Data Warehouse y Data Lake: ¿qué son?

Los equipos de analytics y big data cumplen un papel crucial en la gestión y análisis de los datos de las empresas, buscando impulsar negocios competitivos y preparados para el futuro. Para lograrlo, cuentan con tecnologías cada vez más sofisticadas para almacenar y procesar datos. Entre las opciones más populares se encuentran los data warehouses y data lakes, sistemas diseñados, cada uno, con una arquitectura y un propósito específicos.

Esta introducción al tema te proporcionará el conocimiento necesario para que puedas poner en marcha o mejorar proyectos de big data en tu empresa teniendo en cuenta las necesidades clave de tu negocio y sacando el mayor provecho de los datos recopilados.

¿Estás listo para optimizar tus procesos de gestión de datos? ¡Sigue leyendo para descubrir cómo lograrlo!

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Clasificación e Integración de Datos

Antes de presentar los data warehouses y data lakes, debemos hablar sobre las categorías de datos y los procesos ETL, el principal recurso de integración de datos digitales.

Tipos de Datos

Hoy en día, los datos disponibles en la web se dividen en tres categorías:

Datos Estructurados

Son datos formateados según parámetros específicos para su organización en esquemas relacionales. Uno de los principales formatos de datos estructurados es el de las tablas, que se distribuyen en filas y columnas con valores predeterminados.

Ejemplos: hojas de cálculo y bases de datos (Excel, CSV, SQL, archivos JSON, entre otros).

Datos Semiestructurados

Estos datos se clasifican así porque, si bien presentan un determinado grado de organización interna, no están del todo estructurados.

Ejemplos: archivos web (HTML, XML, OWL, entre otros).

Datos no Estructurados

Estos datos carecen de organización o jerarquía interna clara. Es la categoría más amplia y comprende la mayor parte de los datos de la web.

Ejemplos: documentos de texto (archivos Word, PDF), archivos multimedia (imagen, audio y video), correos electrónicos, mensajes de texto, datos de redes sociales, dispositivos móviles, Internet de las cosas (IoT), entre otros.

ETL

En inglés, ETL es la sigla para Extract (Extraer), Transform (Transformar) y Load (Cargar).

El ETL es el método más tradicional de integración de datos digitales y cada término de la sigla designa un paso en el proceso, como lo muestra el esquema de esta imagen:

ETL: ¿cómo funciona el proceso?

1. Extracción (E): en esta fase, los datos se recogen de diferentes sistemas organizacionales y se llevan a un espacio temporal (staging area) donde se los convierte a un mismo formato para su posterior transformación.
2. Transformación (T): los datos brutos se pulen y estandarizan según las necesidades de la empresa. Al final de esta etapa, los datos están “limpios”, estructurados y listos para el almacenamiento.
3. Carga (L): los datos procesados ​​se envían a un repositorio específico donde se almacenarán de forma segura y se activarán para consulta interna.

Desde fines de la década de 1970, cuando se hizo popular el ETL, este método se ha utilizado para estructurar datos para su almacenamiento en bancos como los data warehouses. ¿Te interesa saber más sobre estos repositorios? Sigue leyendo este contenido e infórmate.

Data Warehouse: ¿qué son y cómo utilizarlos?

Como su nombre lo indica, los data warehouses (en español, “almacenes de datos”) recogen datos históricos para clasificarlos en bloques semánticos llamados relaciones. Así, el data warehouse es una base de datos relacional que contiene sobre todo datos estructurados.

Los datos del data warehouse se distribuyen en subconjuntos denominados data marts (“mercados de datos”), que aceleran la recuperación y la entrega de datos a equipos específicos. Cuando se los ha solicitado, los datos del data warehouse se ponen a disposición en modo lectura de acuerdo con la demanda de los analistas de big data y BI.

Unificados, libres de desviaciones e inconsistencias, los datos del data warehouse permiten realizar análisis altamente precisos que, a su vez, generan información e insights estratégicos. En resumen, entonces, los data warehouses centralizan los datos relevantes para la empresa, sistematizándolos de manera eficiente y apoyando la creación de estrategias comerciales basadas en data-driven.

Con una cuidadosa planificación y aplicación del ETL, los data warehouses agregan un enorme valor a las decisiones organizacionales al permitir la optimización y aplicación práctica de los datos almacenados.

¿Quién utiliza los Data Warehouses?

Los Data Warehouses se han consolidado como una herramienta esencial en la estrategia de datos de las empresas modernas, proporcionando una plataforma centralizada para el almacenamiento, gestión y análisis de información crítica. Estos almacenes de datos han demostrado su valía en una amplia gama de casos prácticos de diversas industrias, transformando la manera en que las organizaciones utilizan la información para la toma de decisiones informadas y estratégicas.

• Personalización y experiencia del cliente: En el ámbito del marketing y la experiencia del cliente, los Data Warehouses cumplen un papel crucial al posibilitar el acceso a una comprensión más profunda y holística de los clientes. Al consolidar datos de interacciones en línea, comportamientos de compra, datos demográficos y preferencias de los consumidores, las empresas pueden crear perfiles detallados y personalizados. Esto facilita la personalización de las estrategias de marketing, la creación de campañas dirigidas y la entrega de experiencias más relevantes y satisfactorias para los clientes.
• Gestión de inventarios y optimización de cadenas de suministro: Al recopilar datos de múltiples fuentes, como ventas en tiempo real, tendencias del mercado, información de proveedores e inventario, estas soluciones ofrecen una visión integral. Los algoritmos de análisis predictivo integrados en estos almacenes de datos ayudan a prever la demanda, mejorar la precisión de las previsiones y optimizar los niveles de inventario, lo que conduce a una gestión más eficiente y rentable de los recursos.
• Mejora de las decisiones estratégicas: Al integrar datos de diferentes departamentos y áreas de la empresa, estos almacenes permiten la creación de informes y paneles de control que facilitan la toma de decisiones estratégicas fundamentadas. Los análisis avanzados y la visualización de los datos enriquecen la comprensión de tendencias, patrones y oportunidades, lo que facilita la identificación de áreas para mejorar y la implementación de estrategias efectivas.

Big Data y la Revolución de los Datos

Desde la década de 1990, el uso generalizado de Internet, tanto en el ámbito comercial como en el doméstico, ha experimentado un crecimiento exponencial. Este avance ha acelerado no solo la generación de datos, sino también el tráfico en la web. Este fenómeno ha dado origen al concepto de big data al mismo tiempo que ha puesto de manifiesto las limitaciones de los data warehouses y de otros repositorios de datos, como las bases de datos.

El desafío fundamental radicaba en lidiar con datos en un volumen y variedad y a una velocidad sin precedentes (lo que se conoce comúnmente como las “3 V” del big data). Los responsables de la tecnología anticiparon que los sistemas tradicionales de gestión de la información se verían abrumados por esa nueva magnitud de datos. La transformación de los datos para su uso empresarial pasó a ser una tarea sumamente costosa: en primer lugar, debido a la necesidad de almacenar miles de terabytes de datos, muchos de los cuales no resultaban relevantes. En segundo lugar, esa transformación demandaba cada vez más tiempo de equipos especializados, lo que, a su vez requería, mano de obra altamente calificada.

Ante este panorama, las empresas se enfrentaron a un desafío urgente: la necesidad de hacer que la gestión de datos fuera más eficiente, segura y económicamente viable. Fue así como, a principios de la década de 2000, comenzaron a surgir los primeros prototipos de una solución innovadora: el data lake.

Data Lake: ¿qué es y cómo funciona?

¿Qué te viene a la mente cuando piensas en un lago? Quizás la idea de un gran embalse natural cuya agua se pueda filtrar para abastecer a la población del entorno. Esta metáfora, creada por James Dixon, uno de los fundadores de Pentaho, ayuda a comprender el concepto de data lake (“lago” o depósito de datos).

A diferencia del data warehouse, el data lake es una base de datos no relacional. Es decir: es un repositorio que no requiere estructuración previa de datos, los que, entonces, “fluyen” en su formato original (estructurado, semiestructurado o no estructurado).

Cuando ya se han extraído de los sistemas y aplicaciones empresariales, los datos se llevan directamente al data lake, “salteándose”, así, la etapa T del ETL (transformación). Sin que los datos pasen por este tratamiento, el repositorio almacena gigantescos volúmenes de datos de cualquier tipo y escala, alcanzando cientos de pentabytes (¡y un PB es más de mil terabytes!).

Si el data lake es una estructura tan robusta, ¿cuál es la ventaja de mantenerlo? Almacenar los datos en su totalidad y procesarlos por demanda, de forma escalable. El agua del lago, por ejemplo, se puede filtrar para abastecer un camión cisterna o botellas de 500 ml. Asimismo, los datos del data lake (en gran parte no estructurados) son más flexibles, ya que no se han enmarcado en esquemas predefinidos.

Además de posibilitar el ahorro de tiempo y de costos con almacenamiento, el data lake facilita la automatización de los procesos y la innovación basada en datos, impulsando la transformación digital de las empresas. Los datos se pueden “personalizar” para proyectos en todas las áreas y, además, se pueden crear algoritmos de deep learning. Los datos también se pueden estructurar para su asignación en data warehouses, donde se utilizarán en análisis estratégicos.

Los data lakes son manejados sobre todo por ingenieros y científicos de datos, responsables por diseñar la estructura, integrar los datos en el flujo de datos general y curar la gran riqueza de datos derivados. En definitiva: es una solución que gestiona los datos de forma económica y dinámica, alineando la empresa con las tendencias del mercado contemporáneo.

Casos prácticos del uso de los Data Lakes

La gestión efectiva de los datos de las empresas se ha convertido en un desafío fundamental para las organizaciones que buscan aprovechar al máximo sus datos y obtener una ventaja competitiva. Es en este contexto que los Data Lakes se han consolidado como una solución robusta y versátil para el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. La presentación de varios casos prácticos en diversos sectores es lo que ilustra mejor cómo los Data Lakes están transformando la forma en que se utilizan los datos y se toman decisiones en el mundo empresarial. Por eso, a continuación, te dejamos algunos ejemplos del uso de los Data Lakes.

• Análisis de datos para la salud: En el sector de la salud, los Data Lakes han revolucionado la gestión de datos médicos y de salud. Integran información de registros médicos electrónicos, datos de dispositivos médicos, registros de seguros y más, lo que permite a los profesionales sanitarios y a los investigadores tener acceso a una visión holística de la salud de los pacientes. Esto facilita la identificación de patrones, la predicción de enfermedades y la personalización de tratamientos médicos para mejorar la atención al paciente.
• Optimización de operaciones en la industria manufacturera: En la industria manufacturera, los Data Lakes se utilizan para mejorar la eficiencia operativa. Al integrar datos de sensores de maquinaria, líneas de producción, inventarios y cadena de suministro, las empresas logran realizar un seguimiento en tiempo real del rendimiento de las máquinas, predecir fallas y optimizar los procesos de producción. Esto conduce a una reducción de costos, a un aumento de la productividad y a una mayor calidad en los productos finales
• Análisis de políticas públicas: En el ámbito gubernamental, los Data Lakes se están utilizando para recopilar, analizar y visualizar datos masivos con el objetivo de tomar decisiones informadas en políticas públicas. Esto abarca desde la gestión de recursos naturales hasta la planificación urbana, ayudando a los gobiernos a comprender mejor las necesidades de los ciudadanos y a optimizar la asignación de recursos.
• Experiencia del cliente en los e-commerce: En el medio de los e-commerce, los Data Lakes son fundamentales para proporcionar experiencias de compra personalizadas y mejoradas. Integrando datos de comportamiento de compra, interacciones en línea, preferencias del consumidor y análisis de redes sociales, las empresas pueden ofrecer recomendaciones personalizadas, crear campañas de marketing dirigidas y brindar una navegación más intuitiva en sus plataformas, lo que resulta en una mayor satisfacción del cliente y en su fidelización.

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Data Warehouse y Data Lake: ¿cuál es la mejor opción?

Si bien ambos sirven para efectivos almacenamiento y procesamiento de datos, los data warehouses y los data lakes se diferencian sobre todo en cuatro aspectos: contenido, función, usuarios y tamaño. En el siguiente cuadro, se presenta una comparación a partir de esas variables:

	Data Warehouse	Data Lake
Contenido	Datos estructurados	Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados
Función	Almacenar datos relevantes para la gestión estratégica	Almacenar big data para obtener la mejor relación costo-beneficio
Usuarios principales	Analistas de big data e inteligencia empresarial (BI)	Científicos e ingenieros de datos
Tamaño	Requerido para almacenar datos relevantes para el análisis	Requerido para almacenar todos los datos útiles (almacenamiento del orden de pentabytes)

Para tomar la mejor decisión para tu empresa, es esencial que tengas en cuenta criterios específicos como el tamaño de la compañía, los objetivos y las restricciones asociadas a los proyectos de big data. ¿Cuál es tu prioridad actual? ¿Optimizar la gestión de datos? ¿Obtener perspicacia de inteligencia de mercado? ¿O fortalecer la innovación y las soluciones digitales en tu empresa?

Como regla general, los data lakes son adecuados para administrar datos no estructurados y los data warehouses son esenciales para el análisis a gran escala. Sin embargo, conviene recordar que los repositorios no son exclusivos. Al integrar el mismo flujo de administración de datos, los data warehouses y los data lakes combinan ventajas como una mayor productividad, una mayor asertividad en el análisis y el logro de una mejor relación costo-beneficio.

Finalmente, otro punto para evaluar es el modelo de almacenamiento: local (on-premises), en la nube (cloud) o híbrido. El almacenamiento en la nube se ha vuelto popular por su escalabilidad y bajo costo, ya que no requiere integración con sistemas locales. Los ingenieros de datos y otros expertos pueden guiarte a ti y a tu equipo para que puedan planificar el arreglo más seguro y funcional para tu empresa.

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