En la computación en la nube, los data lakes y los data warehouses son esenciales. Estos sistemas ayudan a gestionar grandes cantidades de datos, tanto estructurados como no estructurados. La elección entre ellos influye en el rendimiento, la escalabilidad y el coste. Este blog explora las diferencias entre data lakes y data warehouses utilizando los datos más recientes de 2024.
Comprensión de los conceptos básicos de los lagos de datos y los almacenes de datos
Los data lakes almacenan datos sin procesar en su formato nativo. Gestionan datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Son ideales para científicos de datos que necesitan análisis avanzados. Sin embargo, su gestión es compleja y requieren una sólida gobernanza de datos.
Los almacenes de datos almacenan datos estructurados optimizados para consultas e informes de alta velocidad. Los datos deben limpiarse y estructurarse antes de almacenarse. Esto hace que los almacenes de datos sean eficientes para el análisis, pero a menudo resultan más costosos.
Comparación de las métricas de rendimiento
Velocidad y rendimiento de las consultas
Los lagos de datos son eficaces para procesar grandes volúmenes de datos no estructurados. Plataformas como Apache Hadoop o Amazon S3 con AWS Athena destacan en este aspecto. Sin embargo, la consulta de datos estructurados puede ser más lenta debido a la falta de esquemas predefinidos. Herramientas como Apache Parquet mejoran el rendimiento, pero requieren un ajuste cuidadoso.
Los almacenes de datos en la nube, como Amazon Redshift, Google BigQuery y Snowflake, son excelentes para consultar datos estructurados. Utilizan almacenamiento en columnas e indexación, lo que reduce la latencia de las consultas. En las pruebas, Snowflake y BigQuery superaron a los data lakes en consultas complejas.
Escalabilidad y elasticidad
Los lagos de datos escalan bien, gestionando petabytes de datos sin reducir el rendimiento. Sin embargo, escalar el rendimiento de las consultas puede ser un desafío, especialmente con datos no estructurados. Las soluciones nativas de la nube como Azure Data Lake han mejorado la escalabilidad, pero la gestión de recursos sigue siendo compleja.
Los almacenes de datos también escalan bien, especialmente con recursos computacionales. Plataformas como Redshift y BigQuery ajustan automáticamente la potencia computacional según la complejidad de las consultas. Esta elasticidad es una gran ventaja, ya que garantiza un rendimiento constante.
Procesamiento y transformación de datos
Los lagos de datos almacenan datos sin procesar, pero procesarlos en formatos utilizables requiere recursos computacionales considerables. Herramientas como Apache Spark ayudan, pero los procesos ETL (Extracción, Transformación y Carga) pueden ser lentos en comparación con los entornos estructurados.
Los almacenes de datos están optimizados para una transformación eficiente de datos. Con la ingesta de datos estructurados, los procesos ETL son más sencillos, lo que se traduce en tiempos de procesamiento más rápidos. Snowpipe de Snowflake, por ejemplo, mejora el procesamiento de datos en tiempo real.
Métricas de costos
Costos de almacenamiento
Los lagos de datos ofrecen almacenamiento económico, con plataformas como Amazon S3 y Azure Blob Storage muy asequibles. Sin embargo, la recuperación frecuente de datos puede contrarrestar estos ahorros, especialmente con grandes conjuntos de datos.
Los almacenes de datos suelen tener costos de almacenamiento más altos debido a la necesidad de preprocesamiento de datos. Sin embargo, el almacenamiento en columnas y la compresión de datos ayudan a mitigar estos costos. Los costos también están vinculados a la cantidad de datos procesados, que puede ser alta para análisis a gran escala.
Calcular costos
Los costos de computación en lagos de datos suelen ser menores para el almacenamiento de datos simple. Sin embargo, ejecutar análisis complejos con datos sin procesar puede ser costoso. Frameworks como Apache Spark incrementan estos costos cuando se usan ampliamente.
Los almacenes de datos suelen incurrir en mayores costos de computación, especialmente con consultas complejas. Plataformas como Snowflake ofrecen facturación por segundo, lo que proporciona flexibilidad de costos. Aun así, los gastos de computación totales pueden ser significativos.
Costos operativos
Gestionar un lago de datos puede ser costoso, especialmente en términos de gobernanza y seguridad de datos. La complejidad de mantener un lago de datos requiere habilidades especializadas, lo que genera mayores costos operativos.
Los almacenes de datos suelen tener menores costos operativos. Incorporan herramientas de gestión integradas, lo que reduce la carga administrativa. Sin embargo, la configuración inicial y el ajuste continuo pueden resultar costosos.
Un enfoque híbrido para ganar
Dadas las desventajas, muchas organizaciones están adoptando arquitecturas híbridas. Un enfoque híbrido utiliza un lago de datos para datos sin procesar y no estructurados y un almacén de datos para datos estructurados. Esto permite un almacenamiento rentable con análisis de alta velocidad donde sea necesario.
Los recientes avances en los servicios en la nube han hecho más viables los enfoques híbridos. Lake Formation de Amazon se integra con Redshift para una transferencia de datos fluida. De igual forma, BigQuery Omni de Google permite realizar consultas en entornos multinube, combinando la flexibilidad de un lago de datos con el rendimiento de un almacén de datos.
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