Almacenes de datos vs. Lagos de datos vs. Mercados de datos ¿Necesitas ayuda para decidir?

Almacenes de datos, Lagos de datos, Mercados de datos ¿Necesitas ayuda para decidir?

 

Para sacar el máximo provecho de los datos, las organizaciones necesitan soluciones eficientes y escalables que puedan almacenar, procesar y analizar los datos de manera efectiva. Desde la ingestión de datos de múltiples fuentes hasta la transformación y el servicio, el almacenamiento de datos es la base de la arquitectura de datos.

Por lo tanto, elegir la solución de almacenamiento de datos correcta mientras se considera cómo accederá a los datos y el caso de uso específico es importante. En este artículo, exploraremos tres abstracciones populares de almacenamiento de datos: los almacenes de datos, los lagos de datos y los marts de datos.

Revisaremos los conceptos básicos y compararemos estas abstracciones de almacenamiento de datos en términos de características como patrones de acceso, esquema, gobierno de datos, casos de uso y más.

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¡Comencemos!

 

Almacenes de Datos

 

Los almacenes de datos son componentes fundamentales de los sistemas modernos de gestión de datos, diseñados para facilitar el almacenamiento, organización y recuperación eficientes de datos estructurados con fines analíticos.

 

 

¿Qué es un Almacén de Datos?

 

Un almacén de datos es una base de datos especializada que centraliza, almacena y gestiona datos estructurados y procesados de diversas fuentes con el propósito principal de respaldar análisis y informes complejos.

El almacén de datos es, por lo tanto, un repositorio centralizado para datos estructurados, permitiendo a las organizaciones:

• Realizar análisis de datos complejos
• Generar informes y paneles de control
• Apoyar la inteligencia empresarial (BI) y los procesos de toma de decisiones
• Obtener ideas sobre tendencias históricas y actuales de datos

 

Tipo de Datos, Patrones de Acceso y Beneficios

 

Los almacenes de datos almacenan principalmente datos estructurados, que son datos organizados en tablas bien definidas con filas y columnas. Este formato estructurado simplifica la recuperación y el análisis de datos, lo que lo hace adecuado para informes y consultas.

Los almacenes de datos están optimizados para el rendimiento de consultas y la generación de informes. A menudo utilizan mecanismos de indexación y almacenamiento en caché para acelerar la recuperación de datos, asegurando que los analistas y usuarios empresariales puedan acceder rápidamente a la información que necesitan.

 

Integración de Datos

 

Los almacenes de datos centralizan la integración de datos de varios sistemas fuente. Esto implica extraer datos de los sistemas fuente, transformarlos en un formato consistente y cargarlos en el almacén.

Los procesos ETL se utilizan comúnmente para la integración de datos en los almacenes de datos. Estas canalizaciones extraen datos de los sistemas fuente, aplican transformaciones para limpiar y estructurar los datos, y luego los cargan en las tablas de la base de datos del almacén. Los procesos ETL aseguran la calidad y consistencia de los datos dentro del almacén de datos.

 

Esquema

 

Los almacenes de datos imponen un esquema para garantizar la consistencia de los datos. Un esquema define la estructura de los datos, incluyendo las tablas, columnas, tipos de datos y relaciones. Este esquema impuesto garantiza que los datos sean consistentes y se puedan confiar para análisis.

Los almacenes de datos a menudo utilizan un esquema estrella o copo de nieve para organizar los datos. En un esquema estrella, una tabla de hechos central contiene datos transaccionales, rodeada de tablas de dimensiones que proporcionan contexto y atributos. En un esquema copo de nieve, las tablas de dimensiones se normalizan para reducir redundancias. La elección entre estos esquemas depende de los requisitos específicos del almacenamiento de datos.

 

Gobierno y Seguridad de Datos

 

Los almacenes de datos son conocidos por sus sólidos controles de gobierno y seguridad. Están diseñados para datos estructurados y ofrecen características como validación de datos, verificación de calidad de datos, controles de acceso y capacidades de auditoría.

 

Casos de Uso y Unidades de Negocio

 

Los almacenes de datos se utilizan principalmente para analítica y generación de informes a nivel empresarial. Consolidan datos de diversas fuentes en un único repositorio, lo que permite acceder a ellos para su análisis e informes en toda la organización. Admiten informes estandarizados y consultas ad hoc para los tomadores de decisiones.

 

Data Lakes

 

Los data lakes representan un enfoque flexible y escalable para el almacenamiento y gestión de datos, atendiendo a las diversas necesidades de las organizaciones modernas.

 

 

¿Qué es un Data Lake?

 

Un data lake es un repositorio centralizado que almacena grandes volúmenes de datos en bruto, estructurados, semi-estructurados y no estructurados, lo que permite a las organizaciones almacenar y gestionar vastas cantidades de información sin las limitaciones de un esquema predefinido.

El propósito principal de un data lake es proporcionar una solución flexible y rentable para almacenar y gestionar diversos tipos de datos:

• Los data lakes retienen los datos en su forma original y en bruto.
• Los data lakes facilitan una amplia gama de casos de uso, desde la analítica tradicional hasta aplicaciones avanzadas de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
• Los usuarios pueden explorar y analizar los datos sin predefinir su estructura o esquema.

Los data lakes están diseñados para hacer frente a los desafíos planteados por el aumento del volumen, la velocidad y la variedad de datos generados por las organizaciones en la actualidad.

 

Tipo de Datos, Patrones de Acceso y Beneficios

 

Los data lakes son capaces de almacenar una diversidad de tipos de datos, que incluyen datos estructurados de bases de datos relacionales, datos semi-estructurados como JSON, XML, y datos no estructurados como documentos de texto, imágenes y videos. Esto hace que los data lakes sean adecuados para manejar datos en su forma original y en bruto.

 

Integración de Datos

 

La ingestión de datos en un data lake puede ser tanto mediante procesos batch como en tiempo real. Los procesos batch implican cargar periódicamente grandes volúmenes de datos, mientras que la ingestión en tiempo real permite el flujo continuo de datos desde diversas fuentes. Esta flexibilidad garantiza que los data lakes puedan manejar diversos requisitos de velocidad de los datos.

Los data lakes tienen un enfoque de esquema al leer. A diferencia de los almacenes de datos, los datos en un data lake no tienen un esquema predefinido. En su lugar, el esquema se define en el momento del análisis, lo que permite a los usuarios interpretar y estructurar los datos según sus necesidades específicas. Esta flexibilidad de esquema es una característica distintiva de los data lakes.

 

Esquema

 

Los data lakes ofrecen flexibilidad de esquema, lo que permite la ingestión de datos sin un esquema predefinido. Esta flexibilidad se adapta a los cambios en la estructura de los datos con el tiempo y permite a los usuarios definir el esquema según sea necesario para su análisis.

Los datos en un data lake se les da estructura y significado en el momento del análisis. Este enfoque significa que los usuarios pueden interpretar y estructurar los datos según sus requisitos analíticos.

 

Gobierno y Seguridad de los Datos

 

Los data lakes a menudo enfrentan desafíos de gobierno porque almacenan datos tanto estructurados como no estructurados en su forma original. Puede resultar difícil gestionar los metadatos, garantizar la calidad de los datos y mantener un catálogo de datos unificado, lo que puede dar lugar a problemas relacionados con la búsqueda y el cumplimiento de los datos.

 

Casos de Uso y Unidades de Negocio

 

Los data lakes son ideales para la exploración y experimentación de datos. Pueden almacenar grandes cantidades de datos en bruto y no estructurados, lo que los hace adecuados para que los profesionales de datos exploren y experimenten sin esquemas predefinidos.

 

Data Marts

 

Los data marts son subconjuntos del almacén de datos empresariales que atienden a unidades de negocio o funciones específicas dentro de una organización.

 

 

¿Qué es un Data Mart?

 

Un data mart es un subconjunto especializado de un almacén de datos o data lake que almacena datos estructurados adaptados a las necesidades de una unidad de negocio, departamento o área funcional específica dentro de una organización.

El propósito principal de un data mart es proporcionar acceso enfocado y eficiente a los datos para necesidades específicas de análisis e informes. Los objetivos clave incluyen:

• Apoyar unidades de negocio específicas: Los data marts están diseñados para satisfacer los requisitos de unidades de negocio individuales, como ventas, marketing, finanzas u operaciones.
• Simplificar el acceso a los datos: Al proporcionar un acceso más fácil a los datos relevantes, los data marts facilitan a los usuarios dentro de un dominio específico acceder y analizar la información que necesitan.
• Reducción del tiempo para obtener información: Los data marts pueden mejorar el rendimiento de consultas e informes al reducir el volumen de datos que necesita ser procesado.

Por lo tanto, los data marts son instrumentales para garantizar que los datos relevantes estén disponibles para los tomadores de decisiones en diversas partes de la organización.

 

Tipos de datos, patrones de acceso y beneficios

 

Los data marts almacenan principalmente datos estructurados pertinentes a la unidad de negocio o función específica que sirven. Este formato estructurado asegura la consistencia y relevancia de los datos para las necesidades analíticas del dominio.

Los data marts ofrecen un acceso más enfocado y fácil a los datos en comparación con los almacenes de datos empresariales o los data lakes. Este enfoque enfocado permite a los usuarios acceder y analizar rápidamente los datos que son directamente relevantes para su dominio.

 

Integración de datos

 

Los data marts generalmente extraen datos de repositorios centrales, como almacenes de datos. Este proceso de extracción implica identificar y seleccionar los datos relevantes para la unidad de negocio o función específica.

Una vez extraídos, los datos se someten a una transformación específica a las necesidades del mart. Esto puede incluir limpieza de datos, agregación o personalización para asegurar que los datos se alineen con los requisitos analíticos del dominio que sirven.

 

Esquema

 

Los data marts pueden adherirse al esquema definido en el almacén de datos central o emplear un esquema personalizado adaptado a las necesidades analíticas específicas del mart. La elección depende de factores como la consistencia de datos y la autonomía del mart.

 

Gobernanza de datos y seguridad

 

Los data marts son típicamente subconjuntos de los almacenes de datos, enfocados en dominios o unidades de negocio específicas. Los esfuerzos de gobernanza se concentran a nivel del mart, asegurando que los datos utilizados por unidades de negocio específicas cumplan con los estándares de gobernanza a nivel empresarial establecidos por el almacén de datos.

 

Casos de uso y unidades de negocio

 

Los data marts se adaptan a las necesidades específicas de unidades de negocio o dominios dentro de una organización. Proporcionan un subconjunto de datos del almacén de datos que es relevante para un área empresarial en particular. Esto permite a las unidades de negocio realizar análisis y informes especializados sin la complejidad de manejar el conjunto completo de datos empresariales.

 

Almacenes de datos versus Data Lakes versus Data Marts: Una comparación integral

 

Resumamos las diferencias clave entre los almacenes de datos, los data lakes y los data marts:

Característica	Almacenes de datos	Data Lakes	Data Marts
Tipos de datos y flexibilidad	Datos estructurados, esquema fijo	Varios tipos de datos, flexibilidad de esquema	Datos estructurados, esquema bien definido
Integración de datos	Tuberías ETL	Ingestión flexible de datos, esquema en lectura	Extracción y transformación para dominios
Rendimiento de consulta	Optimizado para consultas	Rendimiento variable	Rendimiento óptimo
Gobernanza de datos	Fuertes controles de gobernanza y seguridad	Desafíos de gobernanza de datos	Gobernanza a nivel de mart
Casos de uso	Análisis empresarial	Exploración de grandes volúmenes de datos	Análisis específico del dominio

 

Conclusión

 

Espero que hayas obtenido una visión general de los almacenes de datos, los lagos y los marts. La elección de la arquitectura depende de los requisitos específicos de la organización y del equilibrio entre la gobernabilidad y la flexibilidad necesaria para sus datos y necesidades comerciales:

• Los almacenes de datos, con fuertes controles de gobernabilidad y seguridad, son adecuados para análisis y reportes a nivel empresarial.
• Los lagos de datos son adecuados para la exploración de datos y el análisis de big data. Sin embargo, pueden plantear desafíos en cuanto a gobernabilidad y seguridad.
• Los marts de datos ofrecen análisis específicos del dominio alineados con las necesidades de las unidades de negocio, al mismo tiempo que cumplen con los estándares de gobernabilidad del almacén de datos.

También puedes explorar data lakehouses, una arquitectura relativamente reciente y en evolución. Los data lakehouses buscan cerrar la brecha entre los almacenes de datos y los lagos de datos, ofreciendo un enfoque unificado para el almacenamiento y análisis de datos.

[Bala Priya C](https://twitter.com/balawc27) es una desarrolladora y redactora técnica de la India. Le gusta trabajar en la intersección de las matemáticas, la programación, la ciencia de datos y la creación de contenido. Sus áreas de interés y experiencia incluyen DevOps, ciencia de datos y procesamiento del lenguaje natural. Disfruta leyendo, escribiendo, programando y tomando café. Actualmente, está trabajando en aprender y compartir su conocimiento con la comunidad de desarrolladores mediante la creación de tutoriales, guías prácticas, artículos de opinión y más.

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