Conocer sobre Data Warehouses y Data Lakes ofrece a los participantes varios beneficios importantes:

Mejora en la Toma de Decisiones: Al entender las diferencias entre ambos, los participantes pueden elegir la solución más adecuada según las necesidades de la organización, favoreciendo decisiones más precisas.

Flexibilidad en el Manejo de Datos: Los Data Lakes permiten almacenar datos en su formato original (estructurados y no estructurados), lo que ofrece flexibilidad para explorar y procesar datos no procesados. Por otro lado, los Data Warehouses estructuran los datos para facilitar su análisis coherente.

Optimización del Almacenamiento: Con un Data Lake, se pueden almacenar grandes volúmenes de datos a bajo costo y escalabilidad. En cambio, los Data Warehouses optimizan el almacenamiento y procesamiento de datos estructurados, ofreciendo eficiencia en los análisis de Business Intelligence.

Mejor Integración de Datos: Los participantes aprenden a integrar datos provenientes de diversas fuentes (estructurados y no estructurados), lo que facilita la visibilidad y el acceso a la información dentro de la organización.

Habilidades en Análisis Avanzado: Los Data Lakes permiten trabajar con datos no estructurados (como textos, imágenes, videos) y usar herramientas de Big Data. Los Data Warehouses, por su parte, facilitan el análisis de datos estructurados, adecuados para la inteligencia empresarial tradicional.

Desarrollo Profesional: Aprender sobre ambos enfoques proporciona habilidades valiosas en la gestión de datos, Big Data y Business Intelligence, competencias muy demandadas en el ámbito profesional.