En el mundo del big data, las organizaciones buscan constantemente formas de almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de información. Dos soluciones habituales para gestionar el big data son los lagos de datos y los almacenes de datos. Aunque a primera vista puedan parecer similares, estos dos paradigmas de almacenamiento de datos tienen fines distintos y presentan características diferenciadas.
¿Qué son los «lagos de datos» y los «almacenes de datos»?
Lagos de datos
Un «lago de datos» es un gran repositorio de almacenamiento capaz de albergar datos sin procesar, en su formato nativo. Los «lagos de datos» pueden almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, lo que los hace muy versátiles. Están diseñados para ser altamente escalables, de modo que puedan adaptarse al crecimiento exponencial de los datos. Los «data lakes» permiten la ingesta de datos en tiempo real y son ideales para organizaciones que necesitan almacenar y analizar rápidamente grandes volúmenes de datos de diversos tipos.
Almacenes de datos
Por su parte, un almacén de datos es un repositorio estructurado diseñado para almacenar, procesar y analizar datos estructurados. Los almacenes de datos almacenan los datos de forma muy organizada y basada en esquemas, lo que facilita la realización de consultas y la obtención de información útil. Normalmente, los datos se limpian, se transforman y se agregan antes de cargarlos en un almacén de datos. Estos sistemas se utilizan principalmente con fines de inteligencia empresarial y análisis, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos.
Ejemplos de aplicaciones para lagos de datos y almacenes de datos
Aplicaciones de los lagos de datos
- Análisis de opiniones: Los lagos de datos pueden utilizarse para almacenar y analizar grandes volúmenes de datos no estructurados, como publicaciones en redes sociales y opiniones de clientes. Posteriormente, estos datos pueden procesarse mediante algoritmos de procesamiento del lenguaje natural y de aprendizaje automático (ML) para determinar la opinión de los clientes sobre un producto o servicio.
- Procesamiento de datos del IoT: Los lagos de datos son ideales para almacenar y procesar grandes cantidades de datos generados por dispositivos del IoT. Las capacidades de ingesta en tiempo real de los lagos de datos permiten procesar y analizar datos en flujo continuo, lo que permite a las organizaciones supervisar y optimizar sus redes del IoT.
- Almacenamiento de datos para el entrenamiento de ML/IA: En los ámbitos médico y biotecnológico, los lagos de datos pueden utilizarse para almacenar datos procedentes de diversas fuentes, como secuencias genéticas, historiales de pacientes y resultados de ensayos clínicos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aplicarse a estos datos no estructurados para identificar patrones o correlaciones, lo que resulta útil en aplicaciones que van desde el desarrollo de tratamientos personalizados hasta la predicción de brotes de enfermedades. Además, los algoritmos pueden analizar datos en tiempo real procedentes de dispositivos médicos para supervisar la salud de los pacientes y alertar al personal sanitario de cualquier cambio significativo (véase «IoT» más arriba).
Aplicaciones de los almacenes de datos
- Análisis de ventas: Los almacenes de datos pueden utilizarse para almacenar y analizar datos de ventas, lo que permite a las organizaciones identificar tendencias, realizar un seguimiento del rendimiento y tomar decisiones basadas en datos para mejorar las estrategias de ventas. La naturaleza estructurada de los almacenes de datos facilita la creación de informes de ventas, cuadros de mando y visualizaciones.
- Segmentación de clientes: Mediante el análisis de los datos de los clientes almacenados en un almacén de datos, las organizaciones pueden segmentar su base de clientes y adaptar sus estrategias de marketing para dirigirse a grupos demográficos específicos. Los almacenes de datos pueden almacenar datos estructurados de los clientes, como el historial de compras y la información demográfica, lo que permite a las organizaciones crear perfiles detallados de los clientes.
Ejemplo de uso de la Autoridad Reguladora del Sector Financiero (FINRA)
Un excelente ejemplo de empresa que utiliza los servicios de AWS para crear un «data lake» es la FINRA. La FINRA aprovecha AWS para almacenar y analizar más de 500 000 millones de eventos de mercado al día, lo que le permite detectar el fraude y la manipulación del mercado.
El «data lake» de la FINRA, creado en AWS, procesa y almacena grandes cantidades de datos de diversos tipos, entre los que se incluyen datos de operaciones, datos de órdenes y datos de referencia. Gracias al uso de Amazon S3, la FINRA puede almacenar y gestionar sus datos de forma rentable y segura, mientras que Amazon EMR y AWS Glue le permiten procesar y analizar los datos para identificar posibles infracciones.
Puedes obtener más información sobre este caso de uso leyendo el estudio de caso de AWS sobre la FINRA.
Conclusión
Los lagos de datos y los almacenes de datos tienen finalidades distintas y se adaptan a diferentes tipos de almacenamiento y análisis de datos. Comprender las diferencias entre estos dos paradigmas de almacenamiento es fundamental para las organizaciones.
Una vez que hayas determinado cuál es la opción más adecuada para ti, asegúrate de incorporar la resiliencia de los datos en tu estrategia. No te pierdas mi próxima entrada del blog, en la que se analizan técnicas avanzadas para la resiliencia de los datos en los almacenes de datos RDS y los lagos de datos S3.
¡Que disfrutes de la lectura!
