Lagos de datos y almacenes de datos en la práctica
En la práctica de la analítica actual, Lagos de datos y almacenes de datos no compiten; se complementan. Un lago de datos guarda copias crudas de las fuentes: registros de servidor, archivos, bases operativas y flujos de eventos. Un almacén de datos organiza los datos para consumo por negocio, con estructuras estables y velocidad de consulta. La elección depende de las preguntas que quieres responder y del ritmo al que necesites insight.
Para entender en qué consiste cada enfoque, piensa en tres zonas típicas dentro de un lago de datos:
- Zona cruda: datos en su formato original, sin cambios.
- Zona limpia: transformaciones básicas para limpieza y consistencia.
- Zona curada: vistas y tablas listas para BI o ciencia de datos.
El almacén de datos, por su parte, se centra en la analítica empresarial: datos estructurados, modelos consistentes, gobernanza y rendimiento. Requiere un esquema claro (por ejemplo, estrella) y procesos de integración que mantienen calidad y trazabilidad.
Cómo decidir entre uno u otro, o usar un lakehouse:
- Identifica las preguntas de negocio: ¿exploración libre o reportes estables?
- Evalúa el volumen y la velocidad de los datos.
- Considera la gobernanza y la seguridad.
- Planifica pipelines: ETL para limpieza exhaustiva o ELT para transformaciones en el almacén.
- Piensa en una capa combinada: lakehouse o una interoperabilidad entre lagos y almacenes.
Pasos prácticos para empezar:
- Mapear fuentes de datos y prioridades analíticas.
- Diseñar zonas y políticas de acceso.
- Iniciar con una primera mesa de datos en el lago para exploración.
- Crear un almacén de datos para KPIs críticos.
- Implementar catálogos de datos y trazabilidad.
Ejemplo: una tienda minorista quiere entender ventas por región, stock y comportamiento de clientes. Ingesta varias fuentes; en el lago se guarda la transacción cruda; luego se limpia para una tabla de ventas diaria en el lago; finalmente, en el almacén se crean tablas de hechos y dimensiones para reportes de BI.
El resultado es una arquitectura que facilita tanto la exploración como la entrega de decisiones. Con una buena gobernanza y un plan claro, es posible mover de la intuición a hechos con rapidez y confianza.
Key Takeaways
- Los lagos de datos permiten exploración rápida y flexible de datos en su formato original.
- Los almacenes de datos proporcionan consistencia, gobernanza y rendimiento para reportes estables.
- Una estrategia Lakehouse o una buena interoperabilidad entre lagos y almacenes maximiza el valor analítico.