Qual a diferença entre Data Lake e Data Warehouse?
As empresas armazenam grandes quantidades de dados diariamente, o que pode ser um desafio para gerenciar e analisar de forma segura e eficaz. A boa notícia é que existem duas abordagens para lidar com o problema: o Data lake e o Data warehouse. Neste post, exploraremos as diferenças entre as duas abordagens. Confira o conteúdo e boa leitura!
DATA WAREHOUSE VS. DATA LAKE: ENTENDENDO AS DIFERENÇAS
Em termos gerais, os Data Warehouses são projetados para armazenar dados estruturados e padronizados. Já os Data Lakes permitem armazenar qualquer tipo de dado, independentemente de seu formato ou estrutura. Isso os torna mais flexíveis e escaláveis, mas também pode tornar a análise de dados mais complexa.
DATA WAREHOUSE
Imagine um grande armazém, com prateleiras organizadas e etiquetadas, onde todos os produtos da empresa são armazenados. O Data Warehouse é como esse armazém, onde todos os dados importantes da empresa são armazenados de forma organizada e estruturada. Dentro do Data Warehouse, os dados são agrupados em conjuntos, como dados de RH, financeiro, vendas, etc.
DATA LAKE
Diferentemente de um Data Warehouse, onde os dados são organizados e estruturados em conjuntos de dados específicos, no Data Lake os dados não são organizados de forma padronizada, mas sim coletados e armazenados em sua forma original. Isso permite que os dados sejam facilmente acessados e analisados posteriormente, sem a necessidade de transformações complexas ou pré-definidas.
DATA WAREHOUSE VS. DATA LAKE: ENTENDENDO AS DIFERENÇAS
Em termos gerais, os Data Warehouses são projetados para armazenar dados estruturados e padronizados. Já os Data Lakes permitem armazenar qualquer tipo de dado, independentemente de seu formato ou estrutura. Isso os torna mais flexíveis e escaláveis, mas também pode tornar a análise de dados mais complexa.
DATA WAREHOUSE
Imagine um grande armazém, com prateleiras organizadas e etiquetadas, onde todos os produtos da empresa são armazenados. O Data Warehouse é como esse armazém, onde todos os dados importantes da empresa são armazenados de forma organizada e estruturada. Dentro do Data Warehouse, os dados são agrupados em conjuntos, como dados de RH, financeiro, vendas, etc.
DATA LAKE
Diferentemente de um Data Warehouse, onde os dados são organizados e estruturados em conjuntos de dados específicos, no Data Lake os dados não são organizados de forma padronizada, mas sim coletados e armazenados em sua forma original. Isso permite que os dados sejam facilmente acessados e analisados posteriormente, sem a necessidade de transformações complexas ou pré-definidas.
ESTRUTURA DE ARMAZENAMENTO DE DADOS
A estrutura de armazenamento de dados é um elemento fundamental para a análise de dados e tomada de decisões em uma empresa. Quando se trata de data warehouse e data lake, é importante seguir uma ordem para estruturar os dados de maneira eficiente e efetiva.
Isso garante que os dados sejam acessados e analisados de forma fácil e eficaz, permitindo que as empresas obtenham insights valiosos.
DATA WAREHOUSE: A MODELAGEM DE DADOS NO PROCESSO INICIAL
No data warehouse, além de a estruturação dos dados ser organizada em conjuntos de dados específicos, conhecidos como Data Marts, é necessário definir como os dados serão armazenados.
Isso é feito através de uma modelagem de dados, onde são definidas as tabelas, colunas e os tipos dos dados que serão armazenados. Em um DW, primeiro você define o esquema de dados e depois você armazena os dados dentro do que foi especificado.
DATA LAKE: A MODELAGEM DE DADOS NO PROCESSO FINAL
Já em Data Lake, o funcionamento é oposto. Você armazena qualquer tipo de dados e apenas no momento de ler esses dados é que você define como eles deverão ser estruturados.
Essa abordagem permite que os dados sejam facilmente acessados e analisados posteriormente, sem a necessidade de transformações complexas ou pré-definidas. No entanto, essa abordagem pode levar à desorganização dos dados, o que pode dificultar a análise e tomada de decisões.
DIVERSIDADE DE CASOS DE USO
Os Data Warehouses e Data Lakes são estruturas importantes para a área de Business Intelligence (BI), que se baseia em análises e tomadas de decisão a partir de dados coletados e armazenados.
Ferramentas de consulta que se baseiam em consultas SQL e apps/APIs são comuns em BI para acessar esses dados armazenados e realizar análises retrospectivas e estruturadas em Data Warehouses. Já para a análise prospectiva com grandes volumes de dados em sua forma original em Data Lakes, ferramentas de análise de ciência de dados e machine learning são mais utilizadas.
NÍVEL DE DETALHES DOS DADOS DE CADA ABORDAGEM
O nível de detalhe dos dados armazenados é um fator importante a ser considerado ao escolher entre uma abordagem de Data Warehouse ou Data Lake. Confira, a seguir, os detalhes de cada abordagem.
DATA WAREHOUSE
Em um Data Warehouse de vendas, os dados podem ser organizados em conjuntos de dados separados para vendas por região, vendas por produto ou vendas por cliente, em vez de armazenar cada transação individualmente. Isso pode ser útil para análises de alto nível, como comparações de vendas entre diferentes regiões ou produtos, mas pode limitar a capacidade de análise mais granular.
DATA LAKE
Já em um Data Lake, os dados são armazenados em sua forma bruta, o que significa que o nível de detalhe pode ser muito maior. Todos os dados são coletados e armazenados em sua forma original, sem a necessidade de agregação ou resumo. Isso pode ser útil para análises mais detalhadas, pois permite que os dados sejam analisados em seu nível mais granular.
Por exemplo, se quisermos analisar as vendas de um determinado produto em um determinado dia, podemos simplesmente realizar uma consulta nos dados brutos em um Data Lake, em vez de ter que olhar para os dados agregados em um Data Warehouse.
ESTRUTURA DATA LAKE: 3 RAZÕES PARA A SUA EMPRESA TER UMA
Agora que você entendeu a comparação entre Data Warehouse e Data Lake, vamos conhecer as três razões que podem justificar a criação de um Data Lake para sua empresa:
- Crescimento exponencial dos dados: caso você tenha um volume crescente de dados de diferentes origens, como logs web, dados de sensores, transações detalhadas, logs de infraestrutura, dados de redes sociais, etc, e acredite que é de fato necessário armazená-los.
- Consumidores de dados diversos: se os seus dados precisam ser consumidos por tipos diferentes de públicos, como cientistas de dados, aplicações, analistas de negócio e clientes externos.
- Formas de acesso diversas: se os seus dados precisam ser acessados de diferentes formas, como APIs, Notebooks e ferramentas de BI.
A esta altura é importante deixar claro que um Data Lake não substitui um Data Warehouse. Na realidade, o Data Lake estende a capacidade do seu Data Warehouse e até utiliza o DW como um dos seus repositórios, permitindo que a sua empresa suporte uma quantidade maior de casos de uso de dados.
Enquanto no nosso “armazém de dados” a “mercadoria” deve ser armazenada em prateleiras adequadamente categorizadas para seu tipo de volume, o nosso “lago de dados” possui um ecossistema muito mais complexo e variado que pode ser explorado de diversas formas.
Esperamos que tenha conseguido esclarecer um pouco sobre a diferença entre Data Lake e Data Warehouse.
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Se você quiser saber mais sobre as diferenças entre data lake e data warehouse, confira o nosso artigo completo em Five Acts. Conheça, também, os serviços especializados em gerenciamento de dados para ajudar sua empresa a tomar decisões informadas e obter insights valiosos.
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