¿Qué es solución es mejor un Data Lake o un Data Warehouse? Esta es una pregunta que muchos expertos en el campo del Data Analytics están haciéndose. Y la respuesta no es tan simple como uno podría pensar.
Cuando se trata de almacenar grandes datos, las dos opciones más populares son los Data Lakes y Data Warehouses. Los data warehouses se utilizan para analizar los datos estructurados archivados, mientras que los data lakes se utilizan para almacenar los grandes datos de todas las estructuras. En este artículo de blog de Maseldata, vamos a explicar las diferencias entre un Data Lake y un Data Warehouse, así como cuándo usar cada uno.
Tipo de data
Los datos crudos que no se han limpiado se llaman datos no estructurados, que comprenden la mayoría de los datos del mundo, como fotos, logs de chat y archivos PDF.
Los datos no estructurados que se han limpiado para ajustar un esquema, organizados en tablas y definidos por tipos de datos y relaciones, se llaman datos estructurados. Esta es la diferencia fundamental entre data lake y data warehouse. Los data lakes almacenan datos de una amplia variedad de fuentes como dispositivos IoT, flujos de redes sociales en tiempo real, datos de usuarios y transacciones de aplicaciones web.
A veces estos datos son estructurados, pero a menudo, es bastante confuso porque los datos se ingieren directamente de la fuente de datos. Los data warehouses, por otra parte, contienen datos históricos que han sido limpiados para ajustar un esquema relativo. Los data lakes se utilizan para el almacenamiento eficiente de grandes cantidades de datos de muchas fuentes. Permitir datos de cualquier estructura reduce el coste porque los datos son más flexibles y escalables ya que los datos no necesitan adaptarse a un esquema específico. Sin embargo, los datos estructurados son más fáciles de analizar porque son más limpios y tienen un esquema uniforme para preguntar.
Propósito
Al restringir los datos a un esquema, los data warehouses son muy eficientes para analizar datos históricos para decisiones de datos específicos.
Puede notar que los data lakes y los data warehouses se complementan entre sí en un flujo de trabajo de datos. Los datos de la empresa ingresados se almacenarán de inmediato en un data lake.
Usuarios
Si surge una cuestión de negocio específica, una parte de los datos considerados relevantes se extrae del data lake, se limpia y se exporta a un almacenamiento de datos. Los data lakes y los data warehouses son útiles para diferentes usuarios.
Los analistas de datos y los analistas de negocios a menudo trabajan dentro de los data warehouses que contienen datos explícitamente relevantes que han sido procesados para su trabajo. Los data warehouses requieren un nivel más bajo de programación y conocimientos de la ciencia de los datos para utilizar. Los data lakes son establecidos y mantenidos por los ingenieros de datos que los integran en los tubos de datos. Los data scientist trabajan más cerca con los data lakes ya que contienen datos de un alcance más amplio y más actual. Los ingenieros de datos utilizan data lakes para almacenar datos entrantes. Sin embargo, los data lakes no se limitan solo al almacenamiento.
Tareas
Recuerde que los datos no estructurados son más flexibles y escalables, lo que a menudo es mejor para el análisis de datos grandes. Los grandes análisis de datos se pueden ejecutar en data lakes utilizando servicios como Apache Spark y Hadoop.
Esto es especialmente cierto para el aprendizaje profundo, lo que requiere escalabilidad en la creciente cantidad de datos de formación.
Los data warehouses son generalmente configurados para leer únicamente para los usuarios analistas, que están principalmente leyendo y agregando datos para insights. Dado que los datos ya están limpios y archivados, generalmente no hay necesidad de insertar o actualizar los datos.
Tamaño
No debe sorprender que los data lakes sean mucho más grandes porque conservan todos los datos que puedan ser relevantes para una empresa. Los data lakes son a menudo petabytes en tamaño ¡esto es 1.000 terabytes! Los data warehouses son mucho más selectivos sobre qué datos se almacenan.
Conclusión
Cuando usted está decidiendo entre un data lake o data warehouse, va a través de estas categorías y vea qué mejor se ajusta a su caso de uso.
Si usted está interesado en profundizar en sus diferencias o aprender cómo diseñar data warehouses, consulte nuestra consultoría en data science en Masel Data.