¿Cuál es la diferencia entre un almacenamiento de datos, un lago de datos y un data mart?
¿Cuál es la diferencia entre un almacenamiento de datos, un lago de datos y un data mart?
Los almacenamientos de datos, los lagos de datos y los data marts son diferentes soluciones de almacenamiento en la nube. Un almacenamiento de datos almacena datos en un formato estructurado. Se trata de un repositorio central de datos previamente procesados para llevar a cabo análisis y obtener inteligencia empresarial. Un data mart es un almacenamiento de datos útil para las necesidades de un equipo o una unidad de negocios específico, como finanzas, marketing o ventas. Por otro lado, un lago de datos es un repositorio central que contiene datos sin procesar y no estructurados. Es posible primero almacenar los datos y procesarlos posteriormente.
Similitudes entre almacenamiento de datos, data marts y lagos de datos
Actualmente, las organizaciones tienen acceso a una cantidad de datos cada vez mayor. Sin embargo, tienen que ordenar, procesar, filtrar y analizar los datos sin formato para obtener ventajas prácticas. A la vez, también tienen que seguir prácticas estrictas para la protección y la seguridad de los datos con el fin de cumplir con las normativas. Por ejemplo, estas son algunas de las prácticas que deben seguir las organizaciones:
- Recopile datos de distintos orígenes, como aplicaciones, proveedores, sensores de Internet de las cosas (IoT) y otras herramientas de terceros.
- Procese los datos en un formato coherente, confiable y útil. Por ejemplo, las organizaciones pueden procesar datos para asegurarse de que todas las fechas de un sistema estén en un formato común o para resumir informes diarios.
- Para preparar los datos, aplique formato a archivos XML para el software de machine learning o genere informes para humanos.
Las organizaciones utilizan varias herramientas y soluciones para conseguir resultados de análisis de datos. El almacenamiento de datos, los data marts y los lagos de datos son soluciones que ayudan a almacenar datos.
Ventajas de un almacenamiento de datos, un lago de datos y un data mart basados en la nube
Estas tres soluciones de almacenamiento le ayudan a aumentar la disponibilidad, la fiabilidad y la seguridad de los datos. A continuación, se muestran ejemplos de uso:
- Almacenar sus datos empresariales de manera segura para analizarlos
- Almacenar datos ilimitados durante el tiempo que necesite
- Desglosar los silos con la integración de datos desde distintos procesos empresariales
- Analizar datos históricos o bases de datos heredadas
- Llevar a cabo análisis de datos en tiempo real y por lotes
Además, las tres soluciones son rentables, ya que solo paga por el espacio de almacenamiento que usa. Puede almacenar todos los datos, analizarlos para buscar patrones y tendencias, y usar la información para optimizar las operaciones empresariales.
Diferencias clave: almacenes de datos en comparación con data marts
Un almacenamiento de datos es una base de datos relacional que almacena datos procedentes de sistemas transaccionales y aplicaciones de función empresarial. La estructuración y el premodelado de todos los datos del almacenamiento se hace en tablas. El diseño del esquema y la estructura de datos se optimiza para la rapidez de las consultas SQL. Un data mart es un término de marketing diferente para la misma tecnología. También es una base de datos relacional, pero su uso práctico es muy distinto del de un almacenamiento de datos. Se especifican los puntos principales de diferencia a continuación.
Orígenes de datos
Los almacenamientos de datos tienen varios orígenes, tanto internos como externos. Puede extraer datos de cualquier lugar, transformarlos en un formato estructurado y cargarlos en su almacenamiento. Los data marts tienen menos orígenes de datos y su tamaño suele ser inferior.
Foco
Los almacenamientos de datos suelen almacenar datos de varias unidades empresariales. Integran los datos de toda la organización de forma centralizada para que los análisis sean completos. Los data marts se centran en un único asunto y tienen un carácter más descentralizado. Suelen filtrar y resumir la información de otro almacenamiento de datos existente.
Uso
Varios usuarios y proyectos necesitan los datos almacenados en los almacenamientos de datos. Por lo tanto, los almacenamientos suelen tener una vida útil más larga y suelen ser más complejos. Por su parte, los data marts pueden centrarse en un proyecto y tener un uso limitado. Los equipos prefieren crear data marts a partir del almacenamiento de datos de la empresa y finalizarlos cuando haya terminado el caso de uso.
Enfoque de diseño
Los científicos de datos usan un enfoque descendente al diseñar un almacenamiento de datos. En primer lugar, diseñan la arquitectura general y resuelven los desafíos a medida que surgen. Sin embargo, con un data mart, el ingeniero de datos ya conoce detalles como los valores, los tipos de datos y los orígenes de datos externos. Puede diseñar la implementación desde el principio y adoptar un enfoque de abajo a arriba para el diseño del data mart.
| Características | Almacén de datos | Data Mart |
|---|---|---|
| Ámbito | Centralizado, varias áreas de asuntos integradas juntas |
Descentralizado, área de asunto específica |
| Usuarios | Toda la organización |
Un único departamento o comunidad |
| Origen de datos |
Muchos orígenes |
Un único origen o unos pocos, o bien una porción de datos ya recopilados en un data warehouse |
| Tamaño |
Grande, puede ser de cientos de gigabytes a petabytes |
Pequeño, generalmente de hasta decenas de gigabytes |
| Diseño | De arriba hacia abajo |
De abajo hacia arriba |
| Nivel de detalle de los datos | Datos completos y detallados |
Puede incluir datos resumidos |
| Más información sobre el almacenamiento de datos |
Más información sobre los data marts |
Diferencias clave: almacenes de datos en comparación con lagos de datos
Un almacenamiento de datos y un lago de datos son dos tecnologías relacionadas, pero con diferencias sustanciales. Los almacenamientos de datos almacenan datos estructurados, mientras que un lago de datos es un repositorio centralizado que permite almacenar todos los datos a cualquier escala. En comparación con un almacenamiento de datos, un lago de datos ofrece más opciones de almacenamiento, es más complejo y tiene diferentes casos de uso. Se especifican los puntos principales de diferencia a continuación.
Orígenes de datos
Tanto los lagos de datos como los almacenamientos pueden tener un número ilimitado de orígenes de datos. Sin embargo, para el almacenamiento de datos, es necesario diseñar un esquema antes de poder guardar los datos. Solo puede cargar datos estructurados en el sistema. Por el contrario, los lagos de datos no tienen estos requisitos. Pueden almacenar datos no estructurados y semiestructurados, como registros de servidores web, secuencias de clics, redes sociales y datos de sensores.
Procesamiento previo
En los almacenamientos de datos, el procesamiento previo suele ser necesario antes del almacenamiento. Las herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) se utilizan para limpiar, filtrar y estructurar conjuntos de datos de antemano. En cambio, los lagos de datos albergan cualquier tipo de datos. Tiene la flexibilidad de decidir si quiere llevar a cabo un procesamiento previo o no quiere hacerlo. Las organizaciones suelen usar herramientas de extracción, carga y transformación (ELT). En primer lugar, cargan los datos en el lago y los transforman solo cuando es necesario.
Calidad de los datos
Un almacenamiento de datos tiende a ser más confiable, ya que puede llevar a cabo el procesamiento de antemano. Varias funciones, como la deduplicación, la clasificación, el resumen y la verificación, se pueden hacer con antelación para garantizar la precisión de los datos. Es posible que datos sin verificar y erróneos o duplicados acaben en un lago de datos si no se comprueban previamente.
Rendimiento
Un almacenamiento de datos se diseña para lograr el rendimiento de consultas más rápido. Los usuarios empresariales prefieren los almacenamientos de datos para poder generar informes de manera más eficiente. Por el contrario, la arquitectura de los lagos de datos da prioridad al costo y al volumen de almacenamiento por encima del rendimiento. Obtiene mucho más volumen de almacenamiento a un costo reducido y seguirá pudiendo acceder a los datos a velocidades razonables.
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| Características | Almacén de datos | Lago de datos |
|---|---|---|
| Datos | Datos relacionales provenientes de sistemas transaccionales, bases de datos operativas y aplicaciones de línea de negocio |
Todos los datos, incluidos los estructurados, los semiestructurados y los no estructurados |
| Esquema | Con frecuencia se diseña antes de la implementación del almacenamiento de datos, pero también se puede escribir al momento del análisis (esquema de escritura o esquema de lectura) |
Escrito al momento del análisis (esquema de lectura) |
| Precio / rendimiento |
Resultados de búsqueda más rápidos con almacenamiento local |
Resultados de búsqueda más rápidos con almacenamiento de bajo costo y desacoplamiento de la informática y el almacenamiento |
| Calidad de los datos |
Datos muy mantenidos que funcionan como versión central de la verdad |
Cualquier dato que pueda estar mantenido o no (es decir, datos no procesados) |
| Usuarios | Analistas empresariales, científicos de datos y desarrolladores de datos |
Analistas empresariales (que usan datos seleccionados), científicos de datos, desarrolladores de datos, ingenieros de datos y arquitectos de datos |
| Análisis | Generación de informes en lotes, BI y visualizaciones |
Machine learning, análisis de exploración, descubrimiento de datos, streaming, análisis de operaciones, macrodatos y generación de perfiles |
| Más información sobre el almacenamiento de datos | Más información sobre los lagos de datos |
¿Cuándo usar lagos de datos, almacenes de datos o data marts?
La mayoría de grandes organizaciones utilizan una combinación de lagos de datos, almacenes de datos y data marts en su infraestructura de almacenamiento. Normalmente, todos los datos se reciben en un lago de datos y, a continuación, se cargan en distintos almacenes de datos y data marts para los distintos casos de uso. La decisión sobre la tecnología depende de distintos factores, como se explica a continuación.
Flexibilidad
En general, los lagos de datos ofrecen mayor flexibilidad a un menor costo. Los diferentes equipos pueden acceder a los mismos datos mediante las herramientas y marcos de análisis que deseen. Ahorra tiempo, ya que no tiene que definir estructuras de datos, un esquema ni transformaciones.
Tipos de datos
Un almacenamiento de datos es mejor si desea almacenar datos relacionales, como datos de procesamiento de la empresa y los clientes. Si tiene una gran cantidad de datos relacionales, su equipo debería considerar la posibilidad de crear algunos data marts para las necesidades empresariales específicas. Por ejemplo, el departamento de cuentas puede crear un data mart para mantener los balances y preparar extractos de cuentas bancarias, mientras que el departamento de marketing puede crear otro data mart para optimizar las campañas publicitarias.
Costo y volumen
Un almacenamiento de datos puede gestionar eficazmente cientos de petabytes (PB) de datos. En comparación, los lagos de datos ofrecen un costo menor para un mayor volumen, especialmente para grandes cantidades de imágenes y videos. Sin embargo, no todas las organizaciones necesitan esa escala.
¿Cómo puede ayudarle AWS con sus necesidades de almacenamiento de datos?
AWS ofrece la más amplia selección de servicios de análisis que se ajustan a todas sus necesidades de análisis de datos. Permitimos que sectores y organizaciones de cualquier tamaño puedan reinventar su empresa con datos. A continuación, se muestran ejemplos de uso de AWS:
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