Data Lake vs Data Warehouse: diferencia entre ellos

Diferencia clave entre Data Lake y Data Warehouse

  • Data Lake almacena todos los datos independientemente de la fuente y su estructura, mientras que Data Warehouse almacena 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 los datos.
  • Data Lake define el esquema después de almacenar los datos, mientras que Data Warehouse define el esquema antes de almacenar los datos.
  • Data Lake utiliza el proceso ELT (Extract Load Transform), mientras que Data Warehouse utiliza el proceso ETL (Extract Transform Load).
  • Al comparar Data Lake con Warehouse, Data Lake es ideal para quienes desean un análisis en profundidad, mientras que Data Warehouse es ideal para usuarios operativos.
Diferencia entre lago de datos y almacén de datos
Diferencia entre lago de datos y almacén de datos

¿Qué es el lago de datos?

A 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 y una integración nativa.

Lago de datos Es como un gran contenedor que es muy similar a lagos y ríos reales. Al igual que en un lago, entran varios afluentes; De manera similar, un lago de datos tiene datos estructurados, datos no estructurados, máquina a máquina, registros de flujo.wing en tiempo real.

¿Qué es el almacén de datos?

Almacenamiento de Datos es una mezcla 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 consulta y análisis en lugar de procesamiento de transacciones. Es un proceso de transformación de datos en información.

A continuación, aprenderemos la diferencia clave entre el almacén de datos y el lago de datos.

Diferencia entre lago de datos y almacén de datos

Estas son las diferencias clave entre el lago de datos y el almacén de datos:

parámetros Lago de datos Almacenamiento de Datos
Almacenamiento En el lago de datos, todos los datos se guardan independientemente de su fuente y su estructura. Los datos se mantienen en su forma original. Sólo se transforma cuando está listo para ser utilizado. Un almacén de datos estará formado por datos extraídos de sistemas transaccionales o datos que constan de métricas cuantitativas con sus atributos. Los datos se limpian y transforman.
Historia Tecnologías de grandes datos utilizado en lagos de datos es relativamente nuevo. El concepto de almacén de datos, a diferencia del big data, se utiliza desde hace décadas.
Captura de datos Captura todo tipo de datos y estructuras, semiestructurados y no estructurados en su forma original a partir de sistemas fuente. Captura información estructurada y la organiza en esquemas según lo definido para fines de almacenamiento de datos.
Línea de tiempo de datos Los lagos de datos pueden retener todos los datos. Esto incluye no sólo los datos que están en uso sino también los datos que podría utilizar en el futuro. Además, los datos se guardan para todo el tiempo, para retroceder en el tiempo y hacer un análisis. En el proceso de desarrollo del almacén de datos, se dedica mucho tiempo al análisis de diversas fuentes de datos.
Usuarios El lago de datos es ideal para los usuarios que se dedican a un análisis profundo. Dichos usuarios incluyen científicos de datos que necesitan conocimientos avanzados. Herramientas analiticas con capacidades como modelado predictivo y análisis estadístico. El almacén de datos es ideal para usuarios operativos porque está bien estructurado y es fácil de usar y comprender.
Costos de almacenamiento El almacenamiento de datos en tecnologías de big data es relativamente económico que el almacenamiento de datos en un almacén de datos. Almacenar datos en un 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 hayan sido transformados, limpiados y estructurados. Por lo tanto, permite a los usuarios llegar a su resultado más rápidamente.ares al almacén de datos tradicional. Los almacenes de datos ofrecen información sobre preguntas predefinidas para tipos de datos predefinidos. Por lo tanto, cualquier cambio en el almacén de datos necesitaba más tiempo.
Posición del esquema Normalmente, el esquema se define después de almacenar los datos. Esto ofrece 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.
Proceso de datos Uso en Data Lakes del proceso ELT (Extract Load Transform). El almacén de datos utiliza un tradicional ETL (Extraer carga de transformación) .
Quejarse Los datos se mantienen en su forma original. Sólo se transforma cuando está listo para ser utilizado. La principal queja contra los almacenes de datos es la incapacidad o el problema que se enfrenta 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 necesiten ir más allá de sus capacidades. La mayoría de los usuarios de una organización están operativos. A este tipo de usuarios sólo les importan los informes y las métricas clave de rendimiento.

Concepto de lago de datos

Un Data Lake 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 necesita. 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.

Concepto de almacén de datos

Almacenamiento de Datos almacena datos en archivos o carpetas, lo que ayuda a organizar y utilizar los datos para tomar decisiones estratégicas. Este sistema de almacenamiento también ofrece una visión multidimensional de atomic y datos resumidos. Las funciones importantes que se necesitan realizar son:

  1. Extracción de Datos
  2. Limpieza de datos
  3. Transformación de datos
  4. Carga y actualización de datos