Data warehouse x data lake: entenda conceitos e diferenças

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Data Warehouse x Data Lake: qual é a diferença entre esses dois tipos de armazenamentos de dados? Cada vez mais, organizações se valem de dados para tomar decisões mais assertivas e se tornarem mais competitivas. Todavia, a maneira como elas escolhem fazer isso nem sempre é igual. Data Lake e Data Warehouse são duas possibilidades de armazenamento que, cada uma à sua maneira, trazem vantagens e desvantagens para as organizações.

Quer entender melhor esses conceitos e como eles se aplicam no Big Data? Confira no guia sobre Data Warehouse x Data Lake!

O que á Data Warehouse?

Para entender melhor as diferenças entre Data Warehouse x Data Lake, precisamos, antes, identificar as diferenças entre esses dois conceitos. O termo Data Warehouse, ou depósito de dados, é o mais conhecido entre os dois e pelo qual vamos começar.

Um Data Warehouse é o local em que todos os dados digitais de uma empresa são armazenados. Ele funciona de maneira similar a um estoque, ao qual recorremos sempre que precisamos encontrar algo.

No Data Warehouse estão os dados de processos e operações do empreendimento, onde encontramos informações como as de contatos de clientes e fornecedores. Há muitos benefícios em possuir um Data Warehouse, porque por meio dele, fica mais fácil encontrar e solucionar inconsistências em informações, e consequentemente, tomar decisões mais precisas, orientadas por dados.

Mas os Data Warehouses não são a única maneira de acumular informações empresariais. Porque eles não são adequados para o armazenamento de dados não estruturados e tendem a ficar ultrapassados com rapidez, a indústria criou uma nova solução: os Data Lakes.

O que é Data Lake?

Os Data Lakes, às vezes referidos como “a fonte do Big Data”, são repositórios de dados que se adaptam muito bem aos dados não estruturados. Assim como os Data Warehouses, eles são repositórios que armazenam dados das empresas, com um custo muito menor e de maneira escalável.

Em vez de ficarem desatualizados em pouco tempo, eles podem sofrer um upgrade e continuar comportando os dados do negócio conforme o crescimento.

Data Lakes são projetados para coletar, importar e processar dados. Por isso, eles são mais eficientes do que os Data Warehouses. Embora eles não substituam infraestruturas analíticas já utilizadas pelas empresas, eles as complementam e as tornam mais eficientes.

Como os dois funcionam na prática?

Na prática, os usos de Data Lake e Data Warehouses são diferentes. Enquanto no primeiro são armazenados e processados dados brutos, para os quais as empresas ainda não definiram um objetivo, no segundo, são encontrados apenas dados que já foram processados e que têm um propósito dentro da organização.

É comum que as informações armazenadas em um Data Lake, uma vez trabalhadas, sejam transferidas para um Data Warehouse para serem mantidas permanentemente.

Quais são as diferenças entre Data Lake x Data Warehouse?

Agora que você já entende melhor os dois conceitos, é hora de conhecer como eles se relacionam. Na lista a seguir, elencamos as principais diferenças entre Data Warehouse x Data Lake:

  • os Data Lakes não têm objetivo definido e são conjuntos de dados brutos;
  • os Data Warehouses armazenam apenas dados estruturados que já foram processados para uma finalidade específica;
  • Data Lakes têm estrutura variável;
  • Data Warehouses têm estruturas estáticas;
  • o custo de manter um Data Lake é menor;
  • Data Warehouses são menos flexíveis.

Data Warehouse e Data Lake são conceitos que serão expandidos nos próximos anos e continuarão relevantes para as empresas que, cada vez mais, se valem de dados para se tornarem mais competitivas e dinâmicas. Informar-se sobre eles trará apenas benefícios para a sua carreira.

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