Com o advento do big data, empresas estão cada vez mais sedentas por tecnologias para gerenciar sua imensa quantidade de dados, como um data lake (DL) ou um data warehouse (DW).

Essa demanda vem crescendo porque, para extrair, carregar e transformar tantos dados, é preciso um armazenamento acessível e escalável para os times trabalharem. E, atualmente, isso só é possível com um DL ou um DW.

Neste post, você vai conhecer as diferenças entre essas duas tecnologias para poder saber qual delas é a melhor opção para sua empresa. Acompanhe!

As diferenças entre data lake e data warehouse

Hoje, existem duas opções práticas e eficientes quanto ao armazenamento de dados: o data warehouse e o data lake. Ambas são soluções viáveis para implementação de projetos de big data, mas devem ser avaliadas caso a caso.

Elas apresentam diferenças técnicas e conceituais em termos de arquitetura e finalidade.

Por exemplo, ao contrário de data lakes, os data warehouses são elementos obrigatórios na construção de soluções de big data de grande escala. Ou seja, é virtualmente impossível construir um projeto completo de big data sem a implementação de um DW.

Isso não quer dizer que ele se sobreponha ao data lake.

Achou confuso?

Vamos explicar melhor as diferenças entre os dois utilizando quatro critérios principais:

  1. formato dos dados
  2. armazenamento
  3. custos
  4. usuários

Confira!

1) Formato dos dados

Diferentemente de um data warehouse, que armazena apenas dados estruturados, o data lake permite o armazenamento de todos os tipos de dados - estruturados, não estruturados e híbridos - em um só lugar.

Você pode imaginar um data lake como um grande “lago de dados” que contém informações de diversos tipos e tamanhos diferentes. Portanto, é um repositório muito mais amplo, que possibilita análises adicionais e menos restritivas que um DW, como pesquisas em textos, análises de dados em tempo real, machine learning etc.

2) Armazenamento

De um lado temos os data lakes, que são repositórios enormes e baratos, capazes de guardar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados. Armazenam, inclusive, os dados brutos, ou seja, sem perdas, que podem ser futuramente utilizados tanto em um data warehouse quanto para consultas analíticas diretas.

Do outro lado, estão os data warehouses (ou data marts), que são otimizados para consultas específicas, mas “perdem” dados pós-agregação por ter como base somente dados estruturados.

3) Custos

Armazenar dados em um data warehouse não é algo simples, tampouco barato. Não é possível simplesmente carregar dados aleatórios nele. É preciso preparar, transformar e estruturar grandes volumes de dados. E esse processo é algo extremamente custoso para as empresas.

Já um data lake, por ter uma estrutura mais flexível e menos rígida, não demanda tantos esforços para transformação e estruturação de dados e, por isso, é mais barato.

Uma alternativa muito usada para extrair o melhor das duas soluções é a integração de um DL dentro de um DW. Esse processo é mais simples e quase nunca requer a estruturação dos dados antes para o seu carregamento no DW.

4) Usuários

Analistas de negócios e stakeholders constituem a maioria dos usuários de grandes data warehouses. Em geral, eles utilizam essas soluções para extrair insights dos dados e integrá-los à tomada de decisão estratégica.

Os data lakes, por outro lado, são mais explorados por engenheiros e cientistas de dados com a finalidade de armazenar grandes volumes de dados temporariamente ou conduzir data experiments.

Cuidado com o pântano de dados!

A facilidade e o baixo custo de armazenamento geram uma tentação de incluir todo e qualquer dado gerado pela empresa no data lake, sem organização e documentação.

Quando isso acontece, o DL pode se tornar um “pântano de dados” (do inglês, data swamp) e perder sua funcionalidade original.

Em outras palavras, tanto o data lake quanto o data warehouse são estruturas complexas que devem ser desenhadas e implementadas por profissionais com experiência no assunto.

E agora, investir em um data lake ou em um data warehouse?

Muitas empresas nos procuram com a seguinte dúvida: o que é melhor, um data warehouse ou um data lake?

Não há uma única resposta para essa pergunta.

Como demonstramos no decorrer deste post, ambas as soluções são diferentes e têm prós e contras, portanto é difícil sinalizar qual delas é a melhor.

A pergunta certa na verdade seria: qual é a melhor abordagem para a minha empresa?

Isso porque a escolha entre uma opção ou outra depende de elementos intrínsecos de cada organização, como seu porte, suas limitações e seus objetivos com os projetos de big data.

Em muitos casos, não é preciso escolher só uma opção!

Apesar das diferenças, data lake e data warehouse são duas ferramentas complementares, que geram muito valor quando trabalham em sincronia. Por isso, muitas vezes recomendamos a integração das duas soluções.

Isso acontece, por exemplo, quando empresas nos procuram para fazer projetos de big data, mas também precisam armazenar dados brutos para realizar consultas analíticas rápidas.

Nesses casos, os dados iniciais são armazenados em seu formato bruto no data lake e, depois, passam pelo processo ETL\ELT para carregar e transformar essas informações no data warehouse para análises futuras.

Já está comprovado que, quando ambas as soluções operam de maneira integrada e harmônica, o potencial do big data é alavancado. Com isso, a tomada de decisão fica mais fácil e as organizações obtêm uma série de vantagens como:

  • melhor custo/benefício
  • otimização de processos
  • economia de tempo

Qual é o próximo passo?

Para decidir se a sua solução de big data envolverá um data warehouse e um data lake, ou apenas um DW, é preciso analisar as vantagens e desvantagens de cada ferramenta relativamente ao seu negócio e, então, optar por aquela que tem melhor fit.

Na prática, sabemos que o processo de escolha pode ser complexo, mas isso não é problema. Nosso time de analytics está preparado para ajudar você a superar esses desafios.

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