En el mundo de la tecnología de la información, es común que se utilicen diferentes soluciones para almacenar y procesar grandes cantidades de datos. Cada solución tiene sus propias características, fortalezas y debilidades. En esta ocasión, vamos a comparar tres de las soluciones más populares: el Data Warehouse, el Data Lake y el Data Lakehouse.

Data Warehouse #

Un Data Warehouse es un sistema de almacenamiento de datos estructurados diseñado para el análisis de datos. Es un sistema centralizado muy enfocado para que analistas de negocio puedan crear métricas personalizadas y utilizaras en la generación de informes y cuadros de mandos.

Los datos disponibles en un Data Warehouse garantizan su calidad, estandarización y consistencia, siendo una fuente muy fiable de cara a la toma de decisiones.

Sus principales puntos negativos son la falta de flexibilidad, ya que suelen tener dificultades a la hora de procesar información semiestructurada, y los costes de mantenimiento.

Data Lake #

Un Data Lake es un sistema de almacenamiento de datos no estructurados o semi-estructurados, que permite la recopilación de grandes volúmenes de datos sin necesidad de preocuparse por su formato o estructura. Esto hace que sea ideal para almacenar datos de diferentes fuentes, como sensores, aplicaciones, bases de datos, APIs o colas.

Una arquitectura basada en Data Lake suele tener un coste reducido, es fácil de usar y permite una gran flexibilidad en la toma de decisiones, lo que lo hace ideal para organizaciones que quieran explorar nuevos insights de los datos a través de su analítica.

Por contra, suele tener un peor rendimiento analítico para determinados casos de uso comparado con Data Warehouse, no siempre dispone de modos de conexión con herramientas de BI convencionales, y los datos no garantizan la misma consistencia que en el caso anterior.

Data Lakehouse #

El Data Lakehouse es una evolución del Data Lake con superpoderes, que combina lo mejor de los dos mundos. El Data Lakehouse permite el almacenamiento de datos no estructurados y estructurados, y ofrece herramientas para la manipulación de datos en tiempo real, ejecución de modelos de Machine Learning y uso de herramientas de BI para la analítica más tradicional.

Su principal ventaja es que simplifica mucho la arquitectura corporativa, pues una sola herramienta cubre todas las necesidades. Además, tiene un coste similar al de Data Lake y ofrece muchas opciones a la hora de versionar y gobernar el dato, pues tienen capacidad para validar el esquema y la integridad de la información.

Quizás, la principal desventaja es que puede ser el más complejo de las tres alternativas.

Comparación final #

En resumen, cada una de estas tecnologías tiene sus propias fortalezas y debilidades, y es importante elegir la que mejor se adapte a las necesidades de la organización. El Data Warehouse es ideal para el análisis detallado de las operaciones, el Data Lake es ideal para la exploración de nuevos insights de los datos, y el Data Lakehouse puede ser la mejor opción de compromiso para cubrir todas las necesidades analíticas de la compañía pese a su barrera de entrada inicial.