Una descripción general comparativa de almacenes de datos, lagos de datos y mercados de datos para ayudarle a tomar decisiones informadas sobre soluciones de almacenamiento de datos para su arquitectura de datos.
Para aprovechar al máximo los datos, las organizaciones necesitan soluciones eficientes y escalables que puedan almacenar, procesar y analizar datos de manera efectiva. Desde la ingesta de datos de múltiples fuentes hasta la transformación y el servicio, el almacenamiento de datos sustenta la arquitectura de datos.
Por lo tanto, es importante elegir la solución de almacenamiento de datos adecuada y tener en cuenta cómo accederá a los datos y el caso de uso específico. En este artículo, exploraremos tres abstracciones populares de almacenamiento de datos: almacenes de datos, lagos de datos y mercados de datos.
Repasaremos los conceptos básicos y compararemos estas abstracciones de almacenamiento de datos en características como patrones de acceso, esquemas, gobernanza de datos, casos de uso y más.
Almacenes de datos
Los almacenes de datos son componentes fundamentales de los sistemas modernos de gestión de datos, diseñados para facilitar el almacenamiento, la organización y la recuperación eficientes de datos estructurados con fines analíticos.
¿Qué es un almacén de datos?
Un almacén de datos es una base de datos especializada que centraliza, almacena y gestiona datos estructurados y procesados de diversas fuentes con el objetivo principal de respaldar análisis e informes complejos.
El data warehouse es, por tanto, un repositorio centralizado de datos estructurados , que permite a las organizaciones:
Realizar análisis de datos complejos
Generar informes y paneles de control
Apoyar la inteligencia empresarial (BI) y los procesos de toma de decisiones.
Obtenga información sobre las tendencias de datos históricas y actuales
Tipo de datos, patrones de acceso y beneficios
Los almacenes de datos almacenan principalmente datos estructurados , que son datos organizados en tablas bien definidas con filas y columnas. Este formato estructurado simplifica la recuperación y el análisis de datos, lo que lo hace adecuado para informes y consultas.
Los almacenes de datos están optimizados para el rendimiento de consultas y la generación de informes . A menudo utilizan mecanismos de indexación y almacenamiento en caché para acelerar la recuperación de datos, garantizando que los analistas y los usuarios empresariales puedan acceder rápidamente a la información que necesitan.
Integración de datos
Los almacenes de datos centralizan la integración de datos de varios sistemas fuente. Esto implica extraer datos de los sistemas fuente, transformarlos a un formato consistente y cargarlos en el almacén.
Los procesos ETL se emplean comúnmente para la integración de datos en almacenes de datos. Estos canales extraen datos de los sistemas de origen, aplican transformaciones para limpiar y estructurar los datos y luego los cargan en las tablas de la base de datos del almacén. Los procesos ETL garantizan la calidad y coherencia de los datos dentro del almacén de datos.
Esquema
Los almacenes de datos imponen un esquema para la coherencia de los datos. Un esquema define la estructura de los datos, incluidas las tablas, columnas, tipos de datos y relaciones. Este esquema aplicado garantiza que los datos sigan siendo consistentes y se pueda confiar en ellos para el análisis.
Los almacenes de datos suelen utilizar un esquema de estrella o copo de nieve para organizar los datos. En un esquema en estrella , una tabla de hechos central contiene datos transaccionales, rodeados de tablas de dimensiones que proporcionan contexto y atributos. En un esquema de copo de nieve , las tablas de dimensiones están normalizadas para reducir la redundancia. La elección entre estos esquemas depende de los requisitos específicos de almacenamiento de datos.
Gobernanza y seguridad de datos
Los almacenes de datos son conocidos por sus sólidos controles de gobernanza y seguridad. Están diseñados para datos estructurados y brindan funciones como validación de datos, controles de calidad de datos, controles de acceso y capacidades de auditoría.
Casos de uso y unidades de negocio
Los almacenes de datos se utilizan principalmente para análisis e informes en toda la empresa . Consolidan datos de varias fuentes en un único repositorio, haciéndolos accesibles para análisis e informes en toda la organización. Admiten informes estandarizados y consultas ad hoc para los tomadores de decisiones.
Lagos de datos
Los lagos de datos representan un enfoque flexible y escalable para el almacenamiento y la gestión de datos, que satisface las diversas necesidades de las organizaciones modernas.
¿Qué es un lago de datos?
Un lago de datos es un repositorio centralizado que almacena grandes volúmenes de datos sin procesar, estructurados, semiestructurados y no estructurados , lo que permite a las organizaciones almacenar y gestionar grandes cantidades de información sin las limitaciones de un esquema predefinido.
El objetivo principal de un lago de datos es proporcionar una solución flexible y rentable para almacenar y gestionar diversos tipos de datos:
Los lagos de datos retienen datos en su forma nativa y sin procesar.
Los lagos de datos facilitan una amplia gama de casos de uso, desde análisis tradicionales hasta aplicaciones avanzadas de aprendizaje automático y inteligencia artificial.
Los usuarios pueden explorar y analizar datos sin predefinir su estructura o esquema.
Los lagos de datos están diseñados para abordar los desafíos que plantea el creciente volumen, velocidad y variedad de datos generados por las organizaciones actuales.
Tipo de datos, patrones de acceso y beneficios
Los lagos de datos son capaces de almacenar una amplia gama de tipos de datos, incluidos datos estructurados de bases de datos relacionales, datos semiestructurados como JSON, XML y datos no estructurados como documentos de texto, imágenes y vídeos. Esto hace que los lagos de datos sean adecuados para manejar datos en su forma nativa y sin procesar.
Integración de datos
La ingesta de datos en un lago de datos puede realizarse mediante la ingesta de datos por lotes o en tiempo real. Los procesos por lotes implican cargar periódicamente grandes volúmenes de datos, mientras que la ingesta en tiempo real permite el flujo continuo de datos de diversas fuentes. Esta flexibilidad garantiza que los lagos de datos puedan manejar diversos requisitos de velocidad de datos.
Los lagos de datos tienen un enfoque de esquema en lectura . A diferencia de los almacenes de datos, los datos de un lago de datos no tienen un esquema predefinido. En cambio, el esquema se define en el momento del análisis, lo que permite a los usuarios interpretar y estructurar los datos en función de sus necesidades específicas. Esta flexibilidad de esquema es una característica distintiva de los lagos de datos.
Esquema
Los lagos de datos ofrecen flexibilidad de esquema , lo que permite incorporar datos sin un esquema predefinido. Esta flexibilidad se adapta a los cambios en la estructura de datos a lo largo del tiempo y permite a los usuarios definir el esquema según sea necesario para su análisis.
Los datos en un lago de datos reciben estructura y significado en el momento del análisis. Este enfoque significa que los usuarios pueden interpretar y estructurar los datos para adaptarlos a sus requisitos analíticos.
Gobernanza y seguridad de datos
Los lagos de datos a menudo enfrentan desafíos de gobernanza porque almacenan datos estructurados y no estructurados en su forma sin procesar. Puede resultar difícil gestionar metadatos, hacer cumplir la calidad de los datos y mantener un catálogo de datos unificado, lo que puede generar problemas relacionados con el descubrimiento y el cumplimiento de los datos.
Casos de uso y unidades de negocio
Los lagos de datos son ideales para la exploración y experimentación de datos. Pueden almacenar grandes cantidades de datos sin procesar y no estructurados, lo que los hace adecuados para que los profesionales de datos exploren y experimenten sin esquemas predefinidos.
Data marts
Los data marts son subconjuntos del almacén de datos empresarial que atienden a unidades de negocio o funciones específicas dentro de una organización.
¿Qué es un centro de datos?
Un data mart es un subconjunto especializado de un almacén de datos o lago de datos que almacena datos estructurados adaptados a las necesidades de una unidad de negocio, departamento o área funcional específica dentro de una organización.
El objetivo principal de un data mart es proporcionar acceso enfocado y eficiente a los datos para necesidades analíticas y de informes específicas. Los objetivos clave incluyen:
- Respaldo de unidades de negocios específicas : los data marts están diseñados para satisfacer los requisitos de unidades de negocios individuales, como ventas, marketing, finanzas u operaciones.
- Simplificación del acceso a los datos : al proporcionar un acceso más fácil a los datos relevantes, los data marts facilitan a los usuarios dentro de un dominio específico el acceso y el análisis de la información que necesitan.
- Tiempo más rápido para obtener información valiosa : los data marts pueden mejorar el rendimiento de las consultas y los informes al reducir el volumen de datos que deben procesarse.
Por lo tanto, los mercados de datos son fundamentales para garantizar que los datos relevantes estén fácilmente disponibles para los tomadores de decisiones dentro de varias partes de la organización.
Tipos de datos, patrones de acceso y beneficios
Los data marts almacenan principalmente datos estructurados que son pertinentes para la unidad de negocio o función específica a la que sirven. Este formato estructurado garantiza la coherencia de los datos y su relevancia para las necesidades analíticas del dominio.
Los data marts proporcionan un acceso más centrado y sencillo a los datos en comparación con los almacenes de datos o lagos de datos empresariales. Este enfoque enfocado permite a los usuarios acceder y analizar rápidamente datos que son directamente relevantes para su dominio.
Integración de datos
Los data marts suelen extraer datos de repositorios centrales, como almacenes de datos. Este proceso de extracción implica identificar y seleccionar datos relevantes para la unidad de negocio o función específica.
Una vez extraídos, los datos sufren una transformación específica según las necesidades del mercado. Esto puede incluir limpieza, agregación o personalización de datos para garantizar que los datos se alineen con los requisitos analíticos del dominio al que sirven.
Esquema
Los mercados de datos pueden adherirse al esquema definido en el almacén de datos central o emplear un esquema personalizado adaptado a las necesidades analíticas del mercado específico. La elección depende de factores como la coherencia de los datos y la autonomía del mercado.
Gobernanza y seguridad de datos
Los data marts suelen ser subconjuntos de almacenes de datos que se centran en dominios o unidades comerciales específicos. Los esfuerzos de gobernanza se concentran en el nivel del mercado, asegurando que los datos utilizados por unidades de negocio específicas cumplan con los estándares de gobernanza de toda la empresa establecidos por el almacén de datos.
Casos de uso y unidades de negocio
Los data marts se adaptan a las necesidades específicas de las unidades de negocio o dominios dentro de una organización. Proporcionan un subconjunto de datos del almacén de datos que es relevante para un área comercial en particular. Esto permite a las unidades de negocio realizar análisis e informes especializados sin la complejidad de manejar todo el conjunto de datos empresariales.
Almacenes de datos, lagos de datos y marts de datos: una comparación completa
Resumamos las diferencias clave entre almacenes de datos, lagos de datos y mercados de datos:
| Característica | Almacenes de datos | Lagos de datos | Data marts |
| Tipos de datos y flexibilidad | Datos estructurados, esquema fijo. | Varios tipos de datos, flexibilidad de esquema | Datos estructurados, esquema bien definido. |
| Integración de datos | Tuberías ETL | Ingestión de datos flexible, esquema en lectura | Extracción y transformación para dominios. |
| Rendimiento de consultas | Optimizado para consultas | El rendimiento varía | Rendimiento óptimo |
| Dato de governancia | Fuertes controles de seguridad y gobernanza de datos | Desafíos de la gobernanza de datos | Gobernanza a nivel de mercado |
| Casos de uso | Análisis empresarial | Exploración de grandes volúmenes de datos. | Análisis específicos de dominio |
Conclusión
Espero que haya obtenido una visión general de los almacenes de datos, los lagos y los mercados. La elección de la arquitectura depende de los requisitos específicos de la organización y del equilibrio entre gobernanza y flexibilidad necesarios para sus datos y necesidades comerciales:
Los almacenes de datos, con sólidos controles de gobernanza y seguridad, son adecuados para análisis e informes en toda la empresa.
Los lagos de datos son adecuados para la exploración de datos y el análisis de big data. Pero puede plantear desafíos de gobernanza y seguridad.
Los data marts ofrecen análisis de dominios específicos alineados con las necesidades de las unidades de negocio y, al mismo tiempo, cumplen con los estándares de gobernanza del almacén de datos.
También puede explorar los data lakehouses , una arquitectura relativamente reciente y en evolución. Los data lakehouses tienen como objetivo cerrar la brecha entre los almacenes de datos y los lagos de datos, ofreciendo un enfoque unificado para el almacenamiento y análisis de datos.
Originalmente publicado en: https://www.kdnuggets.com/data-warehouses-vs-data-lakes-vs-data-marts-need-help-deciding?utm_source=feedly&utm_medium=rss&utm_campaign=data-warehouses-vs-data-lakes-vs-data-marts-need-help-deciding
