A la hora de crear una infraestructura de análisis de datos, a menudo se nos vienen a la mente dos tecnologías: Data Lake vs Data Warehouse.
Pero, ¿cuándo elegir uno sobre el otro? Aquí hay un vistazo a sus principales diferencias y fortalezas:
🌊 Data Lake: almacenamiento y análisis flexibles para datos variados
Los lagos de datos pueden almacenar cualquier tipo de datos, tanto estructurados como no estructurados, incluidos texto, imágenes, video, audio y más.
Con esta flexibilidad, los lagos de datos son ideales para el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la analítica avanzada en grandes volúmenes de datos variados.
Su escalabilidad se adapta a enormes conjuntos de datos. Los lagos de datos le permiten almacenar datos ahora y decidir cómo usarlos más adelante.
🏠Data Warehouse: estructurados y optimizados para cargas de trabajo de BI
Los almacenes de datos almacenan datos estructurados y optimizados que se han limpiado y procesado para el análisis posterior.
Su estructura relacional y su optimización los hacen ideales para cargas de trabajo predefinidas como la inteligencia empresarial, los informes y los cuadros de mando.
Pero los almacenes de datos carecen de flexibilidad para los datos no estructurados y no pueden escalar a conjuntos de datos masivos de manera rentable.
Créditos de este post al contenido de Linkedin de: Gina Acosta
Data Lake vs Data Warehouse
En general, los lagos de datos proporcionan flexibilidad y escalabilidad para el análisis exploratorio de datos variados, mientras que los almacenes de datos se adaptan a datos estructurados y cargas de trabajo predefinidas.
Evalúa sus casos de uso, tipos y volúmenes de datos, necesidades de rendimiento y costos para elegir la tecnología adecuada para sus necesidades.
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