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

Data lakes são frequentemente comparados com data warehouses, mas isso não deveria acontecer. Esses tipos de armazenamento de dados são muito diferentes, desde a estrutura e processamento até quem os usa e por quê o fazem.

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? Então, continue a leitura e entenda, em mais detalhes, o que são e quais as diferenças de data lake vs. data warehouse.

Data lake vs. data warehouse: o que são?

Data lake

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 de suas fontes. Esse espaço pode armazenar dados estruturados, semiestruturados ou não estruturados, de modo que eles possam ser mantidos em um formato mais flexível para uma utilização no futuro. Ao armazenar dados, um data lake os associa a identificadores e tags de metadados para uma recuperação mais rápida.

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

Os data lakes são concebidos em um cluster de hardware barato e ordenado, o que permite que os dados sejam despejados no lago, se assim for necessário posteriormente, sem a necessidade de se preocupar com a capacidade de armazenamento. Por fim, os clusters podem existir no local ou na nuvem.

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 organizada, voltada para a análise de questões específicas. Esse é um modelo que foi muito usado nos últimos anos para as aplicações de Business Intelligence, a partir de banco de dados internos.

Os dados armazenados no data warehouse são diferentes dos dados encontrados no ambiente operacional, já que os dados mais importantes são organizados em grupos, facilitando, assim, a produção de relatórios para as operações e análises do dia a dia. Isso determina as tendências ao longo do tempo e cria planos com base nessas informações. Dessa forma, o DW pode ser usado nos seguintes tipos de negócios:

• setor de investimentos e seguros;
• redes de varejo;
• assistência médica.

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 da empresa. Já no data lake, não há um processamento prévio dos dados e a análise pode ser feita em tempo real.

Como criar um data lake?

Para uma empresa, é preciso ter um processo e uma automação para começar a criar um data lake e garantir que diferentes conjuntos de dados sejam adicionados de forma constante por longos períodos de tempo. Desse modo, a primeira coisa a se fazer é selecionar uma tecnologia de data lake e ferramentas relevantes para configurar a solução. Veja a seguir cinco passos para a construção desse tipo de armazenamento.

1. Elaborar uma solução de data lake

Ao criar um data lake na nuvem, é implantado um data lake na AWS que usa serviços sem servidor, sem incorrer em um grande custo inicial. De todo modo, uma parte significativa do custo da solução é variável e ela aumenta principalmente com base na quantidade de dados inseridos.

2. Identificar fontes de dados

É importante identificar as fontes de dados e a frequência que eles estão sendo adicionados ao data lake. Depois que as fontes forem identificadas, é indispensável certificar-se de que as decisões sejam tomadas para adicionar os conjuntos de dados no estado em que se encontram ou para fazer o nível necessário de limpeza e transformação destes.

3. Definir processos e automação

Assim como os dados, os conjuntos de dados vêm de sistemas diferentes, que podem até pertencer a departamentos diferentes da empresa, por isso é importante determinar processos de consistência. Por exemplo, o setor de RH pode ser informado para publicar a satisfação do funcionário no data lake após cada pesquisa realizada anualmente.

4. Garantir uma governança correta

Depois de configurar o data lake, é importante verificar se ele está funcionando corretamente. Não se trata apenas de colocar dados na aplicação, mas também de permitir ou facilitar a recuperação de dados relacionados a outros sistemas e gerar decisões de negócios baseadas nessas informações.

5. Usar os dados do data lake

Depois que a aplicação estiver devidamente configurada e funcionando por um período razoável, você coletará dados para seu data lake com a quantidade certa de metadados associados.

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, a governança e o gerenciamento seguro dos dados.

Qlik Catalog

Se você procura uma solução moderna para a gestão de dados corporativos da sua empresa, o Qlik Catalog é a ferramenta certa. Ele permite a criação de data lakes gerenciados com automação de processos complexos. Além disso, você também poderá implementar data warehouse criados na nuvem sem codificação manual.

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. Portanto, na questão data lake vs. data warehouse, é necessário escolher as melhores soluções do mercado!

Se você tem interesse no assunto e quer aprender mais sobre data lake e data warehouse, entre em contato com a gente! Ficaremos felizes em ajudar!