Data lake y warehouse

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La transformación digital experimentada prácticamente por todos los sectores empresariales ha llevado a la evolución lógica de las herramientas informáticas de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos de manera profesional. Después de todo, captar los datos, conservarlos en un sistema adecuado, analizarlo en base a patrones y relaciones y convertirlos finalmente en conocimiento tiene una enorme utilidad para toda compañía. Dos buenas herramientas en ese sentido son el data warehouse y el data lake.

Suelen confundirse. Al fin y al cabo, son dos herramientas similares, aunque cuando las observamos con un mayor detenimiento podemos encontrar grandes diferencias entre ambas. Tanto el data warehouse como el datalake son sistemas desarrolados para almacenar cantidades masivas de datos. El tipo de cantidad que la empresa necesita conservar y posteriormente tratar para sacarle partido. La pregunta clave es: ¿cuál de los dos sistemas de almacenamiento resulta más conveniente para mi empresa? No hay una única respuesta.

data lake warehouse

Big data warehouse

Las herramientas de datawarehouse son herramientas propias del Business Intelligence, también conocido como inteligencia de negocio. Una estrategia de gestión empresarial destinada a explotar los datos para una optimización de la toma de decisiones. En ese sentido, los sistemas de data warehouse cumplen con una de las principales acciones en cualquier proceso de Business Intelligence: almacenar la información. Pero no de cualquiera manera: los data warehouse almacenan la información de manera estructurada.

Esa es la gran ventaja de estos sistemas. La información estructurado es mucho más comprensible y tiene la utilidad necesaria para ser convertida en conocimiento práctico. Eso sí, el sistema de data warehouse BI de almacenamiento requiere una buena cantidad de trabajo inicial. Los encargados de la gestión del data están obligados a tomar decisiones claves como qué incluir en el mismo y que no incluir. Para eso primero deben decidir qué quieren conseguir con dicho almacenamiento de datos. Debe mediar estrategia.

Datalake

El datalake es otro sistema de almacenamiento de datos masivos, como apuntábamos anteriormente. Pero en este caso, el almacenamiento de los datos se produce de una manera no refinada. Así, encontramos que contienen datos en bruto estructurados, datos semiestructurados y datos no estructurados.

Porque su objetivo principal no es servir como fuente de conocimiento directa. En su lugar, el datalake nos proporciona un almacenamiento de datos destinado a servir como fuente de otras acciones de inteligencia de negocio. Unos datos que recoge de sistemas tan variados como el CRM, el ERP o la redes sociales.

data lake vs data warehouse
datawarehouse

Data lake vs data warehouse

El debate data lake vs data warehouse no puede resolverse de manera general. Es necesario entender con profundidad cuáles son las diferencias entre ambos sistemas de almacenamiento y entender además cómo es la empresa en la que pretendemos instalar uno de ambos. Solo así podemos seleccionar con criterio.

El datalake almacena todos los datos mientras que el datawarehouse solo aquellos que sirven al objetivo de  almacenamiento previamente establecido. El datalake acepta todos los datos mientras que el warehouse no lo hace. Y así con muchas otras características. ¿Necesitas ayuda para escoger? Cuenta con nosotros.

Empresa de data lake y warehouse

En MEL IT Technologies somos una empresa de informática especializada en procesos empresariales. Con la ayuda de nuestros expertos técnicos conseguirás implantar en tu organización el sistema perfecto. Además, no solo te ayudamos a decidir entre ambos sistemas, sino que te ayudamos a escoger el modelo concreto.

¿Y qué ocurre si ningún modelo de data warehouse BI o de datalake BI encaja con tus necesidades? Pues en ese caso nos encargamos de desarrollarlo para ti. Generamos herramientas y estrategias a medida para que tu empresa desarrolle todo su potencial. Los datos están ahí. Solo necesitas el modo de explotarlos.