Los lagos de datos y los almacenes de datos son soluciones de almacenamiento de datos complementarias que las empresas utilizan para inteligencia empresarial y análisis. Mientras que un lago de datos contiene datos estructurados y no estructurados sin procesar, un almacén de datos almacena datos estructurados procesados y verificados para propósitos analíticos predeterminados.
Las empresas gestionan estos repositorios de almacenamiento de datos utilizando soluciones de almacén de datos y sistemas de procesamiento y distribución de grandes datos. Aunque se complementan entre sí en el ecosistema analítico de una organización, los lagos de datos y los almacenes de datos difieren en su esquema, almacenamiento, análisis, procesamiento y costo.
¿Cuál es la diferencia entre un lago de datos y un almacén de datos?
Un lago de datos es un repositorio de almacenamiento de datos centralizado y altamente escalable que almacena grandes volúmenes de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en su formato nativo. Ayuda a las empresas a construir canales de datos y alimentar el análisis de datos para obtener información empresarial.
Debido a su arquitectura abierta y escalable, los lagos de datos pueden almacenar datos relacionales y no relacionales sin sacrificar la fidelidad. Las empresas utilizan lagos de datos para capturar datos de redes sociales, transmisión, sistemas empresariales, aplicaciones móviles y dispositivos de internet de las cosas (IoT) y analizarlos utilizando plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático.
Un almacén de datos es un sistema de gestión de datos especializado y orientado a temas que organiza datos altamente estructurados utilizando un data mart. Mientras que un lago de datos no define la estructura o el esquema de los datos hasta que se leen, un almacén de datos aplica un esquema predefinido antes de almacenar los datos. Los almacenes de datos utilizan bases de datos relacionales y son ideales para consultas analíticas rápidas y para apoyar el análisis histórico.
La tabla a continuación muestra cómo un lago de datos y un almacén de datos difieren en términos de procesamiento de datos, enfoque de esquema y costo.
| Lago de datos | Almacén de datos | |
| Definición | Un lago de datos es un repositorio de datos centralizado que ingiere y contiene datos estructurados, no estructurados o débilmente ensamblados para uso inmediato o futuro. | Un almacén de datos es una unidad de almacenamiento de datos que utiliza un esquema predefinido para almacenar datos estructurados limpios, procesados y organizados para un propósito analítico predeterminado. |
| Usuarios | Científicos de datos e ingenieros | Equipos de inteligencia empresarial, desarrolladores, gerentes y usuarios finales |
| Tipos de datos | Los lagos de datos almacenan datos estructurados, no estructurados y semiestructurados en formatos nativos. | Los almacenes de datos contienen datos estructurados procesados, limpiados y curados. |
| Disponibilidad de datos | Un lago de datos almacena datos indefinidamente, independientemente de su uso inmediato o futuro. | Los datos en un almacén de datos están listos para el análisis y pueden ser utilizados para los propósitos previstos mediante herramientas de inteligencia empresarial de autoservicio. |
| Procesamiento de datos | Los lagos de datos utilizan el enfoque de extracción, carga y transformación (ELT) para cargar datos en su formato original y transformarlos cuando sea necesario. | Los almacenes de datos utilizan el enfoque de extracción, transformación y carga (ETL) para la integración de datos y preparación. |
| Enfoque de esquema | Los lagos de datos utilizan esquema en lectura y no requieren un esquema predefinido. | Los almacenes de datos siguen prácticas de esquema en escritura y definen el esquema antes de cargar los datos. |
| Almacenamiento de datos | Los lagos de datos almacenan datos utilizando soluciones de almacenamiento en la nube económicas. | Los almacenes de datos utilizan bases de datos columnar o relacionales para almacenar datos con almacenamiento en disco. |
| Accesibilidad de datos | Los lagos de datos son ágiles y flexibles, permitiendo la fácil adición de modelos de datos y aplicaciones. | Los almacenes de datos contienen datos en formato "solo lectura", lo que dificulta la modificación de los datos. |
| Seguridad de datos | Los lagos de datos son menos seguros debido a sus grandes volúmenes de datos. | Los almacenes de datos son más seguros debido a su estructura robusta y rígida. |
| Beneficios | Los lagos de datos ayudan a los científicos de datos a crear modelos analíticos críticos para el análisis de datos, la entrega de información empresarial y la planificación estratégica. | Los almacenes de datos ayudan a los equipos de inteligencia empresarial a acceder y analizar datos estructurados para apoyar las decisiones operativas empresariales. |
| Casos de uso | Los lagos de datos son ideales para aplicaciones de ciencia de datos, incluyendo aprendizaje automático, modelado predictivo y análisis avanzado. | Los almacenes de datos son ideales para minería de datos, análisis ad hoc y seguimiento de indicadores clave de rendimiento (KPI) empresariales con técnicas de visualización de datos e inteligencia empresarial. |
| Costo | Los lagos de datos son menos costosos ya que utilizan almacenamiento y servidores de bajo costo. | Los almacenes de datos son más costosos porque utilizan grandes servidores y sistemas de almacenamiento en disco. |
| Cuándo usar | Las empresas utilizan lagos de datos para almacenar grandes volúmenes de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados sin filtrar. | Los almacenes de datos son adecuados para empresas que buscan acceder y analizar datos estructurados rápidamente. |
Aprende los detalles de modelado de datos para establecer y gestionar relaciones entre diferentes objetos de datos.
Sudipto Paul
Sudipto Paul is a former SEO Content Manager at G2 in India. These days, he helps B2B SaaS companies grow their organic visibility and referral traffic from LLMs with data-driven SEO content strategies. He also runs Content Strategy Insider, a newsletter where he regularly breaks down his insights on content and search. Want to connect? Say hi to him on LinkedIn.
