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 «data lakes» y los «data warehouses»?
Lagos de datos
Un «data lake» es un gran repositorio de almacenamiento capaz de albergar datos sin procesar, en su formato nativo. Los «data lakes» 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 Data Lake
- Sentiment Analysis: Data lakes can be used to store and analyze large volumes of unstructured data, such as social media posts and customer reviews. This data can then be processed using natural language processing and machine learning (ML) algorithms to determine customer sentiment towards a product or service.
- IoT Data Processing: Data lakes are ideal for storing and processing massive amounts of data generated by IoT devices. The real-time ingestion capabilities of data lakes allow for the processing and analysis of streaming data, enabling organizations to monitor and optimize their IoT networks.
- Data Storage for ML/AI Training: In the medical and biotech fields, data lakes can be used to store data from diverse sources, such as genetic sequences, patient records, and clinical trial results. Machine learning algorithms can be applied to this unstructured data to identify patterns or correlations, aiding in uses from the development of personalized treatments to predicting disease outbreaks. Furthermore, algorithms can analyze real-time data from medical devices to monitor patient health and alert caregivers to any significant changes (See IoT above).
Aplicaciones de almacén de datos
- Sales Analytics: Data warehouses can be used to store and analyze sales data, allowing organizations to identify trends, track performance, and make data-driven decisions to improve sales strategies. The structured nature of data warehouses makes it easy to create sales reports, dashboards, and visualizations.
- Customer Segmentation: By analyzing customer data stored in a data warehouse, organizations can segment their customer base and tailor marketing efforts to target specific demographics. Data warehouses can store structured customer data, such as purchase history and demographic information, enabling organizations to create detailed customer profiles.
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 lago de datos 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.
FINRA’s data lake, built on AWS, processes and stores vast amounts of diverse data types, including trade data, order data, and reference data. By using Amazon S3, FINRA can store and manage their data cost-effectively and securely, while Amazon EMR and AWS Glue enable them to process and analyze the data to identify potential violations.
You can learn more about this use case by reading the estudio de caso de AWS sobre la FINRA.
Conclusion
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.
Once you’ve determined which path is right for you, be sure to build data resilience into your strategy. Keep an eye out for my next blog, which discusses advanced techniques for data resilience in RDS data warehouses and S3 data lakes.
¡Que disfrutes de la lectura!
