Data Lake e Data Warehouse armazenam o Big Data. As diferenças entre eles envolvem as suas finalidades. Veja como escolher o melhor para seu negócio.
As transformações digitais envolvendo o universo do Big Data têm exigido que as empresas estejam sempre de olho nas melhores alternativas de armazenamento disponíveis no mercado.
Elas possuem objetivos semelhantes, entretanto, as suas estruturas e funcionamento se diferenciam. Comparar as opções mais populares, Data Lake com Data Warehouse, é importante para compreender essas diferenças e descobrir qual a solução ideal para as necessidades do seu negócio.
Entendemos que compreender os conceitos, seus atributos individuais e as vantagens não é uma tarefa fácil.
Por isso, vamos esclarecer essas definições, onde se aplicam, como se complementam e quais necessidades atendem. Confira!
O que é um Data Warehouse?
O conceito surgiu no meio acadêmico em meados dos anos 1980, quando o cientista da computação William Inmon desenvolveu os procedimentos operacionais em sistemas de suporte à decisão que, após quatro décadas, evoluiu progressivamente e é o que hoje conhecemos como Data Warehouse.
O sistema funciona como um depósito central, onde são armazenados os dados digitais de uma empresa.
É visto como um suporte para gestores de todas as áreas, pois, através dele, é possível realizar relatórios, analisar uma grande quantidade de dados e obter informações estratégicas que facilitam a tomada de decisão.
Como o Data Warehouse é estruturado?
Os Data Warehouses contêm, em sua maioria, dados estruturados, ou seja, aqueles que são formados por padrões bem definidos e que serão usados em esquemas relacionais, como tabelas, planilhas eletrônicas, ERPs, CRMs, etc.
Em geral, os dados são originados de uma grande diversidade de fontes e seus recursos analíticos possibilitam a organização das informações úteis.
Após algum tempo, é criado um histórico desses movimentos, o que facilita o dia a dia da equipe. A sua arquitetura é variável, sendo estabelecida de acordo com o assunto abordado e escolhido pela empresa.
Como o Data Warehouse pode ser usado?
Antes de utilizá-lo, é necessário definir onde os dados serão armazenados e, para que eles possam ser colocados em um mercado de dados (data marts), que são subconjuntos que tornam a recuperação e a entrega das informações mais ágil e prática.
O DW (Data Warehouse) pode ser estruturado em um dos quatro modelos citados a seguir, ou, até mesmo, mesclando alguns deles simultaneamente. Confira quais são:
- Integrado: geram relações consistentes entre várias fontes, padronizando informações e, futuramente, podem ser manuseadas e analisadas dentro do DW.
- Variável: a prospecção dos dados, ou mineração (data mining), que prevê acontecimentos e facilita a tomada de decisões, não acontece em tempo real, desta forma, esse modelo consiste em uma manutenção baseada em um período de tempo maior do que o que geralmente os sistemas comuns abrangem.
- Por assunto: a organização é orientada por determinados assuntos, em geral, os principais da empresa, que atendem os maiores objetivos em cenários específicos.
- Não volátil: não sofre alterações, como de inclusão ou exclusão de dados, pois antes de serem utilizados, passam por filtragem e tratamento, e, posteriormente, existe a possibilidade de consultá-los ou excluí-los, o que os configura como estáveis e não voláteis.
Por que aplicar o Data Warehouse?
Muito além de ter apenas dados, quem implanta o DW obtém informações unificadas e consistentes, possibilitando extrair o real valor deles e atingir, principalmente, a autonomia dos líderes, analistas ou quem mais for responsável pela tecnologia.
As soluções apresentadas por esse sistema oferecem outras vantagens, como:
- A possibilidade de visualizar todas as operações do negócio, inclusive em instituições com filiais de sistemas distintos;
- Mantém o histórico dos dados trabalhados;
- Otimizam a qualidade das informações, com padronização de códigos e descrições;
- Entregam um único modelo de dados para todos, tornando o acesso mais eficaz;
- Identifica e corrige dados errados, inconsistentes ou confusos;
- Simplicidade na interface e facilidade no manuseio;
- Aperfeiçoa as consultas, mesmo em análises mais complexas;
- Separação das operações de decisão das operações de produção.
O que é Data Lake?
O início dos anos 2000 foi marcado pelo surgimento de uma solução inovadora, que tornaria a gestão de dados mais eficiente e segura nas empresas.
Criado por James Dixon, Diretor Técnico e um dos fundadores do Pentaho (software utilizado na área de Business Intelligence, oferecendo soluções nas áreas de integração de dados, relatórios, análises online e mineração de dados), o Data Lake é um banco de dados não relacional, ou seja, não requer estruturação prévia (como o Data Warehouse).
O termo faz referência a um lago, ou repositório de água filtrada, e é uma metáfora que ajuda a entender o seu principal conceito: ser um reservatório de dados que abastece o seu arredor.
Também conhecido como “a fonte do Big Data”, o Data Lake é designado para coletar, importar e processar os dados, sendo mais eficiente e econômico do que o DW.
Ao contrário do que apresentamos sobre o Data Warehouse, ele não é um sistema definido, ou seja, não necessita de limpeza, tratamento ou organização.
Sendo, de modo geral, a base para a preparação dos dados, a geração de relatórios, análise avançada, Data Science e Machine Learning.
Como o Data Lake é estruturado?
A arquitetura do Data Lake é baseada em dados estruturados (esquemas relacionais, como arquivos do Excel), semi estruturados (possuem alguma organização interna, mas não totalmente, como arquivos de WEB) e não estruturados (sem organização ou hierarquia clara, como documentos de texto, e-mails, dados de redes sociais).
A hospedagem dos dados pode ser realizada das seguintes formas: on-premise (local), em Cloud (nuvem) ou híbrido (das duas maneiras).
Como o Data Lake pode ser usado?
Os dados não requerem avaliação prévia e, assim, podem ser armazenados sem necessidade de conversão para um esquema definido anteriormente.
Com a ausência desse tratamento, o reservatório reúne expansivos volumes de dados, independentemente do tipo e da escala. Apenas no momento de visualização que os dados do Data Lake serão estruturados.
Por que aplicar o Data Lake?
Os insights obtidos através das informações que essa tecnologia leva às empresas tornam a tomada de decisão mais rápida e assertiva.
A automação dos processos é facilitada e, se o seu negócio está em um momento com o crescimento progressivo no volume de dados de diferentes origens, implantar esse sistema é a alternativa indicada.
É válido ressaltar que ao combinar dados internos e externos, a empresa amplia o leque de possibilidades e enriquecimento de dados.
Outros benefícios do Data Lake para as organizações
- Amplo espaço de armazenamento;
- Compatibilidade para qualquer formato de dados;
- Disponibilidade a todo momento (APIs, notebooks, ferramentas de BI);
- Acessos simultâneos e uso descomplicado, sem a necessidade de intervenção de profissionais especializados;
- Flexibilidade no tratamento dos dados, podendo modelá-los com a finalidade que desejar;
- A possibilidade de combinar dados não planejados aumenta o poder de competitividade no mercado;
- A estrutura simples torna o custo de implantação menor.
Quais as principais diferenças entre Data Warehouse e Data Lake?
Saiba como avaliar cada opção a partir dos seus principais aspectos. Acompanhe o panorama geral abaixo:
| Data Warehouse | Data Lake | |
| Conteúdo | Dados estruturados | Dados estruturados, semiestruturados e não estruturados |
| Função | Armazenar dados relevantes para a gestão estratégica | Armazenar big data pela melhor relação custo-benefício |
| Principais usuários | Analistas de big data e business intelligence (BI) | Engenheiros e cientistas de dados |
| Tamanho | Necessário para armazenar dados relevantes para análise | Necessário para armazenar todos os dados úteis (ordem dos petabytes) |
Como eles são inseridos na rotina de Business Intelligence?
A quantidade de dados adquirida todos os dias faz com que o mercado necessite de ferramentas ágeis e que tornem o cotidiano das empresas mais prático. Nesse cenário, entra o Business Intelligence (BI), ou Inteligência de Negócio.
O conceito define um conjunto de métodos que contribuem para o dia a dia das organizações por meio de soluções tecnológicas, como o Data Lake e o Data Warehouse.
A combinação dos Lakes no contexto de BI, é fundamental para manter a instituição viva no mercado, justamente por esse grande volume de dados, que necessita de um sistema que armazene, organize e analise essa quantidade com precisão e agilidade, a fim de transformá-los em fatores valiosos.
Enquanto os Warehouses concentram os dados em um local específico e organizado, facilitando a consulta e assegurando maior integridade e segurança no conteúdo armazenado.
Data Lake e Data Warehouse: qual a melhor opção para o seu negócio?
Depois de analisarmos o “armazém” e o “lago”, é importante saber identificar qual a opção ideal para o seu negócio.
Para escolher, é fundamental considerar fatores como o porte e a infraestrutura da empresa, as suas metas e prioridades, além das limitações existentes nela.
É válido relembrar que uma das principais diferenças entre os dois é o que é armazenado neles. Então, se você necessita realizar diagnósticos em imagens ou arquivos, por exemplo, o Data Lake irá atender às suas necessidades.
No entanto, se quer analisar algo em grande escala, escolha o Data Warehouse.
Contudo, é importante ter compreensão de que um não substitui o outro, inclusive, podem se complementar.
O lago é considerado um ecossistema mais complexo, podendo ser explorado de diferentes maneiras, sendo praticamente uma expansão do armazém, que é mais padronizado.
Como a Neurotech pode ajudar sua empresa?
A Neurotech tem as melhores soluções em Inteligência Artificial, Big Data e Machine Learning para ajudar o seu negócio a crescer, tomando decisões precisas com a inteligência dos dados.
Para saber mais, fale com um especialista.
