¿Qué es data lake y cuáles son las diferencias con data warehouse?

Internet y las nuevas tecnologías permiten el almacenamiento masivo de datos, y por este motivo, las empresas son cada vez más conscientes de la importancia del data lake y el data warehouse. Y es que, las compañías necesitan guardar toda la información acerca de su público objetivo para poder analizarla y ofrecerles, precisamente, aquello que necesitan.

De hecho, Deloitte afirma que, para alcanzar el éxito empresarial es necesario contar con datos y realizar su posterior analítica. Para ello, hay que dejar atrás las herramientas arcaicas de almacenamiento y olvidarse del Excel tradicional. Sólo así será posible establecer una estrategia Customer Centric. 

Por lo tanto, la importancia de almacenar grandes volúmenes de datos es evidente, ya que, de este modo, las empresas son capaces de obtener información de lo más valiosa. Sin embargo, para gestionar todos estos datos, es indispensable contar con un data warehouse o un data lake. Pero, ¿qué son estos conceptos y en qué se diferencian?

¿Qué es el data lake?

El data lake es un gran almacén de datos en bruto, es decir, los datos se mantienen tal y como llegan. Este centro de datos se nutre de información recogida a través del big data y de herramientas que trabajan en tiempo real, tanto con datos estructurados como no estructurados. Para comprender verdaderamente el significado del data lake, habría que visualizar una gran biblioteca virtual, en la que la información de los libros se actualiza constantemente sin perder la anterior.

Además, una de sus principales características es que el acceso a los datos es muy fácil y la búsqueda es rápida, ya que permite automatizar los sistemas. Este proceso se realiza mediante el registro de los pasos seguidos para la extracción de datos, puesto que, los analistas repiten las mismas operaciones en numerosas ocasiones. Y gracias a un data lake inteligente, es totalmente posible acceder a esos procesos y reducir el tiempo y el esfuerzo de trabajo.

Diferencias entre data lake y data warehouse

El data warehouse, que significa literalmente almacén de datos -o en este caso metadatos-, tiene una principal diferencia con el data lake: a pesar de su nombre, no es tan solo un almacén, sino que permite estructurar la información de una manera lógica, con el objetivo de que el analista de datos pueda acceder a contenido de valor.

Así, el data lake recopila los datos en bruto. En cambio, el data warehouse, es un almacén con un previo procesamiento de datos que ordena la información de forma coherente, en diferentes niveles y temas, adecuándose a las necesidades de cada usuario. 

Para ello, es fundamental poder realizar un análisis multidimensional. Por ejemplo, una empresa aseguradora que quiera conocer el número de ventas de seguros de coche entre jóvenes de 18 y 26 años en la sucursal de la calle Salamanca, en Madrid, del año 2017 al año 2019, podrá hacerlo de una manera mucho más sencilla si dispone de un data warehouse, que previamente haya jerarquizado la información y haya creado diferentes dimensiones. 

Por último, otra de las grandes diferencias entre el data lake y el data warehouse es que, en lo que al data lake respecta, los datos se recogen y se actualizan en tiempo real. Sin embargo, el data warehouse carga los datos una vez procesados y ordenados para permitir analizar las tendencias y crear, de esta manera, un histórico.

Las ventajas del Data Lake y del Data Warehouse

Por un lado, una de las ventajas más importantes que ofrece el Data Lake es que permite centralizar todos los datos en un mismo lugar, sin importar la procedencia de la fuente. Una vez almacenados, pueden ser procesados mediante herramientas de Big data. En este caso, los datos se preparan en función del momento, y esto permite reducir considerablemente el coste y el tiempo de trabajo, ya que en el Data Warehouse, por ejemplo, es necesaria dicha preparación.

Asimismo, un Data Lake pone la información en manos de un mayor número de personas dentro de cualquier organización, ofreciendo a la empresa ese conocimiento, ya que se puede acceder a ella y enriquecerla desde cualquier punto del planeta, por cualquier usuario autorizado por el Data Lake. Esto ayuda a la compañía a recopilar los datos de una forma mucho más sencilla y rápida.

Por otro lado, un Data Warehouse convierte toda esa información en conocimiento y valor añadido para cualquier negocio, que facilitará la toma de decisiones estratégicas al basarse en datos: las empresas tienen la capacidad de identificar aciertos y errores y predecir situaciones futuras ante diferentes escenarios gracias a esta tecnología. 

En definitiva, tanto el Data Lake como el Data Warehouse son almacenes de datos que están destinados a convivir en las empresas. Aún así, es importante comprender que, a pesar de sus diferencias, son dos herramientas complementarias y no sustitutivas. Y por eso, se convierten en el el aliado perfecto para crear estrategias de Marketing personalizadas, es decir, estrategias Customer Centric.