos: Los almacenes de datos son muy adecuados para analizar datos estructurados con fines de inteligencia empresarial y generación de informes. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico podría utilizar un almacén de datos para almacenar datos relacionados con las ventas y el marketing sobre canales de adquisición, compras y rendimiento de campañas.
¿Qué es un data lakehouse?
Los data lakehouses combinan características de data lakes y data warehouses. Al igual que un data lake, ofrecen una plataforma de almacenamiento unificada para diversos tipos de datos. Sin embargo, también ofrecen potentes capacidades de procesamiento y análisis de datos como un data warehouse.
Básicamente, los data lakehouses utilizan la estructura de datos y los principios de gestión que se encuentran en el almacenamiento de datos y los combinan con la flexibilidad y el almacenamiento de bajo costo de un data lake.
Los lakehouses abordan algunos desafíos comunes asociados con los lagos de datos, incluida la gobernanza de datos y el potencial de velocidades de recuperación más lentas.
En cuanto a la gobernanza, los data lakehouses incluyen elementos de almacenamiento de datos, como estructuras de datos consistentes y controles de validación. Estas tácticas ayudan a mantener la integridad de los datos. Dado que los datos tienen cierta estructura y organización, la recuperación y la consulta de datos también son más rápidas.
La principal desventaja de un data lakehouse es su complejidad. Implementar y gestionar un data lakehouse implica un alto grado de experiencia técnica, incluso más que implementar y gestionar un data lake o un almacén de datos.
Cuándo utilizar un data lakehouse: Muchas empresas utilizan un data lakehouse para ejecutar simultáneamente múltiples operaciones de procesamiento de datos, como recuperación, almacenamiento y análisis. Por ejemplo, una empresa de atención médica podría utilizar un data lakehouse para almacenar registros de pacientes, datos de sensores en tiempo real y datos de ensayos clínicos.
Comparación de lagos de datos, almacenes de datos y lagos de datos
Ahora que comprende los conceptos básicos de cada solución de almacenamiento de datos, es momento de ver cómo cada una maneja dos áreas clave:
Estructura y esquema de datos Se refiere a cómo se organizan y almacenan los datos dentro del sistema. El esquema define la organización y la estructura de los datos en sí, incluido su formato y las reglas y límites que se aplican a los campos de datos.Consulta y rendimiento Abarcan la forma en que el sistema de almacenamiento procesa y recupera datos. Esto incluye la rapidez y eficiencia con la que el sistema ejecuta consultas, genera informes y realiza diversas tareas analíticas.
Los lagos de datos utilizan un enfoque de lectura de esquemas para la estructura de datos. Esto significa que la estructura y los requisitos para organizar los datos se aplican cuando se leen, no cuando se almacenan inicialmente. Un enfoque de lectura de esquemas le brinda más flexibilidad al manejar datos diversos y no estructurados.
Los almacenes de datos utilizan un enfoque de esquema en escritura, lo que significa que los datos deben cumplir una estructura predefinida cuando se cargan en el almacén. Esto proporciona coherencia a los datos y permite un procesamiento y análisis de datos más eficiente.
Los lagos de datos logran un equilibrio entre las necesidades de datos estructurados y no estructurados. Le permiten almacenar datos no estructurados y luego aplicar la estructura cuando se recuperan. Los lagos también respaldan la evolución del esquema al permitir cambios en las estructuras de datos a medida que evolucionan las necesidades comerciales, como agregar nuevos formatos de datos y modificar los formatos existentes.
No es sorprendente que la forma en que una plataforma de almacenamiento de datos maneja la estructura y el esquema de los datos afecte directamente la velocidad y el rendimiento.
Si bien los lagos de datos son excelentes para manejar volúmenes masivos de datos diversos, el sistema interpreta la estructura de los datos cada vez que se accede a ellos. Esto puede generar demoras en el procesamiento, un problema para las empresas que necesitan capacidades de análisis en tiempo real.
Los almacenes de datos ofrecen velocidades de respuesta de consultas más rápidas gracias a la naturaleza bien organizada y altamente estructurada de sus datos. Pero esta ventaja tiene un costo: dedicará más tiempo a preparar los datos, lo que limita la velocidad con la que puede cargarlos en su almacén.
Los data lakehouses son lo mejor de ambos mundos. Al igual que un data lake, admiten varios tipos de ingesta, lo que da como resultado velocidades de carga rápidas. También incorporan una organización de datos estructurada similar a un almacén sin el mismo grado de rigidez. Es una combinación que ofrece tiempos de respuesta de consultas rápidos y un procesamiento y análisis eficientes.
¿Qué opción de almacenamiento de datos es mejor para usted?
A continuación se presentan algunas pautas generales a la hora de elegir entre un lago de datos, un almacén de datos y un lago de datos:
Utilice un lago de datos para datos sin procesar y no estructurados, como registros de servidor y otros datos generados por el sistema.Utilice un almacén de datos para analizar datos históricos estructurados, incluida información de clientes, registros de transacciones y datos de inventario.Utilice un lago de datos Recopilar y analizar diversos tipos y formatos de datos.
El almacenamiento de datos es un tema complicado. No es raro que una empresa utilice varios tipos de almacenamiento de datos para distintos fines. En definitiva, la mejor opción para su empresa dependerá de la escalabilidad, el rendimiento y otras consideraciones técnicas.
Incorpore a su pila de datos
El almacenamiento y la gestión de datos son una parte importante de su infraestructura de datos general. Incluso si no es responsable de la gestión de esa infraestructura, comprender los conceptos básicos aumentará su conocimiento de los datos y lo ayudará a tomar mejores decisiones basadas en datos.
Ya sea que elija un lago de datos, un almacén de datos o una casa de lago de datos, el almacenamiento es solo una parte de la pila de datos moderna que respalda el análisis de datos en su empresa. Diferentes herramientas de análisis pueden permitir la recopilación, el análisis y la generación de informes de datos.
La plataforma de análisis digital de se adapta a cualquier entorno de datos existente y le brinda información sobre el recorrido completo del cliente. Úsela para optimizar la adquisición de clientes, mejorar la retención y aumentar sus resultados.