Hoy en día las empresas trabajan con inmensas cantidades de datos. Por eso, están obligadas a encontrar soluciones que les permitan gestionar todos esos datos y además procesarlos de la manera adecuada para extraer la máxima información posible.

Durante mucho tiempo el Data Warehouse se ha ocupado de facilitar el acceso a dichos datos, aunque se originen de diferentes fuentes, y también de convertir esos datos en información relevante. Dicha información ha sido vital para analizar el mercado, los clientes y la competencia. A partir de ahí, se han podido tomar las decisiones más adecuadas.

Pero en los últimos tiempos se ha incorporado un nuevo concepto, nos referimos al Data Lake. Este se centra más en integrar, gestionar y distribuir todos los datos en el mínimo tiempo que sea posible. A continuación, te mostramos las diferencias entre Date Lake vs Data Warehouse

¿Qué es un Data Lake?

Un Data Lake es un repositorio que almacena grandes volúmenes de datos en su formato original, sin necesidad de estructurarlos previamente.

Características principales:

  • Almacenamiento flexible: admite datos estructurados (tablas), semiestructurados (JSON, XML) y no estructurados (videos, imágenes, audios).
  • Escalabilidad: puede crecer de manera prácticamente ilimitada, lo que lo hace ideal para grandes volúmenes de información.
  • Procesamiento posterior: los datos se guardan tal cual, y se organizan o procesan cuando surge la necesidad de analizarlos.

Un Data Lake es, en esencia, un “lago” donde se vierte todo tipo de información para disponer de ella en el futuro.

¿Qué es un Data Warehouse?

Un Data Warehouse o “almacén de datos” es un sistema diseñado para almacenar información estructurada y procesada, lista para su análisis.

Características principales:

  • Datos organizados: los datos se cargan tras un proceso de transformación (ETL: extracción, transformación y carga).
  • Orientado al análisis: permite consultas rápidas y eficientes para generar informes, cuadros de mando y estadísticas.
  • Uso empresarial: es ampliamente utilizado en áreas como finanzas, ventas o marketing, donde se necesitan informes precisos y periódicos.

El Data Warehouse actúa como un espacio organizado y optimizado para la toma de decisiones estratégicas.

Data Lake vs Data Warehouse

Aspecto Data Lake Data Warehouse
Tipo de datos Almacena datos en bruto: estructurados, semiestructurados y no estructurados (texto, imágenes, audio, video). Almacena solo datos estructurados, organizados en tablas y listas para el análisis.
Procesamiento se procesan al momento de analizarlos. se procesan y estructuran antes de almacenarlos.
Usuarios principales Científicos de datos, analistas avanzados, equipos de IA y Big Data. Responsables de negocio, directivos y analistas que necesitan reportes rápidos.
Velocidad de consulta Consultas más lentas, ya que los datos no están organizados previamente. Consultas rápidas y eficientes gracias a la estructura definida.
Coste Más económico para almacenar grandes volúmenes de información. Más costoso debido a la preparación y optimización de los datos.
Finalidad Exploración, análisis predictivo, machine learning, innovación. Informes periódicos, análisis de indicadores y apoyo a decisiones estratégicas.

Date Lake vs Data Warehouse, ¿cuál elegir?

Es posible que ya tengas más claras las diferencias entre Date Lake vs Data Warehouse. Pero aún podemos profundizar más en este asunto. Por eso, en los siguientes puntos descubrirás más aspectos que te resultarán interesantes:

    • Cuando se utiliza el Date Lake se conservan todos los datos, sin embargo, con el Date Warehouse se invierte un tiempo en dilucidar qué información se almacena y cuál se desecha.
    • Con el Date Lake se mantienen todos los datos, como decíamos, con independencia de su clase, su origen, su formato y sin que se haya normalizado su estructura. La información se encontrará en todo momento en su forma original y solo cambiará cuando se vaya a utilizar.
    • Con el Data Warehouse los datos pueden ser utilizados por todos los usuarios, lo que incluye a las personas que tienen un nivel de análisis más elevado, pero también a quienes tienen unos conocimientos más básicos.
    • El Data Lake se adapta muy bien a los cambios, mientras que el Data Warehouse no lo hace igual. El Data Warehouse necesita un tiempo para gestionar la información, mientras que el Data Lake no precisa de una inversión previa de tiempo, ya que los datos se almacenan y entregan en bruto.

Está claro que existen diferencias entre el Data Lake y el Data Warehouse, por lo que cada empresa debe decidir qué tecnología le resulta más útil para su objetivo particular.

Ejemplo práctico de uso

Imagina una empresa de retail:

  • En su Data Lake guarda registros de transacciones, comentarios en redes sociales, grabaciones de llamadas al servicio de atención al cliente y datos de sensores de inventario. Todo en bruto.
  • En su Data Warehouse almacena informes de ventas por trimestre, segmentación de clientes y métricas clave que los directivos consultan cada semana para decidir estrategias comerciales.

Ambas infraestructuras se complementan y responden a necesidades diferentes dentro de la misma organización.