¿Data lake o data warehouse? ¿Cuál necesitas?

Summary

En este video, Feregrino explica las diferencias clave entre un data lake y un data warehouse. Mientras que el data lake almacena datos crudos y no procesados sin un propósito específico, el data warehouse organiza datos procesados y estructurados con un objetivo claro. Se destacan aspectos como el tipo de datos, la capacidad de almacenamiento, la flexibilidad y los usuarios objetivo. Además, se menciona que muchas organizaciones utilizan ambos sistemas para optimizar la gestión de datos, sugiriendo que la elección entre ellos depende de las necesidades específicas de cada proyecto.

Takeaways

• 😀 Un Data Lake es un repositorio de datos crudos o no procesados, donde los datos se almacenan sin un propósito específico.
• 🏗️ Un Data Warehouse, por otro lado, almacena datos que ya han sido procesados y estructurados con un objetivo en mente.
• 📊 La principal diferencia entre ambos es que los Data Lakes requieren mayor capacidad de almacenamiento debido a su naturaleza de datos no estructurados.
• 🗂️ Los datos en un Data Lake se pueden almacenar en diversos formatos, como archivos binarios, mientras que en un Data Warehouse se utilizan tablas estructuradas.
• 🤔 Los usuarios de un Data Lake suelen ser científicos de datos e ingenieros, mientras que los analistas de datos y personal de negocios utilizan más los Data Warehouses.
• 🔄 La flexibilidad en los Data Lakes es mayor, permitiendo cambios rápidos en los datos sin la necesidad de configuraciones complicadas.
• 📉 La adaptación a cambios en un Data Warehouse puede ser lenta debido a la necesidad de esquemas y relaciones entre tablas.
• 💵 La eficiencia de costos de los Data Warehouses puede variar según si se busca optimizar la velocidad de consulta o el almacenamiento de datos.
• 🔄 A menudo, las organizaciones utilizan ambos sistemas: un Data Lake para almacenar datos sin procesar y un Data Warehouse para análisis y reportes.
• 💡 Entender estas diferencias es clave para elegir el sistema adecuado según las necesidades de datos de una organización o proyecto.

Q & A

¿Cuál es la principal diferencia entre un data lake y un data warehouse?

La principal diferencia radica en el tipo de datos que almacenan: un data lake almacena datos crudos o no procesados, mientras que un data warehouse almacena datos que ya han sido procesados y estructurados.

¿Qué tipo de datos se pueden almacenar en un data lake?

En un data lake se pueden almacenar datos en diversos formatos, incluyendo archivos de audio, hojas de cálculo, archivos HTML y datos no estructurados.

¿Por qué los data lakes suelen requerir más capacidad de almacenamiento que los data warehouses?

Los data lakes requieren más capacidad de almacenamiento porque manejan grandes volúmenes de datos crudos que no han sido filtrados ni organizados.

¿Cómo se almacenan los datos en un data warehouse?

En un data warehouse, los datos se almacenan en formato tabular dentro de bases de datos estructuradas, donde cada tabla contiene múltiples columnas.

¿Quiénes son los principales usuarios de un data lake?

Los principales usuarios de un data lake son los científicos de datos e ingenieros que trabajan con datos no estructurados y sin procesar.

¿Qué beneficios ofrece un data warehouse en comparación con un data lake?

Un data warehouse ofrece eficiencia en el análisis y generación de reportes, ya que los datos están organizados y tienen un propósito claro, lo que facilita la toma de decisiones.

¿Cuál es la relación entre la flexibilidad y los esquemas de datos en un data lake?

La flexibilidad en un data lake es alta porque no hay reglas de negocio estrictas ni esquemas que deban cumplirse, lo que permite adaptarse fácilmente a cambios en la información almacenada.

¿Por qué es más complicado cambiar la información en un data warehouse?

Cambiar la información en un data warehouse es más complicado porque requiere de migraciones de datos y puede implicar una reestructuración, lo que puede ser un proceso largo y pesado.

¿Es posible que una organización utilice tanto un data lake como un data warehouse?

Sí, es común que las organizaciones utilicen ambos sistemas, con el data lake como fuente inicial de datos y el data warehouse para el análisis y la toma de decisiones.

¿Qué consideraciones se deben tener en cuenta al elegir entre un data lake y un data warehouse?

Al elegir entre un data lake y un data warehouse, se deben considerar las necesidades específicas del proyecto, el tipo de datos que se manejarán y los objetivos de la organización.