El mayor reto de las organizaciones de hoy en día es el gran volumen de información que deben gestionar. Manipular toda esta información puede llegar a costar mucho dinero y tiempo, pero si la información no se utiliza no tiene ningún tipo de valor. 

La clave para ser competitivos es aprovechar toda la información posible y organizarla correctamente para ser más eficientes en la toma de decisiones. Aquí es donde entran en escena los data lake. Se trata de bancos de datos digitales donde se almacena gran cantidad de información. Cada elemento que se quiere almacenar se le asigna un identificador y una etiqueta.

DATA LAKE VS DATA WAREHOUSE

Comparar los data lake con los antiguos data warehouse es la mejor manera de entender la evolución de los sistemas de almacenado de datos en los últimos años. Los data warehouse son depósitos centrales de datos integrados de múltiples fuentes. Guardan datos actuales e históricos que se utilizan para la elaboración de nuevos informes comparativos.

Estas son las principales diferencias entre ambos sistemas:

1. ¿Qué tipo de información se almacena?

Durante la creación de big data se invierte bastante tiempo analizando todas las fuentes; de dónde provienen, qué tipo de contenido presentan, qué pueden aportar si se almacenan, etc. En el caso de los data warehouse, una parte importante del proceso se basa en la toma de decisiones sobre qué datos se almacenan y qué datos no se guardan. Generalmente, si los datos no sirven para responder a temas muy específicos o muy bien definidos, quedan excluidos de este tipo de base de datos. Como contraposición, los data lake sí almacenan todo tipo de contenido. No sólo información actual, sino también datos históricos.

2. Etiqueta, clasificación y lectura de formatos

Los data warehouse almacenan información extraída de sistemas transaccionales que consisten en datos cuantitativos que aportan información muy específica. Por ejemplo, datos contables, fiscales o legales, etc. Por el contrario, no almacenan fuentes de datos no tradicionales tales como registros web, datos de sensores, actividades en las redes sociales, tendencias, etc. Los data lake abarcan todo tipo de datos independientemente de su origen y de su estructura. Se etiquetan para clasificarlos y sólo se modifican o adaptan cuando se necesita utilizarlos.

3. Fuentes globales de información

Los contenidos que encontramos en los data warehouse son una herramienta muy útil para aquellos usuarios que trabajan con bases de datos muy específicas y bien estructuradas. La información se encuentra de forma segura, rápida y sencilla. Por su parte, los data lake, además de almacenar datos estructurados y específicos, están pensados para aquellos profesionales que se dedican a elaborar análisis complejos, estadísticas y modelos predictivos. En este caso es necesario fusionar y mezclar todo tipo de información para generar nuevos contenidos, estimaciones y previsiones. Por ello, la tendencia es que todos los usuarios pasen a utilizar información en los data lake en lugar de en los data warehouse.

4. Fácil adaptación

Lleva bastante tiempo modificar el contenido de los data warehouse. Aunque el diseño del warehouse o almacén de datos sea propicio a los cambios, los desarrolladores necesitan tiempo para llevar a cabo las modificaciones pertinentes. Los data lake, sin embargo, no necesitan modificaciones puesto que almacenan datos en su forma más básica (en bruto). Los data lake se actualizan añadiendo más información, pero nunca se modifica la información ya existente.

Los data lake permiten almacenar todo tipo de contenido en bruto y estar disponible para todo el mundo en todo momento. Ya no sólo es importante que una base de datos sea capaz de almacenar grandes cantidades de información, sino que ésta tiene que estar disponible al instante independientemente de su formato original. El uso de fuentes muy variadas, además, permite realizar análisis complejos y modelos predictivos.