En este tutorial sobre la diferencia entre el lago de datos y el almacén de datos, analizaremos las diferencias clave entre el almacén de datos y el lago de datos. Pero antes de discutir la diferencia, primero aprendamos "¿Qué es Data Warehouse?".
¿Qué es el almacén de datos?
Data Warehouse es una combinación de tecnologías y componentes para el uso estratégico de datos. Recopila y gestiona datos de diversas fuentes para proporcionar información empresarial significativa. Es el almacenamiento electrónico de una gran cantidad de información diseñada para consultas y análisis en lugar de procesamiento de transacciones. Es un proceso de transformación de datos en información.
¿Qué es Data Lake?
Un lago de datos es un repositorio de almacenamiento que puede almacenar una gran cantidad de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Es un lugar para almacenar todo tipo de datos en su formato nativo sin límites fijos en el tamaño de la cuenta o el archivo. Ofrece una gran cantidad de datos para un mayor rendimiento analítico e integración nativa.
Data Lake es como un gran contenedor que es muy similar a los lagos y ríos reales. Al igual que en un lago, entran múltiples afluentes; De manera similar, un lago de datos tiene datos estructurados, datos no estructurados, de máquina a máquina, registros que fluyen en tiempo real.
Concepto de almacén de datos:
Data Warehouse almacena datos en archivos o carpetas que ayudan a organizar y utilizar los datos para tomar decisiones estratégicas. Este sistema de almacenamiento también ofrece una vista multidimensional de datos atómicos y resumidos. Las funciones importantes que se deben realizar son:
- Extracción de datos
- Limpieza de datos
- Transformación de datos
- Carga y actualización de datos
A continuación, aprenderemos la diferencia clave entre el lago de datos de Azure y el almacén de datos.
DIFERENCIA CLAVE
- Data Lake almacena todos los datos independientemente de la fuente y su estructura, mientras que Data Warehouse almacena los datos en métricas cuantitativas con sus atributos.
- Data Lake es un repositorio de almacenamiento que almacena enormes datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, mientras que Data Warehouse es una combinación de tecnologías y componentes que permite el uso estratégico de datos.
- Data Lake define el esquema después de que se almacenan los datos, mientras que Data Warehouse define el esquema antes de que se almacenen los datos.
- Data Lake usa el proceso ELT (Extract Load Transform) mientras que Data Warehouse usa el proceso ETL (Extract Transform Load).
- Comparando Data Lake vs Warehouse, Data Lake es ideal para aquellos que desean un análisis en profundidad, mientras que Data Warehouse es ideal para usuarios operativos.
Concepto de lago de datos:
Un lago de datos es un repositorio de almacenamiento de gran tamaño que contiene una gran cantidad de datos sin procesar en su formato original hasta el momento en que se necesitan. Cada elemento de datos en un lago de datos recibe un identificador único y se etiqueta con un conjunto de etiquetas de metadatos extendidos. Ofrece una amplia variedad de capacidades analíticas.
Diferencia clave entre Data Lake y Data Warehouse
Diferencia entre Data Lake y Data Warehouse
Estas son las diferencias clave entre los lagos de datos y el almacén de datos:
| Parámetros | Lago de datos | Almacén de datos |
|---|---|---|
| Almacenamiento | En el lago de datos, todos los datos se guardan independientemente de la fuente y su estructura. Los datos se mantienen en su forma original. Solo se transforma cuando está listo para ser utilizado. | Un almacén de datos consistirá en datos que se extraen de sistemas transaccionales o datos que consisten en métricas cuantitativas con sus atributos. Los datos se limpian y transforman |
| Historia | Las tecnologías de big data que se utilizan en los lagos de datos son relativamente nuevas. | El concepto de almacén de datos, a diferencia del big data, se ha utilizado durante décadas. |
| Captura de datos | Captura todo tipo de datos y estructuras, semiestructurados y no estructurados en su forma original de los sistemas de origen. | Captura información estructurada y la organiza en esquemas definidos para propósitos de almacenamiento de datos. |
| Cronograma de datos | Los lagos de datos pueden retener todos los datos. Esto incluye no solo los datos que están en uso, sino también los datos que podría usar en el futuro. Además, los datos se guardan para siempre, para retroceder en el tiempo y hacer un análisis. | En el proceso de desarrollo del almacén de datos, se dedica un tiempo considerable al análisis de diversas fuentes de datos. |
| Usuarios | El lago de datos es ideal para los usuarios que se entregan a un análisis profundo. Dichos usuarios incluyen científicos de datos que necesitan herramientas analíticas avanzadas con capacidades como el modelado predictivo y el análisis estadístico. | El almacén de datos es ideal para usuarios operativos debido a que está bien estructurado, es fácil de usar y comprender. |
| Costos de almacenamiento | El almacenamiento de datos en tecnologías de big data es relativamente económico y luego el almacenamiento de datos en un almacén de datos. | El almacenamiento de datos en el almacén de datos es más costoso y requiere más tiempo. |
| Tarea | Los lagos de datos pueden contener todos los datos y tipos de datos; permite a los usuarios acceder a los datos antes del proceso de transformación, limpieza y estructuración. | Los almacenes de datos pueden proporcionar información sobre preguntas predefinidas para tipos de datos predefinidos. |
| Tiempo de procesamiento | Los lagos de datos permiten a los usuarios acceder a los datos antes de que se hayan transformado, depurado y estructurado. Por lo tanto, permite a los usuarios llegar a su resultado más rápidamente en comparación con el almacén de datos tradicional. | Los almacenes de datos ofrecen información sobre preguntas predefinidas para tipos de datos predefinidos. Por tanto, cualquier cambio en el almacén de datos requería más tiempo. |
| Posición del esquema | Normalmente, el esquema se define después de que se almacenan los datos. Esto ofrece una gran agilidad y facilidad de captura de datos, pero requiere trabajo al final del proceso. | Normalmente, el esquema se define antes de almacenar los datos. Requiere trabajo al inicio del proceso, pero ofrece rendimiento, seguridad e integración. |
| Procesamiento de datos | Data Lakes utiliza el proceso ELT (Extract Load Transform). | El almacén de datos utiliza un proceso ETL (Extract Transform Load) tradicional. |
| Quejarse | Los datos se mantienen en su forma original. Solo se transforma cuando está listo para ser utilizado. | La principal queja contra los almacenes de datos es la incapacidad o el problema al que se enfrentan al intentar realizar cambios en ellos. |
| Beneficios clave | Integran diferentes tipos de datos para generar preguntas completamente nuevas, ya que es poco probable que estos usuarios utilicen almacenes de datos porque es posible que deban ir más allá de sus capacidades. | La mayoría de los usuarios de una organización están operativos. Este tipo de usuarios solo se preocupan por los informes y las métricas clave de rendimiento. |