Te hablo desde mi experiencia de más de cinco años trabajando con proyectos de transformación digital y big data. Constantemente me encuentro con una pregunta recurrente, ¿Debería apostar por un data warehouse o por un data lake? Aunque ambas soluciones almacenan datos, la realidad es que tienen propósitos, arquitecturas y beneficios diferentes. En este artículo, te voy a explicar con total claridad y sin tecnicismos innecesarios la comparación warehouse vs data lake, ayudándote a tomar la mejor decisión para tu negocio.
¿Qué es un Data Warehouse?
Un data warehouse es, básicamente, una base de datos optimizada para el análisis de datos estructurados. Se alimenta principalmente de sistemas internos, donde los datos ya están organizados y limpios. En mis proyectos, cuando el foco era entregar reportes fiables y análisis estandarizados de ventas, finanzas o recursos humanos, optamos por esta solución.
Características clave del Data Warehouse
- Almacena principalmente datos estructurados.
- Utiliza un esquema rígido y definido en el momento de la carga schema-on-write.
- Se centra en la calidad y fiabilidad de los datos.
- Optimizado para consultas rápidas y complejas.
- Facilita el uso de herramientas clásicas de Business Intelligence BI.
¿Qué es un Data Lake?
Contrariamente, un data lake es un almacén de datos que guarda información en su estado original, granular y sin procesar. Aquí puedes almacenar desde archivos de logs, imágenes, datos estructurados o semiestructurados, hasta streams en tiempo real. En uno de mis proyectos con un equipo de ciencia de datos, el data lake fue vital para realizar análisis exploratorios y algoritmos de machine learning a partir de datos heterogéneos.
Características clave del Data Lake
- Almacena todo tipo de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados.
- Usa un esquema flexible schema-on-read, que se aplica sólo al leer el dato.
- Escalabilidad enorme y almacenamiento económico.
- Ideal para análisis avanzados y exploratorios.
- Ejemplos típicos incluyen Hadoop, almacenamiento en la nube tipo Amazon S3 o Azure Data Lake.
Diferencias esenciales entre Warehouse y Data Lake
| Aspecto | Data Warehouse | Data Lake |
|---|---|---|
| Tipo de datos | Principalmente estructurados | Estructurados, semiestructurados y no estructurados |
| Esquema | Schema-on-write (forma fija al almacenar) | Schema-on-read (se aplica al momento de consultar) |
| Costo | Más alto por procesos de limpieza y optimización | Más económico, almacenamiento sin procesar |
| Velocidad de consulta | Muy rápida en consultas predefinidas | Variable; depende del procesamiento posterior |
| Usuarios típicos | Analistas de negocio, equipos de BI | Científicos de datos, ingenieros de big data |
| Casos de uso comunes | Reportes, dashboards, análisis históricos | Machine learning, análisis predictivo y exploratorio |
¿Cuándo elegir un Data Warehouse o un Data Lake?
Habiendo implementado ambos en distintos contextos, comparto contigo cómo decidir:
- Opta por un Data Warehouse si:
- Tu negocio requiere reportes estándar, dashboards y métricas confiables y repetibles.
- Tus datos provienen de sistemas internos estables y estructurados.
- Usas herramientas tradicionales de BI para tomar decisiones estratégicas.
- Opta por un Data Lake si:
- Necesitas almacenar y procesar grandes volúmenes de datos heterogéneos y sin estructura fija.
- Buscas flexibilidad para realizar análisis exploratorios o proyectos de inteligencia artificial.
- Quieres optimizar costos en almacenamiento masivo.
Data Lakehouse: La revolución que une ambos mundos
En los últimos años, una arquitectura llamada Data Lakehouse ha emergido para conjugar lo mejor del data warehouse y el data lake. Personalmente, he visto esta solución acelerar procesos en empresas que necesitan tener la flexibilidad del data lake con la gobernanza y rendimiento del warehouse. El data lakehouse permite tener datos en bruto y estructurados dentro de un mismo entorno, facilitando tanto análisis tradicionales como avanzados, y dando soporte a usuarios diversos dentro de la empresa.
Plataformas en la nube para Warehouse y Data Lake
En mis proyectos, la nube ha sido clave para implementar soluciones modernas:
- Amazon Web Services (AWS):
- Data Warehouse: Amazon Redshift
- Data Lake: Amazon S3 + AWS Glue para catalogado
- Microsoft Azure:
- Data Warehouse y lakehouse: Azure Synapse Analytics
- Data Lake: Azure Data Lake Storage
- Google Cloud Platform (GCP):
- Data Warehouse: BigQuery
- Data Lake: Cloud Storage + Dataproc
Compliance, escalabilidad y facilidad de integración son ventajas de estas plataformas, muy importantes en entornos de negocio actuales.
Resumen personal y consejos prácticos
Si quieres profundizar en estas tecnologías y estar preparado para liderar esta transformación, te invito a conocer el Bootcamp Big Data, Data Science, ML & IA de KeepCoding.
Cuando asesoré a una gran cadena de retail, optamos por un modelo híbrido: un data lake para ingesta masiva y experimentación con datos no estructurados, y un data warehouse para reportes diarios ejecutivos.
Te recomiendo empezar por analizar:
- La naturaleza de tus datos: ¿estructurados o variados?
- Los usuarios: ¿quién usará los datos y cómo?
- Presupuesto y costo total de propiedad.
- Nivel de madurez analítica de la empresa.
A partir de ahí, podrás decidir si necesitas un data warehouse, un data lake, o una apuesta por la innovadora arquitectura data lakehouse. Para profundizar, te recomiendo la siguiente documentación que te será de gran ayuda Splunk Warehouse vs Data Lake.
