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Data Lake x Data Warehouse: qual a melhor opção para o 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 WarehouseData Lake
ConteúdoDados estruturadosDados estruturados, semiestruturados e não estruturados
FunçãoArmazenar dados relevantes para a gestão estratégicaArmazenar big data pela melhor relação custo-benefício
Principais usuáriosAnalistas de big data e business intelligence (BI)Engenheiros e cientistas de dados
TamanhoNecessário para armazenar dados relevantes para análiseNecessário 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 x 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.

Ainda tem dúvidas?

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