Data Lake vs Data Warehouse: qual é o certo para você?

Para entender a diferença entre data lake e data warehouse, é importante entender a evolução das tecnologias. Historicamente, os bancos de dados serviram como repositórios estruturados que se destacaram no armazenamento e recuperação de dados organizados. Eles operavam dentro de esquemas bem definidos, o que os tornava adequados para dados transacionais e estruturados. No entanto, à medida que o volume, a variedade e a velocidade dos dados explodiram na era digital, os bancos de dados não conseguiram acompanhar.

Depois vieram os data warehouses que ajudaram as empresas, fornecendo uma abordagem mais abrangente e integrada para organizar e analisar dados. No entanto, eles lutaram com a agilidade necessária para lidar eficazmente com dados não estruturados e semiestruturados, o que levou à introdução de lagos de dados, solução flexível e escalável projetada para desafios de dados modernos.

Embora os data lakes sejam uma atualização para armazéns de dados em alguns aspectos, não prejudicaram a utilidade dos data warehouses, que ainda desempenham um papel fundamental nas organizações orientadas por dados.

Neste blog, discutiremos as diferenças entre data warehouses e data lake e para quais casos de uso eles são mais adequados.

O que é um Data Lake?

Um data lake é um sistema de armazenamento que permite armazenar grandes quantidades de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em seu formato nativo bruto. Ao contrário dos bancos de dados tradicionais que exigem que os dados estejam em conformidade com um esquema predefinido (schema-on-write), os data lakes usam uma abordagem “schema-on-read”, o que significa que em um data lake, os dados são armazenados como estão, sem qualquer estrutura imposta. Essa falta de restrição de esquema torna os data lakes ideais para armazenar uma ampla variedade de tipos de dados, incluindo texto, imagens, vídeos, arquivos de log, dados de sensores, postagens em mídias sociais e muito mais.

As empresas estão cada vez mais a adotar data lakes devido à sua elevada escalabilidade, tanto em termos de capacidade de armazenamento como de poder de processamento, pelo que as organizações não precisam de se preocupar com conjuntos de dados grandes e em rápido crescimento, como é o caso dos sistemas tradicionais.

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Quais são os benefícios de um Data Lake?

De acordo com uma pesquisa, 69% dos entrevistados disseram que suas empresas já haviam implementado um data lake. Aqui estão as razões por trás de sua popularidade crescente, além da escalabilidade:

1. Armazenamento econômico: o armazenamento de dados em data lakes costuma ser mais econômico do que os bancos de dados tradicionais. Por exemplo, a crescente prevalência da Internet das Coisas (IoT) levou ao surgimento de bancos de dados de séries temporais. Esses bancos de dados são equipados com mecanismos especializados, modelos de dados personalizados e linguagens de consulta perfeitamente ajustadas para lidar com dados de séries temporais de maneira eficiente. No entanto, quando confrontados com grandes volumes de dados de sensores, os data lakes oferecem um substituto mais econômico para bancos de dados de séries temporais.
2. Diversos tipos de dados: Um dos fatores mais atraentes dos data lakes é que eles são versáteis, no sentido de que podem armazenar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, incluindo texto, imagens, vídeos e dados de sensores.
3. Flexibilidade de Dados: ao contrário dos bancos de dados tradicionais que exigem que os dados sejam estruturados antecipadamente, os data lakes permitem armazenar dados como estão e aplicar estrutura quando necessário.
4. Ingestão de dados em tempo real: hoje, tudo gira em torno de insights em tempo real e os data lakes suportam streaming e ingestão de dados em tempo real, o que os torna adequados para aplicações que exigem processamento e análise de dados imediatos.
5. Aprendizado de máquina e IA: Os data lakes são adequados para aplicações de aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA), pois fornecem acesso a conjuntos de dados extensos e diversos.
6. Arquivo de Dados: Os data lakes podem servir como uma solução econômica para arquivamento e retenção de dados de longo prazo.
7. Esquema na leitura: Ao contrário dos bancos de dados tradicionais com uma abordagem de esquema na gravação, os data lakes usam uma abordagem de esquema na leitura, que permite aos usuários aplicar diferentes esquemas ou estruturas conforme necessário para análise.
8. Catálogos de dados e metadados: os data lakes geralmente incluem catálogos de dados e ferramentas de gerenciamento de metadados, que ajudam os usuários a descobrir, compreender e controlar os dados armazenados no lago.

O que é um Data Warehouse?

Um data warehouse é um sistema de banco de dados especializado projetado para armazenar, gerenciar e analisar grandes volumes de dados de diversas fontes para dar suporte a atividades de business intelligence e relatórios. Os data warehouses lidam principalmente com dados estruturados, organizados em tabelas com linhas e colunas. Eles geralmente armazenam dados históricos e são otimizados para fornecer desempenho de consulta rápido. Eles também suportam complexos modelagem de dados e análise interativa, o que os torna fundamentais para apoio à decisão e planejamento estratégico.

A melhor parte de um data warehouse é que eles permitem que as empresas criem data marts, subconjuntos especializados de dados para departamentos ou unidades de negócios específicos. data marts melhorar a tomada de decisões em um nível granular.

Leia mais: Estimativa de custos de data warehouse

Benefícios de um Data Warehouse

1. Suporte para consultas complexas: os data warehouses são otimizados para consultas e análises complexas, facilitando a resposta a perguntas complexas sobre os dados.
2. Melhor tomada de decisão: Ao fornecer uma fonte única e confiável de dados, os data warehouses permitem uma tomada de decisões melhor e mais informada em todos os níveis de uma organização.
3. A consistência dos dados: Garantem a consistência e a qualidade dos dados, integrando dados de diversas fontes, reduzindo erros e discrepâncias.
4. Análise histórica: os data warehouses armazenam dados históricos, permitindo que as organizações analisem tendências e façam previsões com base no desempenho passado.
5. Consultas mais rápidas: sua estrutura e indexação otimizadas permitem desempenho de consulta rápido, reduzindo o tempo necessário para recuperar e analisar dados.
6. Suporte para Inteligência de Negócios: Os data warehouses servem como base para ferramentas de business intelligence, auxiliando na visualização e análise de dados para o planejamento estratégico.

Data Lake versus Data Warehouse: Arquitetura

Se você quiser entender a diferença entre data lake e data warehouse, primeiro você precisa entender a diferença entre sua arquitetura. Depois de entender como ambos estão organizados e como funcionam, será mais fácil escolher entre os dois.

Arquitetura de Data Lake

Camada de ingestão de dados

A primeira camada é a camada de ingestão de dados que ingere dados de várias fontes. Os data lakes geralmente oferecem dois tipos de ingestão de dados:

• Ingestão em lote: com trabalhos em lote, você pode agendar a transferência e o carregamento de dados no data lake em intervalos especificados.
• Ingestão em tempo real: para fluxos de dados em tempo real, você pode ingerir dados continuamente e processá-los conforme eles chegam.

Camada de armazenamento:

A segunda camada é a camada de armazenamento.

• Armazenamento distribuído: os data lakes usam sistemas de armazenamento distribuído como Hadoop Distributed File System (HDFS) para ambientes locais ou soluções de armazenamento baseadas em nuvem, como Amazon S3, Azure Data Lake Storage ou Google Cloud Storage. Com esses sistemas, você pode armazenar dados em grande escala.
• Particionamento de dados: os dados normalmente são organizados em partições ou pastas dentro do sistema de armazenamento, o que facilita o gerenciamento e a consulta de subconjuntos específicos de dados.

Metadados e Catálogo:

• Gerenciamento de metadados: Os metadados, que fornecem informações sobre os dados, são cruciais em um data lake. Os metadados incluem detalhes como fonte de dados, estrutura de dados, linhagem e qualidade. As ferramentas de gerenciamento de metadados ajudam a organizar e tornar os dados detectáveis.
• Catálogo de dados: um catálogo de dados fornece uma interface amigável para descobrir e compreender os dados dentro do data lake. Você pode pesquisar conjuntos de dados e acessar metadados associados, ajudando-os a encontrar os dados de que precisam.

Camada de Processamento de Dados:

• Transformação de Dados: Os data lakes também vêm com provisão para processamento e transformação de dados. Você pode usar estruturas como Apache Spark, Apache Hadoop ou serviços ETL baseados em nuvem para preparar dados para análise.
• Integração de dados: você também pode usar a camada de processamento de dados para integrar e combinar dados de várias fontes para criar uma visão unificada dos dados.

Camada de Acesso e Análise:

• Ferramentas de acesso a dados: Você também pode acessar e analisar dados usando várias ferramentas, incluindo mecanismos de consulta baseados em SQL, linguagens de programação como Python e R, ferramentas de business intelligence e plataformas de análise de dados.
• Esquema na leitura: Os data lakes suportam esquema na leitura, o que significa que os dados são lidos com o esquema aplicado no momento da análise. Assim, diferentes usuários podem aplicar esquemas diferentes aos mesmos dados.

Camada de Segurança e Governança:

• Controle de acesso: Controles de acesso robustos são essenciais para proteger dados confidenciais. Você pode usar seus recursos de segurança para implementar as permissões apropriadas.
• Criptografia: Os data lakes geralmente empregam criptografia para proteger os dados em trânsito e em repouso.

Arquitetura de Data Warehouse

Arquitetura de armazenamento de dados define a estrutura e os componentes de um sistema de armazenamento de dados. Normalmente existem três componentes principais em uma arquitetura de data warehouse:

1. Fontes de dados:
   • Fontes de dados operacionais: são sistemas como bancos de dados, software CRM (Customer Relationship Management), planilhas e diversos aplicativos de origem dos dados de uma organização.
   • Fontes de dados externas: os dados também podem vir de fontes externas, como pesquisas de mercado, mídias sociais ou provedores de dados.
2. Processo ETL (Extrair, Transformar, Carregar):
   • Extrair: Os dados são extraídos provenientes de diversas fontes e trazidos para o data warehouse por meio de processamento em lote ou streaming de dados em tempo real.
   • Transformar: os dados extraídos são limpos, validados e transformados para se ajustarem a um formato ou estrutura comum, usando transformações de dados e regras de negócios.
   • Ver: os dados transformados são carregados no data warehouse, normalmente organizados em tabelas de fatos (contendo dados transacionais) e tabelas de dimensões (contendo dados descritivos).
3. Armazenamento em data warehouse:
   • Banco de dados de data warehouse: Os data warehouses usam sistemas especializados de gerenciamento de banco de dados (SGBD) projetados para fins analíticos. Os tipos comuns incluem bancos de dados relacionais tradicionais ou bancos de dados colunares mais recentes. Os dados transformados e estruturados são armazenados aqui.
   • Datamarts: data marts são subconjuntos do data warehouse, geralmente adaptados a unidades de negócios ou departamentos específicos. Eles geralmente são usados ​​para análises mais focadas.
4. Camada de acesso a dados:
   • Ferramentas de consulta e relatórios: os usuários finais interagem com o data warehouse usando ferramentas de consulta e geração de relatórios, como interfaces baseadas em SQL ou ferramentas de BI (Business Intelligence).
   • OLAP (Processamento Analítico Online): As ferramentas OLAP fornecem análise multidimensional, que permite aos usuários explorar dados de diversas maneiras, criando pivôs, detalhamentos e análises complexas.
5. Repositório de metadados:
   • Metadados são dados sobre dados. Inclui informações sobre a estrutura e o significado dos dados armazenados no warehouse. Os metadados ajudam os usuários a compreender e localizar os dados necessários para análise.

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Data Lake versus Data Warehouse: diferenças

Agora que você entende a arquitetura de data lake versus data warehouse, aqui estão mais algumas diferenças entre os dois:

Casos de uso

No que diz respeito aos casos de uso de data lakes versus data warehouses, os data lakes são versáteis e adaptáveis ​​e podem atender a uma ampla variedade de tipos de dados e casos de uso analíticos, incluindo análises de dados avançadas e exploratórias. Eles podem lidar com diversos tipos de dados e são adequados para processamento de dados em tempo real e análise exploratória de dados.

Os data warehouses, por outro lado, concentram-se em dados estruturados, essenciais para relatórios padronizados e inteligência de negócios em vários setores. Aqui estão alguns dos casos de uso proeminentes de ambos armazenamento de dados e lagos de dados:

Casos de uso de data warehouse:

1. Relatórios e Análises Financeiras: Os data warehouses são amplamente utilizados no setor financeiro para armazenar e analisar dados financeiros estruturados. Eles apoiam principalmente atividades como orçamento, previsão e relatórios financeiros.
2. Vendas no varejo e gerenciamento de estoque: As organizações de varejo usam data warehouses para analisar tendências de vendas, monitorar níveis de estoque e otimizar o gerenciamento da cadeia de suprimentos.
3. Customer Relationship Management (CRM): Os data warehouses ajudam as organizações a analisar dados de clientes para melhorar a satisfação do cliente, identificar oportunidades de vendas e direcionar esforços de marketing.
4. Análise de saúde: O setor de saúde usa data warehouses para analisar registros de pacientes, gerenciar operações de saúde e monitorar os resultados dos pacientes para melhorar a tomada de decisões e o atendimento ao paciente.
5. Análise de Recursos Humanos: Os data warehouses apoiam os departamentos de RH no acompanhamento do desempenho dos funcionários, no gerenciamento de dados da força de trabalho e na tomada de decisões baseadas em dados para aquisição e retenção de talentos.
6. Logística e análise da cadeia de suprimentos: As empresas envolvidas em logística e gerenciamento da cadeia de suprimentos usam data warehouses para otimizar rotas, gerenciar estoques e rastrear mercadorias em trânsito.
7. Otimização do Processo de Fabricação: Os fabricantes usam data warehouses para monitorar e analisar dados de produção, controle de qualidade e desempenho de equipamentos para melhorar processos e reduzir custos.
8. Consumo de energia e gerenciamento de utilidades: As empresas de energia utilizam armazéns de dados para analisar dados de consumo de energia, monitorizar infraestruturas e otimizar a alocação de recursos.

Casos de uso de data lake:

1. Big Data e aprendizado de máquina:
   • Os data lakes são ideais para armazenar e processar grandes volumes de dados diversos usados ​​em modelos de aprendizado de máquina e projetos de ciência de dados, como processamento de linguagem natural e reconhecimento de imagens.
2. Análise de mídia social:
   • As organizações que analisam dados de plataformas de mídia social para entender o sentimento do cliente, rastrear menções à marca e melhorar estratégias de marketing também consideram os data lakes mais adequados.
3. Análise de dados IoT:
   • Os data lakes são adequados para lidar com dados gerados por dispositivos da Internet das Coisas (IoT). Eles permitem monitoramento em tempo real e manutenção preditiva em setores como manufatura e cidades inteligentes.
4. Armazenamento e análise de dados genômicos:
   • Instituições de saúde e de pesquisa armazenam dados genômicos em data lakes para análise e permitem pesquisas personalizadas em medicina e genômica.
5. Fluxo de cliques e análise da web:
   • As empresas usam data lakes para armazenar e analisar dados de clickstream, comportamento do usuário em sites e interações online para aprimorar as experiências do usuário e os esforços de marketing.
6. Análise de texto e sentimento:
   • Os data lakes também podem ser usados ​​para armazenar dados de texto de fontes como avaliações de clientes, e-mails e documentos para análise de sentimento, mineração de texto e recomendação de conteúdo.
7. Dados de streaming em tempo real:
   • Os data lakes ingerem e analisam dados de streaming em tempo real, o que é crucial para aplicações como detecção de fraudes, monitoramento de tráfego de rede e tomada de decisões em tempo real.
8. Arquivamento e Conformidade:
   • As organizações usam data lakes para retenção de dados de longo prazo, atendendo aos requisitos de conformidade regulatória e arquivando dados históricos para fins legais e de auditoria.

Tendências emergentes

Sempre há algo novo acontecendo com data lakes e tecnologias de data warehouse. Aqui estão algumas das principais tendências:

Convergência de Data Lakes e Data Warehouses:

Esta é uma tendência emergente interessante, à medida que as organizações procuram cada vez mais preencher a lacuna entre data lakes e data warehouses e convergi-los para uma arquitetura “lakehouse”. Uma lakehouse visa combinar os pontos fortes de ambos, para que dados estruturados e não estruturados possam coexistir.

Mais automação

Os processos automatizados para gerenciar data warehouses e data lakes se tornarão mais predominantes, o que fará com que as empresas implantem e gerenciem rapidamente essas tecnologias sem configurar manualmente ou usar APIs para gerenciar seus sistemas.

Maior uso da tecnologia de nuvem

A tecnologia em nuvem está se tornando mais popular para armazenar e processar grandes volumes de dados. Os data lakes e armazéns que usam soluções de armazenamento baseadas em nuvem podem ter maior capacidade do que as soluções tradicionais no local. Assim, com o tempo, essas tecnologias se tornarão mais econômicas.

Tempos de acesso mais rápidos

As tecnologias de data lake e warehouse estão se tornando mais rápidas, então as empresas podem esperar benefícios de desempenho ainda maiores.

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