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Data Warehouse vs Data Lake

En los últimos años ha habido un boom tecnológico. Cada vez surgen más sectores y los existentes amplían sus fronteras. No son pocas las empresas y organizaciones que buscan invertir en las nuevas tecnologías. Sin embargo, es posible que con esta expansión haya términos que no sean del todo conocidos. Si quieres saber más sobre el Data Warehouse y el Data Lake, ¡no te pierdas nuestro artículo!

¿Qué es el Big Data?

Antes de comenzar con los términos más concretos, es importante saber qué es el Big Data. Y es que, las nuevas creaciones tecnológicas traen consigo la necesidad de nuevos nombres. El Big Data se puede definir como el gran volumen de datos que inundan los negocios cada día. Estos datos pueden estar estructurados o no. Su tamaño, su velocidad de crecimiento y su complejidad dificultan su captura, gestión o análisis mediante herramientas o tecnologías convencionales.

La complejidad del Big Data es debido principalmente a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos que generan las tecnologías modernas como los web logs, las búsquedas de Internet, etc. Muchas empresas encuentran útil el uso del Big Data gracias a las respuestas que proporciona sobre preguntas que las propias compañías ni sabían que tenían. Es decir, proporciona un punto de referencia. Y desde ahí, las compañías actúan en consecuencia. La recopilación de estas grandes cantidades de datos permite a las empresas moverse más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. En resumidas cuentas, el análisis del Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos.

Hay diferentes formas con las que las empresas consiguen obtener beneficios con el Big Data. Algunas de ellas podrían ser, por ejemplo, la reducción de coste, la mejora en la toma de decisiones o la creación de nuevos productos y servicios.  Son muchas las áreas que se benefician de esta tecnología. Entre ellas tenemos el turismo, el cuidado de la salud, la publicidad, etc…

Usos reales del Big Data

A pesar de todo lo mencionado, es importante ver si de verdad el Big Data funciona en la práctica. Por ello hay que mencionar diferentes casos reales del uso de esta tecnología y sus aplicaciones en el mercado.

  1. Se comprende mejor a los clientes y se puede segmentarlos. Gracias al Big Data, se pueden predecir los comportamientos de consumo. Por ejemplo, la cadena de producción Target fue capaz de saber cuándo sus clientes estaban esperando un bebé.
  2. Se puede optimizar los procesos de negocio. Esto ocurre por ejemplo en el sector del retail. Así optimiza su stock basándose en datos recopilados de redes sociales, búsquedas en Internet, etc.
  3. Mejora de la salud pública. Los datos colectivos pueden utilizarse para la codificación de material genético. Esto daría lugar a un diagnóstico acorde a nuestro genoma, usando nuestro historial médico y el de nuestros familiares.
  4. Ciencia e investigación. Por ejemplo, el CERN utiliza el acelerador de partículas para descubrir los secretos del universos.

Como puedes ver, son diversos los usos que se le pueden dar al Big Data. Cada vez más empresas son conscientes de sus posibles usos y sus beneficios. De modo que buscan profesionales y maneras para incorporar la enorme cantidad de datos a sus estrategias. Y es que, tener la información es tener la ventaja. Si una compañía u organización es capaz de aprovechar el Big Data, entonces podrá ponerse a la vanguardia. Esto es cada vez más importante en un mercado competitivo como el actual. Cada vez más expertos intentan analizar el futuro del Big Data y sus posibles tendencias en los próximos años. Aún así, hay términos que aún no se entienden muy bien. De modo que es hora de conocer el Data Warehouse y el Data Lake.

Data Warehouse vs Data Lake

¿A qué nos referimos cuando hablamos de estos dos términos? Podríamos definir el data warehouse como un gran almacén de datos e información. Además, recoge todos aquellos que de verdad se necesitan para realizar análisis o informes. Normalmente este término se relaciona con el llamado Business Intelligence (BI). Se trata de una parte fundamental a la hora de tomar decisiones para establecer objetivos, normativas, y plantear riesgos. Pero es más que un simple almacén. Se trata de un sistema que se aloja en el servidor de una compañía y recopila datos para su posterior selección y extracción. Se divide en tres estructuras: básica, básica con zona de ensayo y básica con zona de ensayo y data marts. La primera sirva para proporcionar datos brutos junto con metadatos. La segunda la posibilidad de limpiar la información. Finalmente, la tercera ofrece soluciones para diferentes líneas de negocio.

¿Y qué es exactamente el data lake? Se puede definir como un repositorio de almacenamiento que contienen una gran cantidad de datos en bruto. Normalmente se mantienen en dicho almacén hasta que sea necesario. Hay una diferencia entre el data lake y el data warehouse. Y es que el primero utiliza una arquitectura plana para almacenar los datos. El otro, sin embargo, almacena los datos en ficheros o carpetas. El principal beneficio del data lake es la centralización de fuentes de contenido dispares. Sin embargo, estas pueden contener información confidencial. De ese modo, deberán realizarse medidas de seguridad para proteger la privacidad.

¿Quieres formar parte de un máster?

Como has podido ver, las nuevas tecnologías están a la vanguardia. Cada vez más empresas buscan profesionales que sean capaces de implantarlas en sus estrategias. ¿Quieres formar parte del sector? Si quieres seguir formándote o refrescar tus conocimientos, no te pierdas esta oportunidad. La Universidad de Alcalá, ubicada en Madrid, en el centro de España, te ofrece un Máster en Big Data que convertirá a sus alumnos en profesionales cualificados. Si quieres más información, no dudes en contactar con nosotros. Estaremos encantados de ayudarte. ¡Te esperamos!

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