Almacenes de datos vs. otros tipos de almacenamiento de datos

Los términos depósito de datos, base de datos, lago de datos y lakehouse de datos a veces se usan indistintamente, pero existen diferencias importantes.

Análisis profundo: depósitos de datos, lagos de datos y lakehouses de datos 

Depósito de datos frente a base de datos

Una base de datos es como un archivador construido principalmente para la captura automatizada de datos y el procesamiento rápido de transacciones. Generalmente sirve como almacén de datos específico para una aplicación específica. Los depósitos de datos almacenan datos de cualquier cantidad de aplicaciones en una organización y están optimizados para análisis predictivos y otros análisis avanzados.

Depósito de datos frente a lago de datos

Un lago de datos es una solución de almacenamiento de bajo costo para cantidades masivas de datos sin procesar y utiliza un enfoque de esquema en lectura en lugar de un esquema predefinido. Los lagos de datos suelen contener datos no estructurados y semiestructurados, como documentos, videos, registros del Internet de las cosas (IoT) y publicaciones en redes sociales.

Se pueden crear en plataformas de big data, como Apache Hadoop, o en servicios de almacenamiento de objetos en la nube, como Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Por lo general, no limpian, ni validan ni normalizan los datos para analytics, como lo hace un depósito.

Data lakehouse vs. almacén de datos

Un lakehouse de datos fusiona aspectos de los depósitos de datos y los lagos de datos, a saber, la flexibilidad de bajo costo de un lago y el alto rendimiento de un depósito. Al combinar las características clave de los lagos y depósitos en una solución de datos, los lakehouses pueden ayudar a acelerar el procesamiento de datos para grandes cantidades de flujos de datos estructurados, no estructurados y en tiempo real para respaldar el machine learning, la ciencia de datos y las cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA).

Los lakehouses de datos también pueden agregar características, como metadatos compartidos y motores de lenguaje de consulta estructurado (SQL) distribuidos.