Lagos de datos y data warehouses: estrategias de almacenamiento en TI

En TI, se habla mucho de lagos de datos y data warehouses. Aunque a veces se confunden, cada enfoque sirve para distintos objetivos de negocio. Un lago de datos guarda información en su forma cruda, desde logs hasta archivos semiestructurados. Un data warehouse, en cambio, entrega datos limpios y modelados listos para análisis y reportes. La ventaja real surge cuando se combinen con una visión clara de gobernanza y costos.

La tendencia actual es el lakehouse, una solución que une flexibilidad de almacenamiento y rendimiento analítico. Permite conservar datos en su estado natural y, al mismo tiempo, procesarlos para consultas rápidas. Esta aproximación es especialmente útil para equipos de ciencia de datos, BI y operaciones que requieren exploración y reporting sin duplicar datos.

Diferencias y cuándo usar cada una

  • Lago de datos: ideal para datos sin estructura, experimentación y descubrimiento. Es ágil para pipelines de ingestión y para equipos que buscan velocidad de captura.
  • Data warehouse: perfecto para datos ya modelados, consistentes y con controles de calidad. Facilita dashboards, métricas de negocio y cumplimiento.
  • Lakehouse: opción equilibrada cuando se necesita almacenamiento amplio y consultas rápidas sin migrar todo desde el lago al almacén.

Ejemplos prácticos de decisión: una empresa minorista puede almacenar logs de la web en un lago, transformar los datos críticos para ventas y inventario en un data warehouse, y mantener reglas de negocio en un layer de lakehouse para acelerar analítica.

Estrategias de almacenamiento

  • Arquitectura híbrida o lakehouse: combina flexibilidad y rendimiento. Implementa capas de ingestión, curación y consulta con metadatos ligeros para acelerar descubrimientos.

  • Gobernanza y calidad de datos: define responsables, políticas de clasificación y reglas de limpieza. Un catálogo de datos y lineage ayudan a saber qué información está disponible y por qué.

  • Modelado y esquemas: aplica modelos de datos consistentes. Usa esquemas estructurados para el data warehouse y un esquema-on-read en el lago para mayor flexibilidad.

  • Organización y particionamiento: particiona por fecha, fuente o región para acelerar consultas y reducir costos de almacenamiento.

  • Seguridad y cumplimiento: controla acceso, usa cifrado y conserva trazabilidad de cada transformación. La seguridad debe ser parte del diseño, no una capa adicional.

  • Costos y rendimiento: monitoriza costos por fuente, volumen y frecuencia de consultas. Evalúa caching y particionamiento para mejorar tiempos de respuesta.

  • Buenas prácticas:

    • Automatiza ETL/ELT y testing de datos.
    • Mantén un data catalog actualizado.
    • Define SLAs simples para disponibilidad y calidad.

Ejemplo práctico

Una empresa minorista recoge datos de ventas, inventario y comportamiento en la web. Utiliza un lakehouse: los datos crudos de origen se almacenan allí, luego se ejecutan transformaciones ELT para alimentar dashboards en BI. Se crean metadatos y reglas de calidad para asegurar que las cifras de ventas sean confiables y trazables. Así, analistas obtienen respuestas rápidas sin cargar costos innecesarios en múltiples sistemas.

Key Takeaways

  • Un enfoque combinado, como el lakehouse, puede simplificar almacenamiento y análisis.
  • La gobernanza de datos y la calidad deben estar presentes desde el diseño.
  • La elección entre lago, almacén o lakehouse depende de la necesidad de exploración, rapidez de reporting y costos.