No mundo dos dados há dois termos que surgem frequentemente, o “data warehouse” e “data lake”. Mas o que exatamente esses termos significam e quais são as diferenças entre eles?
Neste artigo, exploraremos as distinções entre um data warehouse e um data lake e ajudaremos você a entender qual deles pode ser mais adequado às suas necessidades de negócios.
Existem diferenças importantes entre data warehouses e data lakes em termos de processamento de dados, estrutura de dados e recursos de análise. Compreender essas diferenças é essencial para tomar decisões informadas sobre sua estratégia de gerenciamento de dados.
Mas, afinal de contas, o que é Data Lake e Data Warehouse?
Em resumo, podemos definir um Data Lake como um grande conjunto de dados brutos cuja finalidade ainda não foi definida. Por outro lado, um Data Warehouse é um repositório de dados estruturados e filtrados, os quais já passaram por tratamento para uma finalidade especifica.
A realidade é que apesar de confundirem bastante o que é Data Lake e data Warehouse, eles são bem diferentes. Por exemplo, as arquiteturas são um dos principais diferenciais.
O que é um Data Lake?
Primeiramente, é preciso entender que os Data Lakes armazenam dados brutos e que podem coletar dados de diversas fontes. Dessa forma, oferecem uma grande quantidade de dados.
Eles são como um grande lago, onde tem diversos afluentes que desaguam dentro dele. Um Data Lake possui uma grande diversidade na forma que os dados chegam até eles. Por exemplo: Dados estruturados, dados não estruturados, logs entre outros.
Assim, um Data Lake é considerado menos complexo pois armazena dados brutos, estruturados e não estruturados. Eles são capazes de guardar dados das mais diversas fontes sem um esquema de organização.
Os Data Lakes são armazenamentos de baixo custo, pois esses dados são armazenados de várias formas, poupando tempo e dinheiro. Além disso, os dados armazenados em um Data Lake podem ser utilizados em projetos de todas as áreas.
Profissionais que precisam lidar com muitas fontes de dados – em sua maioria não organizados – são os principais usuários de Data Lake, como os engenheiros de dados, cientistas de dados e usuários em geral de BI.
O que é um Data Warehouse?
Um Data Warehouse, por sua vez, é um repositório central de dados, onde eles podem ser analisados para uma melhor tomada de decisão. Logo, esses dados geralmente vêm de bancos de dados relacionais e de sistema tipo CRM, ERPs entre outros.
Para ter um armazenamento de dados organizada o Data warehouse armazena somente informações relacionados aquela determinada atividade. Desse modo, favorece a criação de relatórios, a análise de um grande volume de dados e auxiliando a uma melhor tomada de decisão.
Um Data warehouse é a base para montar um sistema de dados, pois é através dela que a empresa pode unificar todos os seus sistemas, formando assim uma base de dados consolidada e organizada, possibilitando a criação de relatórios.
Qual a diferença entre Data Lake e Data Warehouse?
Com uma breve introdução do que é cada um desses armazenamentos se tratam, podemos então entender melhor qual as principais diferenças entre esses dois tipos de armazenamento de dados.
O Data Lake trata de uma grande quantidade de dados não estruturados (desorganizados). Eles são mais voltados para cientistas de dados e engenheiros de dados, e não são adequados para projetos ou negócios orientados analiticamente.
Enquanto isso, pessoas que trabalham com sistemas operacionais e projetos mais específicos geralmente optam por um Data Warehouse. No qual os dados precisam estar melhor estruturados e organizados para a criação de relatórios.
Mas, como escolher qual melhor se encaixa para o seu projeto?
Não existe uma escolha certa ou errado de qual se utilizar. Tudo vai depender de como você planeja utilizar os seus dados. Por exemplo, um Data Lake é melhor para guardar um alto volume de dados de várias fontes diferentes. O armazenamento é mais barato, porém o uso é mais complexo.
Por outro lado, em Data Warehouses os dados já estão processados e estão prontos para o uso. Eles são ideais para empresas que trabalham com sistemas bem definidos. Assim, analistas de negócios e projetos são os profissionais que mais se beneficiam desse tipo de repositório, pois precisam que os dados estejam melhor organizados.
Conclusão
Agora que você sabe as diferenças entre um Data Lake e um Data Warehouse, chegou a hora de criar o seu próprio projeto, sempre lembrando que é sempre importante definir bem onde você vai armazenar os dados.
Justamente porque é de fundamental importância na continuação do seus projetos, se você pretende criar relatórios e fazer análises mais precisas, optar por utilizar um Data Warehouse é a melhor opção.
Entretanto, caso você não tenha um projeto bem definido e precise armazenar uma grande quantidade de dados e de várias fontes diferentes, o Data Lake é a melhor opção.
Existem diversos sistemas no mercado que possibilitam esse tipo de armazenamento de dados. Sempre procure armazenar os seus dados em locais seguros e confiáveis e com uma boa qualidade para manter sempre seus dados em segurança.
Leia também:
• O que é um Data Lake?
• O que é e para que serve um Data Warehouse
• 6 habilidades que todo Engenheiro de Dados deve ter
