Data Lake vs. Data Warehouse: entenda as diferenças entre eles

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Data Lake e Data Warehouse são dois modelos de armazenamento de dados bastante utilizados no mundo corporativo, principalmente por conta da crescente automatização dos processos das empresas. Há quem confunda os dois termos, mas é importante saber que eles servem para propósitos diferentes.

Na verdade, os pontos em comum entre esses dois modelos são a alta capacidade de armazenamento e o fato de que ambos são soluções provenientes da transformação digital das empresas. Tem interesse nesse assunto? Continue a leitura e entenda, em mais detalhes, o que são e quais as diferenças de Data Lake e Data Warehouse.

O que é Data Lake e Data Warehouse?

O Data Warehouse é um espaço dedicado ao armazenamento de dados que já estão padronizados e estruturados. A proposta do DW é oferecer um espaço que agilize o processo de análise de dados, gerando insights valiosos para a tomada de decisões.

Embora tenham diferentes fontes, os dados armazenados no DW possuem uma estrutura estruturada, voltada para a análise de questões específicas. É um modelo que foi muito usado nos últimos anos para as aplicações de Business Intelligence, a partir do banco de dados interno das empresas.

Já o Data Lake é um espaço dedicado a todos os dados aos quais uma empresa tem acesso. Nesse modelo, os dados são armazenados em “estado bruto”, independentemente das fontes.

No mundo do Big Data, no qual as empresas recolhem dados dos mais variados lugares (redes sociais, banco de dados externos, vídeos, imagens, websites etc.), fica difícil definir o tipo de análise antes mesmo de armazenar os dados. O Data Lake, nesse sentido, garante uma visão praticamente ilimitada para a análise de dados.

Quais são as diferenças entre eles?

Abaixo, separamos os principais pontos nos quais os modelos de Data Lake e Data Warehouse se diferem. Veja!

Tipo de dados

No Data Warehouse, os dados precisam se enquadrar em esquemas específicos (dados estruturados) para facilitar a análise. Já no Data Lake, o armazenamento é feito com dados não estruturados, semiestruturados e estruturados.

Custo de armazenamento

O custo com o Data Warehouse para o armazenamento de um alto volume dados é geralmente maior do que o custo exigido pelo Data Lake, que foi criado para ser de baixo custo, independentemente do volume de dados.

Análise de dados

O Data Warehouse requer um processamento de modelagem antes do armazenamento dos dados, de modo que eles não provoquem potenciais ruídos durante a análise. Nesse caso, a interpretação é feita por analistas do negócio. Já no Data Lake, não há um processamento prévio dos dados e a análise pode ser feita em tempo real.

Por que procurar a ajuda de especialistas?

Com o amadurecimento das soluções digitais, as empresas lidam com um fato novo hoje em dia, que é o volume massivo de dados a ser coletado, organizado e analisado. Para dar conta dessa demanda, os gestores precisam de parceiros certificados para garantir a organização, governança e a gerenciamento seguro dos dados.

Os processos de captação, organização e análise de dados vêm sendo muito importantes para gerar insights valiosos e embasar decisões dentro das empresas. Nesse cenário, vimos que as opções de armazenamento Data Lake e Data Warehouse são semelhantes, mas possuem finalidades distintas. Para escolher a melhor opção, um olhar especializado vai fazer toda a diferença e, encontrar esses especialistas será a chave do seu sucesso para essa infinita jornada de dados.

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