Guía sobre data lake vs. data warehouse

Gestionar datos es como administrar una ciudad en crecimiento. En un barrio, encontramos zonas cuidadosamente planificadas con viviendas, oficinas y servicios organizados para usos concretos. En otro, hay terrenos sin urbanizar, libres para desarrollarse y adaptarse según las necesidades, pero con menos estructura. Los data lakes son como esos espacios abiertos en el mundo de los datos: almacenan datos no estructurados y estructurados, mientras que los data warehouses son como distritos bien ordenados, diseñados para un uso rápido y eficiente.

¿Qué implica esto para el almacenamiento de datos? ¿Conviene organizar sus datos en un sistema como un data warehouse o mantenerlos en un data lake? Ambas soluciones desempeñan un papel fundamental en el almacenamiento, la gestión y el análisis de datos. La clave está en saber cuál se adapta mejor a sus necesidades, o si necesita las dos. Exploremos las soluciones de almacenamiento data lake vs. data warehouse y lo que pueden hacer por su empresa.

Imagine un lago natural de grandes dimensiones. En él desemboca todo lo que fluye hacia su interior: arroyos, lluvia y escorrentías, sin filtrar ni organizar el contenido. En el mundo de los datos, un data lake funciona de la misma manera: actúa como repositorio de datos brutos sin procesar, procedentes de una gran variedad de fuentes. A diferencia de los sistemas de almacenamiento tradicionales, no es necesario que los datos estén formateados u organizados antes de incorporarlos.

Es posible que haya oído hablar de los data lakehouses y piense que son lo mismo que los data lakes, pero existe una diferencia clave. En términos sencillos, un data warehouse es un repositorio de datos: almacena grandes volúmenes de datos que ya han sido procesados (ampliaremos este punto más adelante). Mientras que un data lake almacena datos brutos, un data lakehouse combina la flexibilidad de un data lake con las capacidades estructuradas de un data warehouse, conformando así una solución híbrida.

Los data lakes son ideales si necesita almacenar distintos tipos de datos: datos estructurados, como registros de clientes, y datos no estructurados, como vídeos, flujos de sensores del IoT (Internet de las cosas) o publicaciones en redes sociales. Además, están optimizados para análisis avanzados, como el aprendizaje automático y el modelado predictivo, ya que los analistas pueden trabajar directamente con datos brutos sin necesidad de un preprocesamiento exhaustivo.

Como centros de almacenamiento centralizados, los data lakes están diseñados para ofrecer flexibilidad y capacidad de ampliación. Su adaptabilidad puede beneficiar a su empresa de varias formas:

• Almacenar todo tipo de datos: un data lake puede gestionar datos estructurados (hojas de cálculo y registros de CRM) y datos no estructurados (archivos de vídeo, flujos del IoT o correos electrónicos) sin necesidad de preprocesamiento ni formateo.
• Potenciar el análisis avanzado: los data lakes permiten realizar análisis complejos, aprendizaje automático y modelado basado en IA directamente sobre datos brutos, lo que puede acelerar la obtención de conclusiones e impulsar la innovación.
• Ampliarse de forma rentable: al almacenar los datos en su formato bruto, los data lakes eliminan los costes asociados a la organización y reestructuración de grandes volúmenes de datos. Suele ser una opción más económica cuando se trabaja con conjuntos de datos masivos.
• Acceder a datos en tiempo real: con las herramientas adecuadas, los data lakes pueden admitir la transmisión y los análisis instantáneos, algo fundamental en sectores como las finanzas y el comercio minorista.

Veamos cómo se utilizan los data lakes en diferentes sectores.

• Medios de streaming: plataformas como servicios de vídeo o música utilizan data lakes para almacenar y analizar datos de actividad de usuarios no estructurados y optimizar las recomendaciones de contenido en tiempo real.
• IoT (Internet de las cosas): las fábricas inteligentes utilizan la tecnología IoT para transformar la fabricación conectando sensores, maquinaria y sistemas para la recopilación de datos en tiempo real. Estas fábricas supervisan el rendimiento de las máquinas, predicen fallos antes de que ocurran y optimizan las operaciones para lograr la máxima eficiencia.
• Finanzas: los bancos pueden utilizar data lakes para detectar fraudes analizando patrones de transacciones en tiempo real junto con datos históricos de cuentas.
• Sanidad: los hospitales pueden almacenar historiales de pacientes, datos de imágenes diagnósticas y datos de supervisión en tiempo real para apoyar las herramientas de diagnóstico con IA y mejorar la atención al paciente.
• Ventas: los data lakes agregan datos de CRM, interacciones web y tendencias de ventas, lo que permite desarrollar modelos predictivos para las ventas ascendentes y cruzadas.
• Comercio minorista omnicanal: los minoristas integran datos de tiendas online, establecimientos físicos y programas de fidelización para crear experiencias personalizadas y optimizar las decisiones de gestión de inventario.

Imagine un data warehouse como un centro de distribución altamente organizado. Al igual que un almacén guarda los productos en ubicaciones concretas para facilitar su recuperación, un data warehouse almacena datos estructurados y procesados listos para su análisis. Todo está etiquetado, categorizado y optimizado para que pueda acceder a la información que necesita de forma inmediata.

Los data warehouses están diseñados específicamente para analizar grandes volúmenes de datos históricos. Son compatibles con tareas como el seguimiento de tendencias financieras, la supervisión de métricas de rendimiento y la generación de previsiones de negocio. A diferencia de los data lakes, concebidos para la flexibilidad, los data warehouses son ideales cuando se priorizan la precisión y la velocidad. Durante mucho tiempo han sido un pilar fundamental de las estrategias de datos empresariales, y las soluciones modernas, como los data warehouses en la nube, han ampliado aún más sus capacidades.

¿Necesita acceder a sus datos con mucha velocidad? Muchas empresas sí, y por eso son tan útiles los data warehouses. Además, podrá disfrutar de ventajas como:

• Informes y análisis optimizados: los data warehouses están optimizados para consultar datos estructurados, lo que los convierte en la opción ideal para generar informes y paneles de control.
• Decisiones más rápidas: los datos organizados son más fáciles de analizar, lo que le permite pasar de la información a la acción con mayor agilidad.
• Menor dependencia de la infraestructura física: los data warehouses en la nube eliminan la necesidad de costosos centros de datos locales y ofrecen soluciones de almacenamiento ampliables.
• Integración con plataformas de datos de clientes (CDP) y plataformas empresariales: al integrar un data warehouse con plataformas empresariales o CDP, como Data 360, puede acceder y analizar todos sus datos estructurados y no estructurados en un único lugar.

Algunos de los principales usos del data warehousing son:

• Informes principales: los data warehouses permiten generar informes precisos y actualizados sobre KPI, rendimiento financiero y eficiencia operativa.
• Inteligencia empresarial (BI): los paneles de análisis y los cuadros de mando permiten obtener información de gran valor.
• Previsión empresarial: puede analizar tendencias históricas para proyectar ingresos futuros, necesidades de inventario o demanda del mercado.

• Capacidades analíticas: los data lakes ofrecen flexibilidad para el aprendizaje automático y la IA, mientras que los data warehouses son más adecuados para los informes de BI tradicionales y operativos.
• Coste y volumen: aunque ampliar los data lakes es más económico, los data warehouses ofrecen mayor eficiencia para conjuntos de datos más pequeños y de alto valor.
• Acceso y usuarios: los data lakes son ideales para usuarios técnicos, mientras que los data warehouses se adaptan mejor a perfiles empresariales más amplios.

Cada sistema tiene sus puntos fuertes, y la elección depende de las necesidades de su empresa. En algunos casos, combinar ambos mediante soluciones como Salesforce Data 360 permite aprovechar todas las ventajas.

Las empresas modernas ya no tienen que elegir entre un data lake y un data warehouse. Combinar las ventajas de ambos permite crear un enfoque unificado y potente para el almacenamiento y el análisis de datos. Juntos, facilitan tanto la gestión de las necesidades de datos en tiempo real como la planificación estratégica a largo plazo.

Plataformas como Data 360 facilitan esta integración conectándose a sus datos dondequiera que se encuentren, ya sea en un data lake, un data warehouse o un sistema heredado. Data 360 convierte la información en acción reuniendo todos sus datos en un modelo único y funcional, y activándolos en aplicaciones, agentes de IA y experiencias.