Las bases de datos, los data warehouses y los data lakes son tres conceptos relacionados pero distintos en el ámbito del almacenamiento y procesamiento de datos. Cada uno tiene un propósito específico y características únicas que los diferencian en términos de estructura, flexibilidad y tipos de datos que manejan.
En realidad los tres conceptos se parecen bastante, un data warehouse no deja de ser una base de datos, pero si quieres manejar la jerga del marketing digital es importante que conozcas las pequeñas diferencias.
La principal diferencia entre base de datos, data lake y data warehouse
Las principales diferencias entre bases de datos, data lakes y data warehouses radican en su estructura, propósito y tipos de datos que manejan.
Las bases de datos almacenan datos estructurados y organizados para aplicaciones específicas, con un esquema predefinido.
Los data warehouses contienen datos procesados y refinados, optimizados para análisis de negocios e inteligencia empresarial.
Por otro lado, los data lakes almacenan grandes volúmenes de datos sin procesar en su formato original, incluyendo datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, sin un propósito predefinido.
Los data lakes ofrecen mayor flexibilidad y son más adecuados para análisis complejos y aprendizaje automático, mientras que los data warehouses están diseñados para consultas y análisis de datos empresariales más específicos.
Para qué se usan los Data Warehouse
Los data warehouses tienen diversos casos de uso en diferentes industrias. En un e-commerce, ayudan a identificar patrones de compra y características demográficas de los clientes para mejorar las estrategias de marketing. Los bancos los utilizan para detectar fraudes con tarjetas de crédito y identificar a los clientes más rentables. En telecos, predicen qué clientes tienen más probabilidades de cambiar de compañía, permitiendo aplicar incentivos para retenerlos. Las aseguradoras analizan reclamaciones y patrones de riesgo, mientras que los fabricantes comparan costos de líneas de productos para optimizar márgenes. En educación, universidades los implementan para mejorar la gestión de datos y toma de decisiones.
Como ves principalmente se utilizan para explotar el dato y sacar insights del negocio.
Algunos servicios de Data Warehouse que te pueden sonar son Snowflake o Cloudera. Oracle probablemente te suene también.
Casos de uso de los data lake
Los data lakes ofrecen varias ventajas significativas para el almacenamiento y análisis de datos. Son extremadamente flexibles, permitiendo almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en su formato original sin necesidad de esquemas predefinidos.
Esto los hace ideales para proyectos de análisis complejos y aprendizaje automático.
Los data lakes son muy rentables, ya que requieren menos planificación previa y tienen costos de almacenamiento más bajos en comparación con otras soluciones. Además, permiten un acceso inmediato a todos los datos de una empresa.
El principal problema que suelen presentar los data lake es que sus datos pueden carecer de calidad y coherencia, lo que puede dificultar la obtención de información útil.
Google Cloud o AWS Lake Formation son ejemplos de data lake.
Data lake VS Data warehouse
A diferencia de los data warehouses, los datos en un data lake no están estandarizados, duplicados, ni tienen control de calidad o transformaciones previas, lo que puede complicar su análisis y uso efectivo.
Ojo porque hay soluciones que pueden funcionar como Data Lake o Data Warehouse, por ejemplo Snowflake, que es uno de los que más está triunfando ultimamente.
