Data lake vs. almacén de datos

Introducción a los data lakes y los almacenes de datos

Los data lakes y los almacenes de datos son sistemas que almacenan, gestionan y recuperan grandes volúmenes de datos digitales. Las empresas recopilan datos para obtener información estratégica sobre sus operaciones, clientes, mercados y cadenas de suministro, de modo que puedan responder de manera más estratégica.

Los almacenes de datos surgieron como una solución para eliminar los silos de datos y abordar el desafío de la información empresarial dispersa en múltiples sistemas, formatos y departamentos.

La inconsistencia dificultaba que los usuarios accedieran, integraran y analizaran estos datos para identificar patrones, proyectar la demanda o evaluar el desempeño de negocio. Los almacenes de datos fueron desarrollados para consolidar esta información en un repositorio centralizado, donde los datos podían integrarse, depurarse y estructurarse para su análisis. Este enfoque estableció una “fuente única de verdad” para dar soporte al compliance, monitoreo del desempeño y procesos de business intelligence.

Los data lakes, a su vez, surgieron como una solución a las limitaciones de los almacenes de datos, que no podían manejar adecuadamente la explosión de datos no estructurados y semiestructurados generados por nuevas fuentes tales como redes sociales, dispositivos de IoT, sensores, aplicaciones móviles y más. Almacenar y procesar enormes cantidades de datos diversos, como imágenes, videos y texto, resultaba demasiado costoso e ineficiente, ya que los almacenes de datos tradicionales requerían inicialmente que los datos fueran depurados y procesados de antemano previo a su almacenamiento.

Las empresas necesitaban una forma más flexible y de bajo costo para almacenar datos en su formato original y sin procesar, y los data lakes se crearon como una solución.

Hoy en día, muchas empresas modernas adoptan un enfoque híbrido que involucra tanto almacenes de datos como data lakes: el data lakehouse. Esta arquitectura ofrece tanto las capacidades de generación de informes rápidos y estructurados del primero, como el potencial para aplicaciones de inteligencia artificial y machine learning del segundo.

Data lakes vs. almacenes de datos: diferencias clave

La principal diferencia entre los data lakes y los almacenes de datos está en el tipo de datos que almacenan y en cómo los almacenan, y ambos juegan un rol clave en la estrategia de datos de una organización.

Los almacenes de datos almacenan información estructurada que ha sido depurada y procesada de acuerdo con una estructura o esquema predefinido. Debido a que el esquema se aplica antes de que los datos sean almacenados, este enfoque se conoce como esquema en escritura.

Por ejemplo, un esquema puede establecer que los datos de identificación del cliente sean un número entero, que los datos de la fecha de pedido estén en formato AAAA-MM-DD y que los datos del monto total de la venta estén en formato decimal. Debido a que todos los datos cumplen con estas reglas, los usuarios pueden hacer consultas tales como “encontrar las ventas totales por cliente en abril de 2025” de manera rápida y confiable. Esta velocidad y precisión hacen que los almacenes de datos sean ideales para informes, dashboards y casos de uso de business intelligence.

En cambio, los data lakes pueden almacenar datos en bruto en su formato original sin importar cómo estén estructurados. No se requiere un esquema predefinido de antemano.

El esquema solo se define cuando se consulta la información, por lo cual este enfoque se conoce como esquema en lectura. Solo entonces se analizan, estructuran e interpretan los datos en bruto de acuerdo con la consulta.

En resumen, los almacenes de datos aplican un esquema antes de almacenar los datos para asegurar que toda la información esté estructurada y depurada para su uso. Los data lakes aplican el esquema cuando se consulta la información y pueden almacenar cualquier tipo de dato, estructurado o no, desde un comienzo.

Diferencias entre data lakes y almacenes de datos

Elegir entre data lakes y almacenes de datos

Dado que los data lakes pueden almacenar datos en bruto en cualquier formato, son ideales para las empresas que necesitan flexibilidad. Los minoristas, por ejemplo, recopilan grandes cantidades de información de múltiples fuentes, tales como sitios web, aplicaciones móviles, redes sociales, sistemas de punto de venta y otros. Debido a que los datos que recopilan no necesitan ser depurados, transformados ni estructurados, pueden utilizar sistemas de almacenamiento más rentables que se escalan fácilmente. Sin embargo, el costo de procesar datos en bruto en el momento de la consulta puede ser más alto en comparación con las consultas optimizadas de un almacén de datos.

En comparación, los costos serán más altos con los almacenes de datos. Los procesos de depuración, transformación y estructuración antes de la carga —así como la indexación y el particionamiento después de la carga— requieren recursos y almacenamiento adicionales para poder funcionar. Sin embargo, esta optimización da como resultado datos listos para usar en business intelligence, informes y analítica operativas. Con los almacenes de datos, los analistas y ejecutivos pueden generar informes, monitorear KPI y tomar decisiones fundamentadas de manera rápida y sencilla.

Cabe señalar que los data lakes sí abren nuevas oportunidades para las aplicaciones de inteligencia artificial y machine learning. Los extensos y variados data sets que almacenan permiten a los científicos de datos encontrar tendencias, construir modelos predictivos y ejecutar aplicaciones de machine learning. Esto da como resultado, por ejemplo, sistemas de recomendación que sugieren productos a los usuarios basándose en interacciones pasadas o herramientas de procesamiento de lenguaje natural que realizan análisis de sentimiento en reseñas de clientes o comentarios en redes sociales.

Hoy en día, muchas empresas modernas ejecutan arquitecturas de datos que son esencialmente combinaciones de ambos. Estos data lakehouses buscan ofrecer la flexibilidad de un data lake con la gobernanza y el rendimiento de un almacén de datos. Aunque la adopción está creciendo rápidamente, muchas empresas aún dependen de almacenes tradicionales para informes críticos.

Ejemplos y casos de uso del mundo real

Estos son ejemplos de cómo diferentes industrias utilizan data lakes, almacenes de datos o una combinación de elementos de ambos para dar soporte a sus necesidades específicas.

Salud: los hospitales suelen utilizar una arquitectura de data lake para almacenar, gestionar y analizar las grandes cantidades y los diversos tipos de datos que generan sus operaciones. Esto incluye datos no estructurados de dispositivos portátiles e imágenes médicas, datos de pacientes HL7 semiestructurados y resultados de pruebas de laboratorio estructurados. Consolidando todo en un repositorio central, pueden aplicar analítica avanzada e inteligencia artificial a los datos en bruto para, por ejemplo, identificar pacientes en riesgo o analizar la genómica para personalizar los planes de tratamiento. Ahora que los pacientes cuentan con dispositivos portátiles “inteligentes” que transmiten datos sobre signos vitales, los proveedores de atención médica pueden incluso detectar señales de advertencia temprana e intervenir más rápido.

Finanzas: los bancos y otras instituciones financieras deben cumplir con las normas contra el lavado de dinero (AML) y estrictas regulaciones de reporte financiero (como Sarbanes-Oxley en EE. UU. o Basilea III a nivel internacional). Utilizando almacenes de datos para guardar información financiera estructurada de múltiples sistemas, incluyendo registros de transacciones, saldos de cuentas y datos de operaciones, pueden generar informes regulatorios que cumplen con los requisitos de gobernanza y seguridad. Además del compliance, las instituciones financieras también utilizan los almacenes de datos para potenciar su business intelligence, gestionar el riesgo y detectar fraudes mediante la ejecución de consultas complejas sobre data sets históricos y actuales.

Medios: los servicios de transmisión de video utilizan un enfoque de data lakehouse para recopilar, almacenar y analizar datos de usuarios con el fin de ofrecer experiencias personalizadas. Recopilan diversos tipos de datos de múltiples fuentes, tales como registros en tiempo real y comentarios en redes sociales, y los almacenan en un repositorio central. Dichos datos pueden luego ser utilizados para construir modelos de machine learning que recomienden el contenido más relevante. Los mismos datos también pueden ser seleccionados y estructurados en subconjuntos para necesidades analíticas o de informes, potenciando dashboards sobre tasas de retención o informando decisiones sobre adquisiciones de contenido.

Tendencias emergentes en plataformas de datos

Los data lakehouses se están convirtiendo rápidamente en la opción preferida para las empresas que buscan maximizar el valor de sus datos. Pueden dar soporte tanto a casos de uso de business intelligence como de inteligencia artificial y machine learning en una sola plataforma. Sin embargo, es importante señalar que todavía están evolucionando y que algunas empresas continúan dependiendo de los almacenes de datos tradicionales para la elaboración de informes de misión crítica.

El potencial de la inteligencia artificial como impulsora de la productividad y la eficiencia ha influido especialmente en las arquitecturas de datos, con algunas plataformas emergentes de data lake y data lakehouse que ahora están integradas con grandes modelos de lenguaje (LLM). Esto permite que personas sin conocimientos técnicos exploren y analicen datos haciendo consultas en lenguaje sencillo. Por ejemplo, un usuario puede pedir “muéstrame las tendencias de ventas en el segundo trimestre”, y el LLM puede generar SQL que el sistema pueda entender. Esto democratiza el acceso a información estratégica basada en datos.

Las arquitecturas sin servidor también están surgiendo como una estrategia, donde las empresas contratan a un proveedor de nube para gestionar su infraestructura de datos. Bajo este esquema, una empresa paga por el acceso a una plataforma de datos en lugar de configurar y gestionar la suya propia. Las ventajas de esto son una mayor facilidad de escalabilidad y mayor eficiencia en costos. El proveedor de nube brinda flexibilidad en el ancho de banda en caso de picos en el volumen de datos o la carga de consultas, y la empresa solo paga por lo que utiliza. De esta manera, los desarrolladores pueden implementar más rápidamente, ya que no tienen que lidiar con consideraciones de infraestructura.

Algunas empresas incluso optan por una estrategia multinube, distribuyendo sus data lakes y almacenes de datos entre varios servicios en la nube. El principal beneficio es la resiliencia en la redundancia. Si una nube se desconecta, el negocio puede seguir funcionando en otra. También pueden optimizar flujos de trabajo específicos en ciertas nubes, como cuando un servicio se especializa en machine learning. En algunas industrias o países, los datos sensibles deben almacenarse en una región o un proveedor de nube que cumpla con los requisitos locales de compliance.

Para conectar, gestionar y gobernar datos en múltiples entornos en la nube, las empresas pueden implementar arquitecturas de data fabric. Estas brindan acceso en tiempo real a datos en sistemas y aplicaciones separados pero sincronizados, creando una vista unificada en todo el entorno.

Para proteger datos sensibles tales como historiales médicos, números de seguridad social y códigos fuente, las organizaciones también están adoptando políticas como los controles de acceso zero-trust en sus plataformas de datos. Estos controles requieren que todos los usuarios verifiquen su identidad para acceder a los datos que necesitan.

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