Lago de datos frente a almacén de datos.
LAGO DE DATOS VS ALMACÉN DE DATOS
Comprenda las diferencias entre los lagos de datos y los almacenes de datos para aprovechar las ventajas de ambos en la arquitectura de datos de su empresa.
Lago | Almacén | Diferencias | Arquitectura | Soporte
¿Qué es un lago de datos?
Un lago de datos es un repositorio centralizado que almacena todos sus datos, independientemente de su formato o tamaño. Puede almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, incluyendo texto, imágenes, audio y vídeo.
Los lagos de datos se utilizan a menudo para almacenar big data, es decir, datos demasiado grandes o complejos para ser procesados por los sistemas de bases de datos tradicionales.
Los lagos de datos se utilizan para diversos fines, entre los que se incluyen:
- Análisis:Los lagos de datos se pueden utilizar para realizar análisis de grandes conjuntos de datos con el fin de identificar tendencias y patrones. Esta información se puede utilizar para mejorar la toma de decisiones, optimizar productos y servicios, y desarrollar nuevas oportunidades de negocio.
- Aprendizaje automático:los lagos de datos se pueden utilizar para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. Los modelos de aprendizaje automático se pueden utilizar para realizar predicciones, identificar anomalías y automatizar tareas.
- Almacenamiento de datos:los lagos de datos se pueden utilizar para crear almacenes de datos. Los almacenes de datos son almacenes de datos altamente optimizados que están diseñados para ejecutar consultas analíticas e informes.
- Archivado de datos:los lagos de datos se pueden utilizar para archivar datos para su almacenamiento a largo plazo. Los datos archivados se pueden utilizar con fines de cumplimiento normativo o para análisis futuros.
Los lagos de datos ofrecen una serie de ventajas, entre las que se incluyen:
- Escalabilidad:los lagos de datos pueden escalarse para satisfacer las necesidades de las cargas de trabajo más exigentes. Pueden gestionar petabytes de datos y miles de usuarios simultáneos.
- Rendimiento:los lagos de datos están optimizados para ofrecer un alto rendimiento y pueden proporcionar información a partir de los datos de forma rápida y eficiente.
- Flexibilidad:los lagos de datos pueden almacenar datos en cualquier formato, por lo que no estás limitado por el esquema de una base de datos tradicional.
- Rentabilidad:los lagos de datos son una forma rentable de almacenar y gestionar grandes conjuntos de datos.
Los lagos de datos son una herramienta poderosa que puede ayudar a las organizaciones a sacar el máximo partido a sus datos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los lagos de datos pueden ser complejos y costosos de gestionar. Antes de implementar un lago de datos, es importante considerar cuidadosamente sus necesidades y requisitos.
A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo se utilizan los lagos de datos en el mundo real:
- Venta minorista:los minoristas utilizan los lagos de datos para analizar los datos de compra de los clientes e identificar tendencias y patrones. Esta información se puede utilizar para mejorar la selección de productos, orientar las campañas de marketing y optimizar la distribución de las tiendas.
- Finanzas:Las instituciones financieras utilizan los lagos de datos para analizar los datos de los clientes, los datos del mercado y los datos de riesgo con el fin de tomar mejores decisiones de inversión y gestionar el riesgo.
- Fabricación:Los fabricantes utilizan los lagos de datos para analizar los datos de los sensores de las máquinas con el fin de predecir las necesidades de mantenimiento y mejorar la calidad de los productos.
- Atención sanitaria:Las organizaciones sanitarias utilizan los lagos de datos para analizar los datos de los pacientes, los datos de los ensayos clínicos y los datos de investigación con el fin de mejorar la atención al paciente y desarrollar nuevos medicamentos y tratamientos.
Los lagos de datos son una potente herramienta de big data que las empresas pueden utilizar para sacar el máximo partido a sus datos.
¿Qué es un almacén de datos?
Un almacén de datos es un sistema utilizado para la generación de informes y el análisis de datos. Se trata de un repositorio central de datos que se han integrado desde múltiples fuentes y transformado a un formato optimizado para consultas y análisis.
Los almacenes de datos se utilizan normalmente para almacenar datos históricos, pero también pueden utilizarse para almacenar datos en tiempo real.
Los almacenes de datos se utilizan para diversos fines, entre los que se incluyen:
- Inteligencia empresarial (BI): los almacenes de datos se utilizan para crear informes y paneles de BI que proporcionan información sobre el rendimiento empresarial.
- Análisis:Los almacenes de datos se utilizan para realizar análisis de grandes conjuntos de datos con el fin de identificar tendencias y patrones. Esta información puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones, optimizar productos y servicios, y desarrollar nuevas oportunidades de negocio.
- Aprendizaje automático:los almacenes de datos se pueden utilizar para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. Los modelos de aprendizaje automático se pueden utilizar para realizar predicciones, identificar anomalías y automatizar tareas.
Los almacenes de datos ofrecen una serie de ventajas, entre las que se incluyen:
- Rendimiento:los almacenes de datos están optimizados para ofrecer un alto rendimiento y pueden proporcionar información a partir de los datos de forma rápida y eficiente.
- Escalabilidad:los almacenes de datos pueden escalarse para satisfacer las necesidades de las cargas de trabajo más exigentes. Pueden gestionar petabytes de datos y miles de usuarios simultáneos.
- Fiabilidad:los almacenes de datos están diseñados para ser fiables y proporcionar una alta disponibilidad.
- Seguridad:Los almacenes de datos ofrecen diversas funciones de seguridad para proteger los datos contra el acceso no autorizado.
Los almacenes de datos son una herramienta poderosa que puede ayudar a las organizaciones a sacar el máximo partido a sus datos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los almacenes de datos pueden ser complejos y costosos de implementar y mantener. Antes de implementar un almacén de datos, es importante considerar cuidadosamente sus necesidades y requisitos.
A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo se utilizan los almacenes de datos en el mundo real:
- Venta minorista:los minoristas utilizan almacenes de datos para analizar los datos de compra de los clientes con el fin de identificar tendencias y patrones. Esta información se puede utilizar para mejorar la selección de productos, orientar las campañas de marketing y optimizar la distribución de las tiendas.
- Finanzas:Las instituciones financieras utilizan almacenes de datos para analizar datos de clientes, datos de mercado y datos de riesgo con el fin de tomar mejores decisiones de inversión y gestionar el riesgo.
- Fabricación:Los fabricantes utilizan almacenes de datos para analizar los datos de los sensores de las máquinas con el fin de predecir las necesidades de mantenimiento y mejorar la calidad de los productos.
- Atención sanitaria:Las organizaciones sanitarias utilizan almacenes de datos para analizar datos de pacientes, ensayos clínicos e investigaciones con el fin de mejorar la atención al paciente y desarrollar nuevos medicamentos y tratamientos.
En general, los almacenes de datos son una herramienta poderosa que pueden utilizar empresas de todos los tamaños para sacar el máximo partido a sus datos, que no dejan de crecer.
Lago de datos frente a almacén de datos
Los lagos de datos y los almacenes de datos son soluciones de almacenamiento y procesamiento de datos, pero tienen características distintas y están diseñados para fines diferentes.
Estas son las diferencias clave entre los lagos de datos y los almacenes de datos:
Tipo y estructura de los datos
Lago de datos: Los lagos de datos pueden almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Son muy flexibles y pueden admitir formatos de datos sin procesar y diversos, como texto, imágenes, vídeos, registros y mucho más, sin necesidad de un esquema predefinido.
Almacén de datos: Los almacenes de datos almacenan principalmente datos estructurados con esquemas bien definidos. Requieren que los datos se preprocesen y estructuren antes de su ingestión, lo que los hace menos flexibles a la hora de tratar datos no estructurados o semiestructurados.
Esquema
Lago de datos: Los lagos de datos suelen utilizar un enfoque de esquema en lectura. El esquema se aplica cuando se leen o procesan los datos, lo que permite flexibilidad en el esquema y se adapta a los cambios en los datos a lo largo del tiempo.
Almacén de datos: Los almacenes de datos utilizan un enfoque de esquema en escritura. Los datos deben transformarse y estructurarse en un esquema predefinido antes de cargarse en el almacén. Cualquier cambio en el esquema puede ser complejo y llevar mucho tiempo.
Integración de datos
Lago de datos: los lagos de datos están diseñados para la integración de datos, lo que le permite ingestar y consolidar datos de diversas fuentes sin necesidad de un preprocesamiento significativo. La integración suele implicar procesos ETL (extraer, transformar, cargar).
Almacén de datos: Los almacenes de datos también integran datos de múltiples fuentes, pero requieren que los datos se transformen y limpien antes de cargarlos, lo que normalmente se hace como parte del proceso ETL.
Almacenamiento de datos
Lago de datos: Los lagos de datos suelen ser más rentables para almacenar grandes volúmenes de datos sin procesar, lo que los hace adecuados para almacenar grandes cantidades de datos a un menor coste por terabyte.
Almacén de datos: los almacenes de datos están optimizados para el rendimiento de las consultas y son más costosos de escalar para grandes volúmenes de datos. Son ideales para almacenar datos estructurados que requieren consultas rápidas y eficientes.
Procesamiento de datos
Lago de datos: Los lagos de datos son versátiles y pueden gestionar diversas tareas de procesamiento de datos, incluyendo el procesamiento por lotes, el procesamiento en tiempo real y el aprendizaje automático, utilizando herramientas como Azure Data Lake Analytics o Apache Spark.
Almacén de datos: los almacenes de datos están diseñados principalmente para consultas y generación de informes complejos basados en SQL, lo que los hace adecuados para cargas de trabajo de inteligencia empresarial y análisis.
Acceso de usuarios y herramientas
Lago de datos: Los lagos de datos suelen ser utilizados por ingenieros de datos, científicos de datos y analistas que necesitan explorar y analizar datos sin procesar o semiestructurados. Para el procesamiento y análisis de datos se utilizan diversas herramientas y lenguajes, entre ellos Python y SQL.
Almacén de datos: Los almacenes de datos son utilizados principalmente por analistas de negocios, analistas de datos y responsables de la toma de decisiones para el análisis estructurado de datos. Por lo general, se basan en herramientas de generación de informes basadas en SQL y plataformas de inteligencia empresarial.
Casos de uso
Lago de datos: Los lagos de datos son ideales para la exploración de datos, la ciencia de datos, el análisis de big data y el almacenamiento de grandes volúmenes de datos sin procesar. Son adecuados para situaciones en las que es necesario ingestar datos rápidamente desde diversas fuentes.
Almacén de datos: Los almacenes de datos destacan por proporcionar datos rápidos, fiables y estructurados para la elaboración de informes empresariales, paneles de control y consultas ad hoc. Se utilizan para el análisis de datos estructurados y la elaboración de informes históricos.
Es importante señalar que muchas organizaciones utilizan tanto lagos de datos como almacenes de datos en su arquitectura de datos para aprovechar las ventajas de cada enfoque. Esta combinación permite flexibilidad, escalabilidad y la capacidad de manejar una amplia gama de requisitos de procesamiento y análisis de datos.
Arquitectura de lago de datos frente a almacén de datos
Los lagos de datos y los almacenes de datos son herramientas importantes para el almacenamiento y el análisis de datos, pero tienen arquitecturas y casos de uso diferentes.
Arquitectura de lago de datos
- Los lagos de datos están diseñados para almacenar todos los datos de una organización, independientemente de su formato o estructura. Esto los hace ideales para almacenar big data y datos no estructurados.
- Los lagos de datos suelen tener una arquitectura de esquema en lectura, lo que significa que los datos no se estructuran hasta que se leen en una aplicación. Esto hace que los lagos de datos sean flexibles y escalables, pero también puede dificultar su consulta y análisis.
- Los lagos de datos se utilizan a menudo para el análisis exploratorio de datos y el aprendizaje automático.
Arquitectura del almacén de datos
- Los almacenes de datos están diseñados para almacenar datos estructurados que han sido limpiados y procesados. Esto los hace ideales para la generación de informes y el análisis.
- Los almacenes de datos suelen tener una arquitectura de esquema en escritura, lo que significa que los datos se estructuran cuando se cargan en el almacén de datos de Azure. Esto hace que los almacenes de datos sean más rápidos y fáciles de consultar y analizar, pero también puede hacerlos menos flexibles y escalables.
- Los almacenes de datos se utilizan a menudo para sistemas de inteligencia empresarial y de apoyo a la toma de decisiones.
¿Cuál elegir?
La mejor opción para su organización dependerá de sus necesidades y requisitos específicos. Si necesita almacenar y analizar grandes cantidades de datos no estructurados o semiestructurados, entonces un lago de datos es una buena opción. Si necesita almacenar y analizar datos estructurados para la elaboración de informes y análisis, entonces un almacén de datos es una buena opción.
En algunos casos, las organizaciones pueden optar por utilizar conjuntamente un lago de datos y un almacén de datos. El lago de datos se puede utilizar para almacenar todos los datos de la organización, y el almacén de datos se puede utilizar para almacenar el subconjunto de datos que se necesita para la elaboración de informes y análisis.
Los lagos de datos y los almacenes de datos son herramientas muy potentes para el almacenamiento y el análisis de datos. La mejor opción para su empresa dependerá de sus necesidades y requisitos específicos.
A continuación se muestra una tabla que resume las principales diferencias arquitectónicas entre los lagos de datos y los almacenes de datos:
| Característica | Lago de datos | Almacén de datos |
|---|---|---|
| Estructura de datos | No estructurado, semiestructurado, estructurado | Estructurado |
| Esquema | Esquema en lectura | Esquema en escritura |
| Rendimiento | Más lento | Más rápido |
| Escalabilidad | Más escalable | Menos escalable |
| Flexibilidad | Más flexible | Menos flexible |
| Casos de uso | Análisis exploratorio de datos, aprendizaje automático | Informes, análisis, inteligencia empresarial |
Compatibilidad con lagos de datos y almacenes de datos
En primer lugar, las empresas deben comprender que los lagos de datos y los almacenes de datos basados en la nube suelen incluir solo soporte básico para Azure/AWS/GC de forma predeterminada. Puede mejorar significativamente su soporte con soporte OEM premium o de terceros.
Veamos, por ejemplo, el caso de Microsoft: Azure Data Lake y Data Warehouse ofrecen asistencia las 24 horas del día, los 7 días de la semana, los 365 días del año a través de diversos canales, entre los que se incluyen:
- Portal de soporte técnico:puede crear y realizar un seguimiento de los tickets de soporte técnico a través del portal de soporte técnico de Azure Data Lake/Data Warehouse.
- Soporte técnico por chat:puede chatear con un ingeniero de soporte técnico de Microsoft en tiempo real.
- Asistencia telefónica:puede llamar al servicio de asistencia de Microsoft y hablar con un ingeniero de asistencia.
- Soporte de la comunidad:puede hacer preguntas y obtener ayuda de otros usuarios de Azure Data Lake/Data Warehouse en los foros de la comunidad de Azure Data Lake/Data Warehouse.
El nivel de soporte técnico que reciba dependerá de su plan de soporte técnico de Azure Data Lake/Data Warehouse. Azure Data Lake/Data Warehouse ofrece diversos planes de soporte técnico, entre los que se incluyen:
- Soporte básico:El soporte básico está incluido en todas las suscripciones a Azure Data Lake/Data Warehouse. Proporciona acceso al portal de soporte y al soporte de la comunidad.
- Soporte estándar:El soporte estándar ofrece un nivel superior de asistencia, incluyendo acceso al chat y al soporte telefónico.
- Soporte Premium:El soporte Premium ofrece el más alto nivel de asistencia, incluido el acceso a un equipo de soporte dedicado. Amplíelo aún más con Unified Support o US Cloud.
Puedes elegir el plan de asistencia que mejor se adapte a tus necesidades y presupuesto.
Para obtener asistencia técnica para Azure Data Lake/Data Warehouse, puede crear un ticket de asistencia a través del portal de asistencia técnica de Azure Databricks o chatear en tiempo real con un ingeniero de asistencia técnica de Microsoft.
A continuación, se incluyen algunos consejos para sacar el máximo partido a la compatibilidad con Azure Data Lake/Data Warehouse con Microsoft o US Cloud:
- Sea específico:cuando cree un ticket de asistencia, sea lo más específico posible sobre el problema que está experimentando. Esto ayudará al equipo de asistencia a resolver su problema más rápidamente.
- Proporcione información detallada:Cuanta más información pueda proporcionar al equipo de asistencia, mejor. Esto puede incluir información como los mensajes de error que recibe, el código que está ejecutando y los datos que está utilizando.
- Sea receptivo:es posible que el equipo de asistencia técnica necesite hacerle preguntas adicionales para resolver su problema. Asegúrese de responder a sus preguntas con prontitud para que puedan resolver su problema lo antes posible.
En general, hay varias opciones de soporte disponibles para Azure Data Lake/Data Warehouse que te ayudarán a conseguir la ayuda que necesitas cuando la necesites.
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