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Bases de datos frente a almacenes de datos frente a lagos de datos

Bases de datos frente a almacenes de datos frente a lagos de datos: comprensión de las diferencias

By Manvirender Singh Rawat / 13 de julio de 2023

el 13 de julio de 2023
Bases de datos frente a almacenes de datos frente a lagos de datos: comprensión de las diferencias

Con el fin de proporcionar tanto operaciones como beneficios analíticos, su empresa debe recopilar, almacenar e integrar de manera eficiente datos de diversas fuentes. Los datos son el punto de partida para todo, ya sea descubrir nuevos clientes para aumentar las ventas o recortar gastos. Con el tiempo, los usuarios tienen múltiples alternativas en términos de recopilación de datos para varios usuarios o simplemente para el almacenamiento. Ya sean bases de datos, almacenes de datos o lagos de datos recién creados.  

business intelligence (BI), marcos SQL, investigación y otros análisis, analistas de datos, científicos de datos, ingenieros y administradores, todos necesitan una solución de almacenamiento de datos confiable.

Su organización moderna necesita un solución de almacenamiento de datos que es más versátil, escalable, segura y confiable que cualquier base de datos antigua. Las bases de datos modernas, los almacenes de datos y los lagos de datos son útiles en esta situación. 

¿Que es una base de datos?

A base de datos es donde los datos relacionados se almacenan y se utiliza para documentar el análisis y el uso. Una base de datos de punto de venta (POS) es un tipo de base de datos. Toda la información pertinente sobre las transacciones en un negocio minorista se registra y almacena en la base de datos de POS. 

Sistemas de administración de bases de datos relacionales estructuradas (RDBMS)y estructuras de datos no estructurados, también denominados "NoSQL," son algunos de los varios tipos de bases de datos. Los procesos de la base de datos administran, organizan y actualizan nuevos datos antes de almacenarlos en tablas.

Una plataforma como MongoDB es un ejemplo de un NoSQL base de datos, mientras que MS Access es un ejemplo de un RDBMS

Las bases de datos son espacios de almacenamiento especializados para datos transaccionales no procesados. El procesamiento transaccional en línea, también conocido como OLTP, es algo que hacen las bases de datos ya que están íntimamente relacionadas con las transacciones. 

Los casos de uso de bases de datos para todas las organizaciones incluyen: 

  • Generación de informes financieros y otros 
  • Análisis de conjuntos de datos de tamaño modesto 
  • Automatización de procedimientos operativos 
  • Auditoría de entrada de datos 

Bases de datos de uso común:

Por nombrar algunas, las siguientes son las bases de datos más utilizadas en la práctica:  

1. PostgreSQL

PostgreSQL es una base de datos relacional de objetos; Inmediatamente tendrá sentido para los desarrolladores que están familiarizados con la programación orientada a objetos (POO).

Esto significa que, además de su forma relacional, una tabla de PostgreSQL también es compatible con las ideas tradicionales de programación orientada a objetos, como la herencia y la sobrecarga de funciones.

PostgreSQL es una opción fantástica si necesita realizar un procesamiento de datos de pequeña a mediana escala o realizar consultas complicadas.

2. MySQL

Un completo sistema de gestión de base de datos (DBMS), MySQL. Debido a su modelo relacional y facilidad de comprensión, MySQL es quizás la base de datos más fácil de aprender a usar. Para aplicaciones más extensas, cualquiera de las otras opciones de esta lista podría ser preferible.

3. Mongo DB

La primera base de datos no relacional de nuestra lista es MongoDB, conocida por utilizar un modelo de datos de documentos en lugar de una arquitectura tabular. Si sus datos no están estructurados, MongoDB es fantástico y funciona bien con la mayoría de las aplicaciones de computación en la nube. 

4. Oráculo

La base de datos más utilizada a partir de 2023 sigue siendo Oracle. Oracle es un DBMS con una larga lista de funcionalidades, al igual que MySQL.

Aunque Oracle fue inicialmente un DBMS relacional, hoy en día se considera una base de datos multimodelo que admite una variedad de enfoques de modelado no relacional, lo que la convierte en una de las bases de datos más adaptables y completas disponibles.

También, lea: ¿Qué es Microsoft Fabric? Todo lo que necesitas saber sobre

¿Qué es un almacén de datos?

Según la Perspectivas de GM, El mercado global de almacenamiento de datos tenía un valor de US$ 28.7 mil millones en 2022 y se prevé que tenga un valor de US$ 51.7 mil millones para 2028, creciendo a una CAGR del 10.4 % entre 2023 y 2028.

Hay más en un almacén de datos que simplemente ser una gran base de datos. A almacenamiento de datos no se usa con frecuencia en aplicaciones de software. Almacenes de datos son más adecuados para el análisis extenso de datos, mientras que las bases de datos están optimizadas para actividades rápidas de lectura y escritura. 

Almacenes de datos almacenar registros de varias fuentes, a diferencia de las bases de datos, que a menudo solo tienen registros de una fuente.

Esto se debe al hecho de que el objetivo principal de un almacén de datos es brindar a sus clientes la capacidad de realizar análisis de datos combinados de muchas fuentes (pero relacionadas).

Esto le permite aprovechar al máximo sus herramientas de informes y análisis de datos. 

Características del almacén de datos

1. Poseer la capacidad de gestionar enormes volúmenes de datos 

Los almacenes de datos son ubicaciones ideales para datos históricos, como registros completos de gastos de la empresa, ya que están diseñados para manejar cantidades masivas de datos.

Los almacenes de datos pueden contener fácilmente petabytes de datos estructurados de numerosas fuentes, ya que están diseñados para casos de uso que abarcan organizaciones enteras. 

2. Asistencia ETL 

Los datos se recuperan de una fuente, se transforman en un formato compatible con el almacén de datos y luego se cargan en el almacenamiento mediante el proceso de extracción, transformación y carga (ETL).

La funcionalidad ETL se incluye con frecuencia con los almacenes de datos, lo que permite a los usuarios combinar rápidamente datos de muchas fuentes y formatearlos según el esquema del almacén de datos. 

Más específicamente, el 85 % de las empresas cree que los macrodatos cambiarán por completo la forma en que hacen negocios. 

3. Soporte para herramientas OLAP y BI 

El uso de almacenes de datos le permite crear fácilmente visualizaciones de tendencias e información porque la mayoría de ellos son compatibles con el software OLAP y las herramientas de inteligencia comercial (BI).

Los analistas de datos consideran que los almacenes de datos son esenciales para crear visualizaciones e informes debido a esto. 

Almacenes de datos de uso común:

1. Copo de nieve 

Similar a BigQuery, Snowflake usa una arquitectura que divide la capa central de almacenamiento de datos de la capa de procesamiento de datos para desvincular el almacenamiento y la computación.

Debido a su ligera ventaja sobre la competencia en términos de rendimiento, escalabilidad y optimización de consultas, Snowflake es actualmente el almacén de datos más popular.

Sin embargo, esto tiene un costo, ya que Snowflake suele ser más caro. 

2. BigQuery en Google

Otra almacén de datos basado en la nube que sobresale en la gestión de análisis de datos es Google BigQuery. BigQuery, a diferencia de Redshift, separa el almacenamiento del cómputo para que pueda escalar cada uno según sea necesario.

Además, debido a que BigQuery puede asignar automáticamente cómputo adicional según sea necesario, se escala bien cuando se trata de enormes volúmenes de datos. 

3. Desplazamiento al rojo de Kindle

Un almacén de datos en la nube llamado Amazon Redshift tiene un exabyte (mil millones de gigabytes) de capacidad de almacenamiento. Redshift, por otro lado, combina la computación y el almacenamiento, por lo que no puede hacer crecer cada uno por separado.

La memoria debe escalarse simultáneamente con los nodos de cómputo si simplemente desea aumentar sus nodos de cómputo, lo que puede ser un desperdicio. 

También, lea: ¿Cómo elegir la pila de tecnología adecuada para sus proyectos de ciencia de datos?

¿Qué es un lago de datos?

Los datos sin procesar y procesados ​​(estructurados y no estructurados) de una organización se mantienen en un lago de datos tanto a gran como a pequeña escala.

Un lago de datos recopila todo lo que la organización considera valioso para su uso posterior, a diferencia de un almacén de datos o una base de datos. Se puede usar cualquier cosa para esto: imágenes, películas, archivos PDF, etc.

El lago de datos recopilará información de varias fuentes de datos no relacionadas y luego la procesará de manera similar a un almacén de datos.

Un lago de datos se puede utilizar para el análisis de datos y el desarrollo de informes, al igual que un almacén de datos. A diferencia de un almacén de datos, un lago de datos utiliza una tecnología mucho más sofisticada.

De acuerdo con un informe de Mercado de la investigación futura, se proyecta que la industria del mercado de lagos de datos crezca de USD 5.1385 mil millones en 2023 a USD 21.3687 mil millones para 2032, exhibiendo una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) de 19.50% durante el período de pronóstico (2023 - 2032).

Su procesamiento y análisis hacen uso de una variedad de programas y herramientas, incluido Java. Los lagos de datos y el aprendizaje automático se combinan con frecuencia. Los resultados de los experimentos de aprendizaje automático también se guardan con frecuencia en el lago de datos. 

Un lago de datos demanda usuarios con competencia en lenguajes de programación y metodologías de ciencia de datos debido al nivel de complejidad y habilidad necesarios para explotarlo. 

Por último, pero no menos importante, un lago de datos no utiliza un ODS para la limpieza de datos, a diferencia de un almacén de datos. 

Características del lago de datos

1. Asistencia con datos no estructurados

Los datos no estructurados solo se pueden almacenar en lagos de datos, un tipo especial de depósito de datos. Cualquier cosa se puede arrojar a un lago de datos y no generará ningún problema durante la escritura.

Sin embargo, esto implica que antes de que pueda realizar un análisis útil de los datos, probablemente deba realizar un preprocesamiento. 

2. Escalado sencillo 

Los lagos de datos pueden emplear discos duros menos costosos para el almacenamiento, lo que los convierte en una opción de almacenamiento considerablemente más asequible en comparación con las bases de datos y los almacenes de datos, que utilizan una gran cantidad de memoria RAM y unidades de estado sólido costosas para ofrecer resultados optimizados.

Esto indica que ampliar el uso del lago de datos es más sencillo y asequible. 

3. Compatibilidad con extracción, carga y transformación (ELT) 

En su forma nativa, los datos de un lago de datos no están listos para su procesamiento. En su lugar, los lagos de datos admiten la extracción, la carga y la transformación (ELT).

ELT extrae datos, los carga en el lago de datos y luego los transforma al formato requerido, en contraste con ETL para bases de datos y almacenes de datos. 

4. Soporte para herramientas OLAP y BI 

Los lagos de datos son completamente compatibles con las tecnologías OLAP y BI, al igual que los almacenes de datos. Sin embargo, antes de usar estas herramientas, debe realizar ELT en los datos. 

También, lea: Tipos de informes de Salesforce para la mejor visualización de datos

Similitud entre la base de datos, el almacén de datos y el lago de datos: 

Para varios casos de uso, una organización normalmente necesita un lago de datos, un almacén de datos y una base de datos o bases de datos. Los tres enfatizan la recopilación de datos en una ubicación para que varias unidades de negocios puedan analizarlos y sacar conclusiones de ellos. 

En realidad, existen tecnologías modernizadas disponibles en la actualidad que ayudan a integrar diversos tipos de datos y arquitecturas para que pueda conectar los puntos en toda su organización, independientemente de dónde residan sus datos.

Para facilitar el análisis de la ciencia de datos y la transición de un lago de datos pasivo excepcionalmente grande a la implementación de datos en tiempo real a una escala gigantesca, extienden los datos entre almacenes de datos y lagos de datos y viceversa. 

También, lea: Dominar la gestión de datos de CRM: mejores prácticas para un crecimiento empresarial óptimo

Base de datos, almacén de datos y lago de datos: ¿cuál es la diferencia?

Una base de datos, un almacén de datos y un lago de datos se diferencian principalmente en que: 

  • Los datos más recientes necesarios para impulsar una aplicación se guardan en una base de datos. 
  • Actual y datos históricos de una o más plataformas se guardan en un almacén de datos en un esquema predeterminado y coherente, lo que facilita que los analistas de la empresa y los científicos de datos analicen los datos. 
  • Analistas de negocios y científicos de datos puede analizar rápidamente los datos gracias a la forma en bruto en la que un lago de datos mantiene datos recientes y antiguos de uno o más sistemas. 
  • A través de una herramienta externa, como un almacén de datos operativos (ODS), muchas bases de datos pueden conectarse a un almacén de datos. No se requiere un ODS para el lago de datos. 
  • El almacén de datos manejará el procesamiento analítico y la limpieza de datos, mientras que se utiliza un ODS para conectar las bases de datos. El lago de datos manejará toda la limpieza y el análisis de datos "en casa.
  • Un data mart recibe con frecuencia datos más precisos de la base de datos y el almacén de datos. Un data mart no es necesario para el lago de datos. Los informes, tableros y otras herramientas reciben datos mejorados directamente del lago de datos.  
Base de datosAlmacenamiento de DatosLago de datos
Propósito Organice y administre datos estructurados de manera eficiente Repositorio centralizado para datos estructurados y semiestructurados de múltiples fuentes Repositorio centralizado para datos estructurados, semiestructurados y no estructurados de múltiples fuentes 
Estructura de datos Datos estructurados con esquemas predefinidos Datos estructurados y semiestructurados con esquemas predefinidos Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados sin esquemas predefinidos 
Integración de Datos Diseñado para el procesamiento transaccional Proceso de extracción, transformación y carga (ETL) para integrar datos de varias fuentes Admite la ingesta de datos por lotes y en tiempo real 
Procesamiento de datos Admite tareas transaccionales y operativas. Optimizado para procesamiento analítico y consultas complejas Admite el procesamiento de datos por lotes y en tiempo real 
Escalabilidad Escalado vertical (aumento de la capacidad del hardware) Escalado horizontal (añadir más servidores) Escalable mediante computación distribuida y almacenamiento en la nube 
Recuperación de datos Recuperación rápida de registros específicos usando índices Consultas complejas y agregaciones para análisis e informes Consultas flexibles utilizando varias herramientas y marcos 
Gobierno de datos Sólidos controles de seguridad e integridad de datos Enfatiza la calidad, consistencia y precisión de los datos. Controles de gobernanza limitados, a menudo aplicados aguas abajo 
Granularidad de datos Representación de datos de grano fino Datos agregados y resumidos para el análisis Datos sin procesar y granulares, con potencial de agregación 
Usuario base Personal operativo y aplicaciones Analistas de negocios, tomadores de decisiones y científicos de datos Científicos de datos, ingenieros de datos y equipos de análisis avanzados 
Tecnologías de ejemplo MySQL, Oracle, PostgreSQL Amazon Redshift, Google BigQuery Hadoop, Apache Spark, Amazon S3 

Elegir la solución adecuada:

Al decidir cómo organizar y almacenar todos los datos en su empresa, hay algunas diferencias significativas a tener en cuenta. Como se estableció anteriormente, las bases de datos tienen límites a escala, pero funcionan mejor cuando hay una sola fuente de datos estructurados.

Las bases de datos tradicionales son ineficaces para la mayoría de las organizaciones debido a estas limitaciones, lo que hace que los administradores presten más atención a los lagos de datos y/o almacenes de datos.

Los datos estructurados, el procesamiento de esquema en escritura, las velocidades variables, la seguridad laxa, una base de usuarios abierta y los casos de uso en informes, análisis y automatización son solo algunas de las características de las bases de datos.  

Conclusión:

Los lagos de datos, los almacenes de datos y las bases de datos cumplen funciones diferentes. Para mantener los datos de la aplicación actual, casi todas las aplicaciones modernas necesitarán una base de datos. Las empresas pueden optar por agregar un lago de datos, un almacén de datos o ambos a sus bases de datos para analizar los datos recientes e históricos provenientes de sus aplicaciones. 

La cantidad de datos que deben administrarse aumenta a medida que se expanden las aplicaciones, los equipos y las organizaciones. Los ingenieros, analistas y líderes empresariales deben tener un conocimiento profundo de los tres tipos diferentes de almacenes de datos para administrar esta gran cantidad de datos de manera efectiva.

Espero que hayamos podido presentar una descripción general de las bases de datos, los almacenes de datos y los lagos de datos en este artículo. Ahora que sabe cuándo utilizar cada uno y cómo funcionan todos juntos para maximizar el valor de sus datos, tal vez pueda usarlos de manera efectiva. 

También, lea: 5 formas en que la visualización de datos ha ayudado a nuestros clientes a ganar más dinero

Preguntas frecuentes:

P. ¿Cuál es la principal diferencia entre una base de datos y un almacén de datos? 

Las bases de datos están diseñadas para el procesamiento transaccional y el almacenamiento de datos estructurados, mientras que los almacenes de datos se centran en agregar y analizar datos con fines de inteligencia empresarial. 

P. ¿En qué se diferencia un lago de datos de un almacén de datos? 

A diferencia de un almacén de datos, un lago de datos almacena datos sin procesar y sin procesar de varios tipos y permite la lectura de esquemas, lo que brinda flexibilidad para el análisis exploratorio y el análisis avanzado. 

P. ¿Cuáles son los usos principales de una base de datos? 

Las bases de datos se utilizan comúnmente para administrar datos estructurados, garantizar la integridad de los datos y respaldar el procesamiento de transacciones en aplicaciones como sistemas de comercio electrónico, banca y CRM. 

P. ¿En qué escenarios son beneficiosos los almacenes de datos? 

Los almacenes de datos se destacan en la inteligencia comercial y los procesos de toma de decisiones, lo que permite la agregación, integración y análisis de datos para industrias como la venta minorista, la atención médica y el marketing. 

P. ¿Cómo puedo elegir entre una base de datos, un almacén de datos o un lago de datos? 

Los factores a considerar incluyen la estructura de datos, el volumen, los requisitos de procesamiento y las necesidades analíticas. Comprender los casos de uso específicos y los objetivos comerciales ayudará a determinar la solución más adecuada. 

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Con el fin de proporcionar tanto operaciones como beneficios analíticos, su empresa debe recopilar, almacenar e integrar de manera eficiente datos de varias fuentes. Los datos son el punto de partida para todo, ya sea descubrir nuevos clientes para aumentar las ventas o recortar gastos. Con el tiempo, los usuarios tienen múltiples alternativas en términos de recopilación de datos para varios usuarios o simplemente para el almacenamiento. Ya sean bases de datos, almacenes de datos o lagos de datos recién creados.  

business intelligence (BI), marcos SQL, investigación y otros análisis, analistas de datos, científicos de datos, ingenieros y administradores, todos necesitan una solución de almacenamiento de datos confiable.

Su organización moderna necesita un solución de almacenamiento de datos que es más versátil, escalable, segura y confiable que cualquier base de datos antigua. Las bases de datos modernas, los almacenes de datos y los lagos de datos son útiles en esta situación. 

¿Que es una base de datos?

A base de datos es donde los datos relacionados se almacenan y se utiliza para documentar el análisis y el uso. Una base de datos de punto de venta (POS) es un tipo de base de datos. Toda la información pertinente sobre las transacciones en un negocio minorista se registra y almacena en la base de datos de POS. 

Sistemas de administración de bases de datos relacionales estructuradas (RDBMS), y estructuras de datos no estructuradas, también conocidas como “NoSQL”, son algunos de los varios tipos de bases de datos. Los procesos de la base de datos administran, organizan y actualizan nuevos datos antes de almacenarlos en tablas.

Una plataforma como MongoDB es un ejemplo de un NoSQL base de datos, mientras que MS Access es un ejemplo de un RDBMS

Las bases de datos son espacios de almacenamiento especializados para datos transaccionales no procesados. El procesamiento transaccional en línea, también conocido como OLTP, es algo que hacen las bases de datos ya que están íntimamente relacionadas con las transacciones. 

Los casos de uso de bases de datos para todas las organizaciones incluyen: 

  • Generación de informes financieros y otros 
  • Análisis de conjuntos de datos de tamaño modesto 
  • Automatización de procedimientos operativos 
  • Auditoría de entrada de datos 

Bases de datos de uso común:

Por nombrar algunas, las siguientes son las bases de datos más utilizadas en la práctica:  

1. PostgreSQL

PostgreSQL es una base de datos relacional de objetos; Inmediatamente tendrá sentido para los desarrolladores que están familiarizados con la programación orientada a objetos (POO).

Esto significa que, además de su forma relacional, una tabla de PostgreSQL también es compatible con las ideas tradicionales de programación orientada a objetos, como la herencia y la sobrecarga de funciones.

PostgreSQL es una opción fantástica si necesita realizar un procesamiento de datos de pequeña a mediana escala o realizar consultas complicadas.

2. MySQL

Un completo sistema de gestión de base de datos (DBMS), MySQL. Debido a su modelo relacional y facilidad de comprensión, MySQL es quizás la base de datos más fácil de aprender a usar. Para aplicaciones más extensas, cualquiera de las otras opciones de esta lista podría ser preferible.

3. Mongo DB

La primera base de datos no relacional de nuestra lista es MongoDB, conocida por utilizar un modelo de datos de documentos en lugar de una arquitectura tabular. Si sus datos no están estructurados, MongoDB es fantástico y funciona bien con la mayoría de las aplicaciones de computación en la nube. 

4. Oráculo

La base de datos más utilizada a partir de 2023 sigue siendo Oracle. Oracle es un DBMS con una larga lista de funcionalidades, al igual que MySQL.

Aunque Oracle fue inicialmente un DBMS relacional, hoy en día se considera una base de datos multimodelo que admite una variedad de enfoques de modelado no relacional, lo que la convierte en una de las bases de datos más adaptables y completas disponibles.

También, lea: ¿Qué es Microsoft Fabric? Todo lo que necesitas saber sobre

¿Qué es un almacén de datos?

Según la Perspectivas de GM, El mercado global de almacenamiento de datos tenía un valor de US$ 28.7 mil millones en 2022 y se prevé que tenga un valor de US$ 51.7 mil millones para 2028, creciendo a una CAGR del 10.4 % entre 2023 y 2028.

Hay más en un almacén de datos que simplemente ser una gran base de datos. A almacenamiento de datos no se usa con frecuencia en aplicaciones de software. Almacenes de datos son más adecuados para el análisis extenso de datos, mientras que las bases de datos están optimizadas para actividades rápidas de lectura y escritura. 

Almacenes de datos almacenar registros de varias fuentes, a diferencia de las bases de datos, que a menudo solo tienen registros de una fuente.

Esto se debe al hecho de que el objetivo principal de un almacén de datos es brindar a sus clientes la capacidad de realizar análisis de datos combinados de muchas fuentes (pero relacionadas).

Esto le permite aprovechar al máximo sus herramientas de informes y análisis de datos. 

Características del almacén de datos

1. Poseer la capacidad de gestionar enormes volúmenes de datos 

Los almacenes de datos son ubicaciones ideales para datos históricos, como registros completos de gastos de la empresa, ya que están diseñados para manejar cantidades masivas de datos.

Los almacenes de datos pueden contener fácilmente petabytes de datos estructurados de numerosas fuentes, ya que están diseñados para casos de uso que abarcan organizaciones enteras. 

2. Asistencia ETL 

Los datos se recuperan de una fuente, se transforman en un formato compatible con el almacén de datos y luego se cargan en el almacenamiento mediante el proceso de extracción, transformación y carga (ETL).

La funcionalidad ETL se incluye con frecuencia con los almacenes de datos, lo que permite a los usuarios combinar rápidamente datos de muchas fuentes y formatearlos según el esquema del almacén de datos. 

Más específicamente, el 85 % de las empresas cree que los macrodatos cambiarán por completo la forma en que hacen negocios. 

3. Soporte para herramientas OLAP y BI 

El uso de almacenes de datos le permite crear fácilmente visualizaciones de tendencias e información porque la mayoría de ellos son compatibles con el software OLAP y las herramientas de inteligencia comercial (BI).

Los analistas de datos consideran que los almacenes de datos son esenciales para crear visualizaciones e informes debido a esto. 

Almacenes de datos de uso común:

1. Copo de nieve 

Similar a BigQuery, Snowflake usa una arquitectura que divide la capa central de almacenamiento de datos de la capa de procesamiento de datos para desvincular el almacenamiento y la computación.

Debido a su ligera ventaja sobre la competencia en términos de rendimiento, escalabilidad y optimización de consultas, Snowflake es actualmente el almacén de datos más popular.

Sin embargo, esto tiene un costo, ya que Snowflake suele ser más caro. 

2. BigQuery en Google

Otra almacén de datos basado en la nube que sobresale en la gestión de análisis de datos es Google BigQuery. BigQuery, a diferencia de Redshift, separa el almacenamiento del cómputo para que pueda escalar cada uno según sea necesario.

Además, debido a que BigQuery puede asignar automáticamente cómputo adicional según sea necesario, se escala bien cuando se trata de enormes volúmenes de datos. 

3. Desplazamiento al rojo de Kindle

Un almacén de datos en la nube llamado Amazon Redshift tiene un exabyte (mil millones de gigabytes) de capacidad de almacenamiento. Redshift, por otro lado, combina la computación y el almacenamiento, por lo que no puede hacer crecer cada uno por separado.

La memoria debe escalarse simultáneamente con los nodos de cómputo si simplemente desea aumentar sus nodos de cómputo, lo que puede ser un desperdicio. 

También, lea: ¿Cómo elegir la pila de tecnología adecuada para sus proyectos de ciencia de datos?

¿Qué es un lago de datos?

Los datos sin procesar y procesados ​​(estructurados y no estructurados) de una organización se mantienen en un lago de datos tanto a gran como a pequeña escala.

Un lago de datos recopila todo lo que la organización considera valioso para su uso posterior, a diferencia de un almacén de datos o una base de datos. Se puede usar cualquier cosa para esto: imágenes, películas, archivos PDF, etc.

El lago de datos recopilará información de varias fuentes de datos no relacionadas y luego la procesará de manera similar a un almacén de datos.

Un lago de datos se puede utilizar para el análisis de datos y el desarrollo de informes, al igual que un almacén de datos. A diferencia de un almacén de datos, un lago de datos utiliza una tecnología mucho más sofisticada.

De acuerdo con un informe de Mercado de la investigación futura, se proyecta que la industria del mercado de lagos de datos crezca de USD 5.1385 mil millones en 2023 a USD 21.3687 mil millones para 2032, exhibiendo una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) de 19.50% durante el período de pronóstico (2023 – 2032).

Su procesamiento y análisis hacen uso de una variedad de programas y herramientas, incluido Java. Los lagos de datos y el aprendizaje automático se combinan con frecuencia. Los resultados de los experimentos de aprendizaje automático también se guardan con frecuencia en el lago de datos. 

Un lago de datos demanda usuarios con competencia en lenguajes de programación y metodologías de ciencia de datos debido al nivel de complejidad y habilidad necesarios para explotarlo. 

Por último, pero no menos importante, un lago de datos no utiliza un ODS para la limpieza de datos, a diferencia de un almacén de datos. 

Características del lago de datos

1. Asistencia con datos no estructurados

Los datos no estructurados solo se pueden almacenar en lagos de datos, un tipo especial de depósito de datos. Cualquier cosa se puede arrojar a un lago de datos y no generará ningún problema durante la escritura.

Sin embargo, esto implica que antes de que pueda realizar un análisis útil de los datos, probablemente deba realizar un preprocesamiento. 

2. Escalado sencillo 

Los lagos de datos pueden emplear discos duros menos costosos para el almacenamiento, lo que los convierte en una opción de almacenamiento considerablemente más asequible en comparación con las bases de datos y los almacenes de datos, que utilizan una gran cantidad de memoria RAM y unidades de estado sólido costosas para ofrecer resultados optimizados.

Esto indica que ampliar el uso del lago de datos es más sencillo y asequible. 

3. Compatibilidad con extracción, carga y transformación (ELT) 

En su forma nativa, los datos de un lago de datos no están listos para su procesamiento. En su lugar, los lagos de datos admiten la extracción, la carga y la transformación (ELT).

ELT extrae datos, los carga en el lago de datos y luego los transforma al formato requerido, en contraste con ETL para bases de datos y almacenes de datos. 

4. Soporte para herramientas OLAP y BI 

Los lagos de datos son completamente compatibles con las tecnologías OLAP y BI, al igual que los almacenes de datos. Sin embargo, antes de usar estas herramientas, debe realizar ELT en los datos. 

También, lea: Tipos de informes de Salesforce para la mejor visualización de datos

Similitud entre la base de datos, el almacén de datos y el lago de datos: 

Para varios casos de uso, una organización normalmente necesita un lago de datos, un almacén de datos y una base de datos o bases de datos. Los tres enfatizan la recopilación de datos en una ubicación para que varias unidades de negocios puedan analizarlos y sacar conclusiones de ellos. 

En realidad, existen tecnologías modernizadas disponibles en la actualidad que ayudan a integrar diversos tipos de datos y arquitecturas para que pueda conectar los puntos en toda su organización, independientemente de dónde residan sus datos.

Para facilitar el análisis de la ciencia de datos y la transición de un lago de datos pasivo excepcionalmente grande a la implementación de datos en tiempo real a una escala gigantesca, extienden los datos entre almacenes de datos y lagos de datos y viceversa. 

También, lea: Dominar la gestión de datos de CRM: mejores prácticas para un crecimiento empresarial óptimo

Base de datos, almacén de datos y lago de datos: ¿cuál es la diferencia?

Una base de datos, un almacén de datos y un lago de datos se diferencian principalmente en que: 

  • Los datos más recientes necesarios para impulsar una aplicación se guardan en una base de datos. 
  • Actual y datos históricos de una o más plataformas se guardan en un almacén de datos en un esquema predeterminado y coherente, lo que facilita que los analistas de la empresa y los científicos de datos analicen los datos. 
  • Analistas de negocios y científicos de datos puede analizar rápidamente los datos gracias a la forma en bruto en la que un lago de datos mantiene datos recientes y antiguos de uno o más sistemas. 
  • A través de una herramienta externa, como un almacén de datos operativos (ODS), muchas bases de datos pueden conectarse a un almacén de datos. No se requiere un ODS para el lago de datos. 
  • El almacén de datos manejará el procesamiento analítico y la limpieza de datos, mientras que se utiliza un ODS para conectar las bases de datos. El lago de datos manejará toda la limpieza y el análisis de datos "en casa.
  • Un data mart recibe con frecuencia datos más precisos de la base de datos y el almacén de datos. Un data mart no es necesario para el lago de datos. Los informes, tableros y otras herramientas reciben datos mejorados directamente del lago de datos.  
Base de datosAlmacenamiento de DatosLago de datos
Propósito Organice y administre datos estructurados de manera eficiente Repositorio centralizado para datos estructurados y semiestructurados de múltiples fuentes Repositorio centralizado para datos estructurados, semiestructurados y no estructurados de múltiples fuentes 
Estructura de datos Datos estructurados con esquemas predefinidos Datos estructurados y semiestructurados con esquemas predefinidos Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados sin esquemas predefinidos 
Integración de Datos Diseñado para el procesamiento transaccional Proceso de extracción, transformación y carga (ETL) para integrar datos de varias fuentes Admite la ingesta de datos por lotes y en tiempo real 
Procesamiento de datos Admite tareas transaccionales y operativas. Optimizado para procesamiento analítico y consultas complejas Admite el procesamiento de datos por lotes y en tiempo real 
Escalabilidad Escalado vertical (aumento de la capacidad del hardware) Escalado horizontal (añadir más servidores) Escalable mediante computación distribuida y almacenamiento en la nube 
Recuperación de datos Recuperación rápida de registros específicos usando índices Consultas complejas y agregaciones para análisis e informes Consultas flexibles utilizando varias herramientas y marcos 
Gobierno de datos Sólidos controles de seguridad e integridad de datos Enfatiza la calidad, consistencia y precisión de los datos. Controles de gobernanza limitados, a menudo aplicados aguas abajo 
Granularidad de datos Representación de datos de grano fino Datos agregados y resumidos para el análisis Datos sin procesar y granulares, con potencial de agregación 
Usuario base Personal operativo y aplicaciones Analistas de negocios, tomadores de decisiones y científicos de datos Científicos de datos, ingenieros de datos y equipos de análisis avanzados 
Tecnologías de ejemplo MySQL, Oracle, PostgreSQL Amazon Redshift, Google BigQuery Hadoop, Apache Spark, Amazon S3 

Elegir la solución adecuada:

Al decidir cómo organizar y almacenar todos los datos en su empresa, hay algunas diferencias significativas a tener en cuenta. Como se estableció anteriormente, las bases de datos tienen límites a escala, pero funcionan mejor cuando hay una sola fuente de datos estructurados.

Las bases de datos tradicionales son ineficaces para la mayoría de las organizaciones debido a estas limitaciones, lo que hace que los administradores presten más atención a los lagos de datos y/o almacenes de datos.

Los datos estructurados, el procesamiento de esquema en escritura, las velocidades variables, la seguridad laxa, una base de usuarios abierta y los casos de uso en informes, análisis y automatización son solo algunas de las características de las bases de datos.  

Conclusión:

Los lagos de datos, los almacenes de datos y las bases de datos cumplen funciones diferentes. Para mantener los datos de la aplicación actual, casi todas las aplicaciones modernas necesitarán una base de datos. Las empresas pueden optar por agregar un lago de datos, un almacén de datos o ambos a sus bases de datos para analizar los datos recientes e históricos provenientes de sus aplicaciones. 

La cantidad de datos que deben administrarse aumenta a medida que se expanden las aplicaciones, los equipos y las organizaciones. Los ingenieros, analistas y líderes empresariales deben tener un conocimiento profundo de los tres tipos diferentes de almacenes de datos para administrar esta gran cantidad de datos de manera efectiva.

Espero que hayamos podido presentar una descripción general de las bases de datos, los almacenes de datos y los lagos de datos en este artículo. Ahora que sabe cuándo utilizar cada uno y cómo funcionan todos juntos para maximizar el valor de sus datos, tal vez pueda usarlos de manera efectiva. 

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Preguntas frecuentes:

P. ¿Cuál es la principal diferencia entre una base de datos y un almacén de datos? 

Las bases de datos están diseñadas para el procesamiento transaccional y el almacenamiento de datos estructurados, mientras que los almacenes de datos se centran en agregar y analizar datos con fines de inteligencia empresarial. 

P. ¿En qué se diferencia un lago de datos de un almacén de datos? 

A diferencia de un almacén de datos, un lago de datos almacena datos sin procesar y sin procesar de varios tipos y permite la lectura de esquemas, lo que brinda flexibilidad para el análisis exploratorio y el análisis avanzado. 

P. ¿Cuáles son los usos principales de una base de datos? 

Las bases de datos se utilizan comúnmente para administrar datos estructurados, garantizar la integridad de los datos y respaldar el procesamiento de transacciones en aplicaciones como sistemas de comercio electrónico, banca y CRM. 

P. ¿En qué escenarios son beneficiosos los almacenes de datos? 

Los almacenes de datos se destacan en la inteligencia comercial y los procesos de toma de decisiones, lo que permite la agregación, integración y análisis de datos para industrias como la venta minorista, la atención médica y el marketing. 

P. ¿Cómo puedo elegir entre una base de datos, un almacén de datos o un lago de datos? 

Los factores a considerar incluyen la estructura de datos, el volumen, los requisitos de procesamiento y las necesidades analíticas. Comprender los casos de uso específicos y los objetivos comerciales ayudará a determinar la solución más adecuada. 

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