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 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.
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.
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:
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:
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.
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).
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.
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.
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) |
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.
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.
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