Data Lake vs Data Warehouse

Data Lake vs Data Warehouse

Ao se falar em utilizar uma grande quantidade de dados, lembra-se logo de Data Lake e Data Warehouse. Justamente porque trabalhar com uma grande quantidade de dados vão além das capacidades tradicionais de bancos de dados comuns. Assim, é necessário utilizar melhores ferramentas e melhores técnicas para se trabalhar com essa grande quantidade de dados.

Mas, afinal de contas, o que é Data Lake e Data Warehouse?

Em resumo um Data Lake é um grande conjunto de dados brutos, cujo 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, um dos principais diferencias são as arquiteturas que serão apresentadas mais à frente.

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Fonte: luminousmen

 

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.

 

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Fonte: luminousmen

 

Assim, um Data Lake é considerado menos complexo pois armazena dados brutos, estruturados e não estruturados. Pois são capazes de guardar dados das mais diversas fontes sem um esquema de organização.

Os Data Lakes são feitos para armazenamentos de baixo custo, pois esses dados são armazenados de várias formas, poupando tempo e dinheiro. Além disso, os dados armazenados em Data Lake podem ser utilizados em projetos de todas as áreas.

Os Data Lakes são muito utilizados por profissionais da área de engenharia de dados, cientistas de dados e usuários em geral de BI, que trabalham com uma grande fonte de dados e que em sua grande maioria não são organizados.

O que é um Data Warehouse?

Um Data Warehouse por sua vez é um repositório central de dados. Onde esses dados 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.

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Fonte: luminousmen

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 não são adequados para projetos ou negócios orientados analiticamente e são mais voltados para cientistas de dados, engenharia de dados.

Enquanto isso, os data Warehouse são voltados mais para pessoas que trabalham com sistemas operacionais e com projetos mais específicos. 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. Um Data Lake por exemplo, é melhor para se utilizar com um alto volume de dados de várias fontes diferentes, sendo mais barato se armazenar, porém mais complexo de serem utilizados.

Já o data Warehouse os dados já estão processados e prontos para serem utilizados nas suas analises, são ideais para empresas que trabalham com sistemas bem definidos. Assim, são melhores utilizados por analistas de negócios e projetos onde 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.

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