Conheça a diferença entre Data Lake e Data Warehouse

Conheça a diferença entre Data Lake e Data Warehouse

Por Juarez Araujo
Artigo publicado originalmente em dbacorp

Termos muito utilizados quando o assunto é big data: o data lake e o data warehouse podem até soar como sinônimos, mas não são! Entender o que é e quais são as suas diferenças, é essencial na construção de uma infraestrutura de dados realmente eficaz, segura e escalável.

Ultimamente, a preocupação com os dados corporativos é uma das principais pautas nas empresas.

Afinal, a transformação digital revolucionou a maneira que organizações lidam com suas informações.

É por isso que conforme essa necessidade cresce, é importante conhecer e investir em espaços de armazenamento seguros e estratégicos.

E veja bem: não é apenas um ou outro negócio que está tomando essa direção, mas quase metade do mercado.

Um estudo da Flexera observou que 54% das empresas ao redor do mundo estão priorizando a transformação digital, enquanto 49% estão colocando a cibersegurança à frente de todos os investimentos.

Que tal entender mais sobre o assunto? Neste conteúdo, vamos te contar o que é data lake e data warehouse, as suas diferenças e os benefícios de ambas as tecnologias. Confira!

O que é Data Lake? 

O Data Lake é um repositório utilizado para armazenamento de dados que pode contar uma grande quantidade de informações (de todos os tipos, sejam estruturados, semiestruturados e não estruturados).

Ele se destaca por ser uma solução de armazenamento de dados em formato nativo (ou “raw format”, no termo em inglês), que não possuem uma finalidade específica e sem limitação para o tamanho.

O Data Lake pode armazenar dados de formatos JSON, BSON, CSV, TSV, Avro, ORC, Parquet e mais uma infinidade de formatos.

É normalmente utilizado como um banco de dados para uso específico em ferramentas de analytics (seja no presente ou no futuro).

O nome vem do fato de que o data lake é abastecido por diferentes fontes de dados (assim como um lago é abastecido por rios e afluentes).

Dessa forma, é uma tecnologia recente, com certa complexidade, mas extremamente útil na aplicação de Business Intelligence e Data Intelligence.

Os benefícios de um Data Lake

Possuir um Data Lake pode ser um passo importante para a consolidação do seu negócio e de uma operação mais data-driven.

Confira os principais benefícios:

Machine Learning

O data lake tem uma construção voltada para o aproveitamento dos dados em união aos mais avançados sistemas de análise.

Isso permitirá uma série de avanços, mas especialmente o uso dos dados em aplicações com machine learning — baseando-se no histórico de informações, por exemplo.

Análises

Com tamanho potencial de armazenar dados (por longo período), as empresas poderão aprimorar suas funções analíticas e aproveitar todo potencial de sistemas de BI e ciência de dados.

Os valores agregados por um Data Lake

Ao possuir mais dados, oriundos de um maior número de fontes, sua empresa capacita suas operações e agrega valor à tomada de decisão, melhorando frentes como: interações com os clientes, inovação e P&D, bem como sua eficiência operacional.

O que é Data Warehouse?

O Data Warehouse é uma solução de armazenamento conhecida como “banco de dados relacional”. É ideal para guardar informações estruturadas e organizadas por categorias — alguns DWs também podem armazenar dados semiestruturados.

É possível, por exemplo, centralizar vários canais de dados em um Data Warehouse (dividindo-os por setores, como RH, Marketing, Financeiro, etc), como CRMs, ERPs, planilhas e entre outros.

Na prática, funciona como um banco de dados extremamente organizado, próprio para aplicação do Business Intelligence na sua empresa. Ou seja, é um elemento à parte da infraestrutura padrão de dados do negócio.

Sobre o termo, “warehouse” pode ser traduzido como “armazém”. Sendo assim, um ambiente onde vários itens são estocados de maneira organizada, com a devida identificação em prateleiras e corredores.

A mesma lógica se aplica aos dados.

Os benefícios de um Data Warehouse

Com um Data Warehouse, sua empresa pode transformar sua operação e sair na frente dos concorrentes, aproveitando uma tecnologia avançada que estrutura seus dados.

Confira os benefícios:

Arquitetura de um Data Warehouse

A arquitetura dessa tecnologia possibilita que não somente cientistas de dados a aproveitem, mas profissionais de diferentes setores.

Além disso, falamos de acesso a dados processados e já estruturados, o que simplifica todo o entendimento.

Tomada de decisão adequada

Assim como o Data Lake, o Data Warehouse serve para aprimorar sua tomada de decisão — com o plus de armazenar apenas informações estruturadas.

Desse modo, alimenta relatórios e sistemas de análise de maneira mais otimizada e sem a necessidade de processamento.

Qualidade, consistência e segurança dos dados

Quer aprimorar sua análise de dados? O Data Warehouse é a solução ideal, já que possibilita aplicações mais simplificadas de práticas de BI. Além disso, é um repositório seguro para suas informações.

Qual a diferença entre Data Lake e Data Warehouse?

E afinal, o que determina a diferença entre essas tecnologias tão relevantes no cenário atual de transformação digital? Enquanto os Data Warehouses são mais ideais para fortalecer seu BI atual, os Data Lakes podem enriquecer sua estratégia no futuro.

Mas vamos por partes, para facilitar:

Os Data Warehouses são uma excelente opção quando você precisa armazenar grandes quantidades de dados processados (oriundos de CRMs ou ERPs, por exemplo) para gerar inteligência de negócios.

Ele simplifica o processo de análise, otimizando sua aplicação.

Vale dizer, no entanto, que os DWs são como “ecossistemas” próprios para armazenamento e análise de dados — sem ter relação com as operações diárias do seu negócio.

Já os Data Lakes são uma maneira econômica de armazenar grandes quantidades de dados por um longo período.

São ideais para informações que não precisam ser transformadas, bem como para alimentar aplicações baseadas em machine learning, deep learning e de análise preditiva.

Criamos uma tabela que simplifica as diferenças, veja só:

Data LakeData Warehouse
Estrutura de dadosBrutoEstruturados / Processados
Finalidade dos dadosNão determinadaEm uso para aplicações de BI, Data Analytics etc.
Quem utiliza?Cientistas de dadosAnalistas de BI e profissionais de diferentes setores
AcessibilidadeAltamente acessível e rápido de atualizarMais complicado e caro para fazer alterações

 

Conclusão

Cada vez mais, os dados se tornam os ativos mais importantes para uma empresa.

Por isso, contar com soluções eficientes de armazenamento e análise ajuda na hora de estudar seu negócio, clientes, concorrentes e tendências futuras!

Juarez Pereira de Araújo é Conselheiro TrendsInnovation, Conselheiro Consultivo, Administrativo e de Inovação. Também é Co-Fundador e Diretor Comercial na DBA-Corp. Conheça mais sobre o Autor em Juarez Pereira de Araújo | Conselheiros Trendslnnovation

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