A análise de dados se tornou uma abordagem importante para elevar os resultados dos negócios. De acordo com a pesquisa Big Data and AI Executive Survey, 97,2% das organizações pesquisadas relataram investir na cultura de dados. Em vista disso, ter um armazenamento adequado para processar e analisar as informações é imprescindível.
Hoje, o data lake e o Data Warehouse (DW) se tornaram os modelos de armazenamento mais utilizados na governança de dados, em função do aumento de volume de informações. Contudo, tratando-se de escolher o mais adequado, surge a dúvida sobre qual deles usar.
Afinal, qual é a melhor opção em uma empresa data-driven? Geralmente os DW são utilizados por empresas que possuem diversos sistemas transacionais e precisam ter uma visão mais precisa das informações dos dados.
Já os data lakes, o repositório que permite armazenar e processar todos os seus dados estruturados e não estruturados em qualquer escala. Nele é possível executar diferentes tipos de análises e processamento de Big Data.
Neste material, vamos esclarecer as diferenças e como funcionam os data warehouses e data lakes, a fim de entender qual o melhor caminho para as empresas. Acompanhe!
Qual a diferença entre data warehouse e data lake?
Enquanto o data lake armazena um grande conjunto de dados brutos (não estruturados), sem uma finalidade definida, o data warehouse armazena dados estruturados, integrados e processados para um objetivo. Veja as definições de cada um deles:
Data lake
O data lake é utilizado normalmente para armazenar um volume alto de dados não estruturados e não processados que vêm de várias fontes operacionais e transacionais da organização, sejam internas ou externas.
Imagine que o data lake seja de fato um lago, alimentado por várias fontes de água, como cachoeiras, represas e rios. Este lago (data lake), armazena água (dados) no estado em que elas chegam ao local, sem tratamento.
Ou seja, os dados são armazenados em um repositório e, para processá-los e acessá-los, é necessário utilizar uma ferramenta.
Data warehouse
O DW tem a função de armazenar dados processados, que foram tratados com um objetivo. Isso significa que os dados já foram refinados e categorizados. Eles são totalmente integrados e gerenciados, o que torna sua funcionalidade simples para utilizá-los.
Imagine que o DW seja um depósito de garrafas d’água, onde elas são armazenadas, de acordo com sua capacidade, tamanho, tipo de plástico, cores, com um esquema bem definido para encontrá-las e saber sua função facilmente. É assim que funciona o armazenamento de dados em data warehouse.
Ao contrário do data lake, o armazenamento e o processamento dos dados estão conectados no data warehouse. Ou seja, o dado é armazenado dentro do banco responsável por processá-lo.
Diante da definição de cada um deles, qual é o mais adequado para sua empresa?
Antes de concluir qual é a melhor opção, é necessário entender as diferenças entre data lake e data warehouse, com foco na arquitetura de cada um dos modelos. É isso que determina como, quando e quem vai utilizar os dados, bem como a segurança das informações.
Vejas as principais diferenças de funcionalidades entre data lake e data warehouse:
Flexibilidade
A estrutura sem esquema dos data lakes permite uma exploração maior do que um data warehouse, pois não exige força-tarefa para o trabalho de refinamento e análise. Em linhas gerais, os data lakes são bons para analisar dados de fontes diferentes em que o processamento inicial pode ser problemático. Diferente dos DWs, onde são armazenados dados já integrados e estruturados, que exigem um background técnico para manipulá-los.
Infraestrutura
Tanto um data warehouse quanto o data lake podem estar em uma infraestrutura de armazenamento e processamento interno na empresa (on-premises) ou utilizar recursos computacionais escaláveis na nuvem. O custo benefício pode ser avaliado conforme a necessidade de recursos e previsibilidade de crescimento das informações e do processamento.
Tratamento de dados
O data warehouse armazena informações integradas, processadas e tratadas que podem surgir de várias origens. Porém, ele gera uma visão única da verdade dos conceitos utilizados na análise de negócios. Já os data lakes contém dados brutos e não refinados e exigem um poder de processamento maior, além de ser insumo/origem de dados para o próprio data warehouse em um processo de integração ou mineração de dados, transformando-os em informações estruturadas.
Comercial
A navegação nos data lakes pode ser mais complexa para equipes sem conhecimento técnico lidarem com dados não estruturados. Por isso, eles são mais utilizados por especialistas em data analytics, pois podem extrair informações valiosas e convertê-las em BI acionável.
Uma vez que os dados armazenados foram organizados de acordo com o esquema predefinido, o tratamento se torna mais democratizado, facilitando a compreensão e entendimento dos colaboradores.
Segurança
Devido ao processo de limpeza de dados, os data warehouses têm segurança de informações mais transparentes e controles de proteção de dados estabelecidos.
No caso dos data lakes, os desafios de segurança da informação exigem mais atenção, devido ao grande volume e organização dos dados. Eles precisam ter controles de proteção de dados de alta performance, para evitar infração com leis, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e danos aos donos das informações.
Mas quais vantagens cada um deles pode oferecer para as empresas?
Agora que você entende as diferenças entre cada um deles, é importante saber também que um data lake não substitui um data warehouse. Aliás, ele estende a capacidade de um data warehouse, permitindo um suporte a uma quantidade maior de armazenamento de dados.
As principais vantagens do data lake
Alto volume de dados: empresas que têm volume crescente de dados de diferentes origens, como arquivos logs, imagens, informações transacionais detalhadas etc.
Muitos usuários de dados: os data lakes funcionam perfeitamente para empresas que têm diferentes tipos de usuários lidando com dados e softwares, como cientistas, analistas de negócio e clientes externos.
Acesso fácil: permite que os dados sejam acessados de diferentes formas, como APIs, notebooks, dispositivos móveis e ferramentas de processamento.
As principais vantagens do data warehouse
- Capacidade de analisar dados: os DWs contam com integração de dados de diversas origens e sistemas de processamento e aplicativos de negócios, como sistemas ERP, CRM e HRM.
- Integração: neste modelo, é possível realizar integração com fontes de dados uniformes, principalmente as relacionais, tornando-o ainda mais adequado para pequenas e médias empresas.
- Análise BI mais assertiva: os DWs facilitam a análise de BI, pois a limpeza e o refinamento são realizados antes, impedindo que a qualidade dos dados seja subjetiva, o que pode resultar em decisões errôneas.
A questão sobre o data lake x data warehouse não se resume somente ao que explicamos neste material, mas certamente ela pode ajudar a entender melhor quais são as necessidades da sua empresa, ponto central para a escolha de um deles.
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