Decisiones empresariales: Data Lake, Data Warehouse y Data Science
Según estimaciones del sector, las empresas que toman sus decisiones basadas en datos tienen 19 veces más posibilidades de ser rentables, 23 más de adquirir clientes y 6 más de retenerlos, en comparación a aquellas que se guían por la intuición y la experiencia. Es decir, aumentan la probabilidad de lograr sus objetivos, contexto en el que cobran cada vez más importancia los conceptos de Data Lake, Data Warehouse y Data Science.
Cualquiera de estos enfoques requiere de expertos, recopilación de datos y sistemas para su gestión y almacenamiento. Pero, ¿Cuáles son sus diferencias y cómo integrarlos en un entorno empresarial de manera sencilla? Descúbrelo a continuación.
¿Qué es Data Lake?
El término se traduce al español como “lago de datos”. Se trata de un repositorio centralizado en el que puedes gestionar el almacenamiento de datos de cualquier tipo, principalmente semiestructurados y no estructurados, a gran escala y sin necesidad de someterlos a un tratamiento previo para guardarlos.
Esta tecnología es manipulada generalmente por ingenieros o científicos de datos, que particularmente permiten realizar:
- Visualizaciones y procesamiento avanzado de data.
- Análisis en tiempo real apoyado en aprendizaje automático.
- Facilita la innovación en el tratamiento de datos, la automatización de procesos e impulsa la digitalización y transformación la empresa.
¿Qué es Data Warehouse?
El término se traduce al español como almacén de datos y se trata de una solución para gestionar datos históricos, estructurados y provenientes de diversas fuentes, principalmente de sistemas transaccionales, operacionales, aplicaciones, entre otros.
Esta herramienta favorece los procesos de consulta y análisis asociados a la inteligencia empresarial y se caracteriza por:
- Operar en torno a una base de datos relacional.
- Ofrecer herramientas de extracción, carga y transformación (ELT) que preparan toda la data para el análisis.
- Permitir el acceso a funcionalidades de visualización y presentación de la información a usuarios de negocio.
¿Qué es Data Science?
La Ciencia de Datos, o Data Science en inglés, es un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimiento y percepciones valiosas a partir de datos estructurados y no estructurados. En concreto:
- Combina habilidades de programación, estadísticas y conocimientos en dominios específicos para analizar y resolver problemas complejos.
- Es esencial comprender los conceptos antes mencionados: Data Lake y Data Warehouse.
¿En qué se diferencia cada concepto?
La diferencia principal es que Data Warehouse almacena datos estructurados, Data Lake te permite guardar de todo tipo a cualquier escala y Data Science es la clave para extraer conocimiento y percepciones relevantes de los datos para el negocio. Sin embargo, hay otras diferencia a considerar como:
Procesamiento previo
Teniendo en cuenta que la solución Warehouse solo permite el almacenamiento de datos estructurados, debes someterlos a un procesamiento antes de guardarlos, que consiste en limpiarlos y filtrarlos mediante herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) para la toma de decisiones empresariales.
Por su parte, los Data Lake no exige dicho procesamiento antes del almacenamiento, solo lo realizas si lo consideras conveniente para las posteriores tareas asociadas a la ciencia de datos que ayudan a dar forma a los datos.
Calidad de los datos
Al respecto, en el Data Warehouse suelen ser más precisos al ahora de consulta, ya que te permite limpiar, filtrar, clasificar y verificar la data antes de guardarla en el repositorio central, eliminando duplicados o datos erróneos, similar a Data Science.
Por el contrario, en el Data Lake es muy probable que terminen almacenados varios datos que no sean de utilidad a la hora de analizar, pero tiene la ventaja de ser útil a usuarios de diferentes departamentos de tu organización.
Rendimiento de las consultas
La arquitectura Data Warehouse está diseñada para que la respuesta a consultas sea mucho más rápida y eficiente, garantizando un alto rendimiento en el análisis y generación de informes para los equipos de tu organización.
Data Lake no tiene este enfoque en el rendimiento, y le da mayor relevancia al costo, flexibilidad, capacidad de almacenamiento y escalabilidad. Te permite guardar grandes volúmenes de datos a un precio menor y se adaptan con mayor facilidad y rapidez a los cambios del mercado. Mientras que Data Science es a clave si se requiere un análisis más avanzado.
¿Qué solución y gestión de datos utilizar?
Esta respuesta depende las necesidades que atraviese tu compañía. Almacenar y analizar los datos en una estructura de Data Warehouse es la herramienta ideal para trabajar con datos relacionales que son de gran utilidad a la hora de tomar decisiones de negocios.
Por otro lado, el Data Lake funciona mejor cuando tienes que almacenar sin un diseño cuidadoso datos tanto relacionales como no relacionales de aplicaciones móviles, archivos, dispositivos de IoT y redes sociales, cuyo análisis te permitirá un entendimiento más profundo del negocio. Ahora, si lo que necesitas es llevar los datos al siguiente nivel, necesitarás de Data Science.
Integra una solución completa y con datos de valor
¿Sabías que puedes implementar una mezcla de los diversos enfoques, además de poder acceder a un repositorio de múltiples datos georreferenciados y en tiempo real en los cuales basar las decisiones de tu empresa?
¿Cómo funciona?
Si tu equipo y organización se encarga de generar y almacenar toda la data en un lago de datos, para luego cargarlos en un Data Warehouse, podrás analizarlos en la medida que los vayas requiriendo, pero deberás contar con profesionales capacitados y sistemas de almacenamiento.
Ahora, puedes optar por una solución integral y transversal en la que no necesitas generar tus propios datos, como es el caso de Crowds, una plataforma desarrollada por Entel Digital que pone a tu disposición poderosas herramientas de analítica y geointeligencia con acceso a datos anonimizados de telecomunicaciones en tiempo real, que te permiten:
- Comprender patrones de movimiento de los ciudadanos con información histórica y en tiempo real, entregando un panorama de tu público objetivo como nunca habías visto antes.
- Tomar decisiones mucho más confiables de la realidad que afecta a tu negocio.
- Monitorear y analizar a tu audiencia según diferentes puntos de interés, entre otras funcionalidades.
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