Data Lake vs Data Warehouse: Como escolher a solução certa em 2024

Para pessoas novas em dados e análises, não é incomum confundir data warehouses e data lakes. Ambos são repositórios para armazenar grandes volumes de dados, mas têm características distintas e casos de uso principais. Este artigo tem como objetivo educá-lo sobre data warehouses e data lakes, quando grandes organizações os usam e onde cada arquitetura de dados realmente brilha.

Armazéns de Dados

Os data warehouses já existem há algum tempo, e muitos leitores do blog podem estar familiarizados com a arquitetura. Para aqueles que são novos, um data warehouse é um repositório centralizado projetado para armazenar dados estruturados — dados que já foram processados para um caso de uso muito específico. Isso pode incluir arquivos de log, arquivos Excel e CSV definidos, dados PoS, bancos de dados SQL e muito mais. Comparados aos data lakes, os data warehouses são muito mais rápidos em consultar e analisar dados estruturados. Eles têm esquemas rígidos (esquema na gravação), o que significa que os conjuntos de dados devem ser transformados e processados em um formato/esquema específico à medida que são ingeridos em um data warehouse.

Casos de uso para Data Warehouses

Business Intelligence e Dashboards: As equipes de dados usam data warehouses para analisar dados e fornecer uma visão confiável e consistente das métricas de negócios em toda a organização. Elas também podem ajudar a criar dashboards visuais que podem ser apresentados a líderes de negócios e executivos corporativos para tomada de decisões orientadas por dados.
Análise histórica: data warehouses podem ser usados para analisar dados históricos, rastrear alterações ao longo do tempo, realizar análises de tendências e prever demandas futuras.
Otimizações de desempenho: data warehouses são ideais para aplicativos e equipes que exigem consultas rápidas (possivelmente em tempo real ou quase em tempo real).
Criação de data marts: os data warehouses geralmente são usados para ajudar a criar data marts menores para unidades e departamentos individuais em toda a empresa.

Lagos de dados

Data lakes são repositórios de armazenamento que podem armazenar quaisquer dados em formato bruto e intocado. Eles podem armazenar conjuntos de dados não estruturados, semiestruturados e estruturados sem precisar de nenhuma transformação à medida que são ingeridos; o esquema necessário é aplicado quando os dados são recuperados e usados para processamento downstream (esquema na leitura).

Casos de uso para Data Lakes:

Analisando grandes conjuntos de dados não estruturados: Data lakes são ideais para realizar análises em grandes conjuntos de dados, incluindo dados de logs, postagens em mídias sociais, sensores de IoT, imagens, vídeos, áudio, etc.
Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: Os data lakes armazenam dados brutos que são recuperados, processados e transformados para treinar algoritmos de aprendizado de máquina e modelos de IA.
Ciência de dados: engenheiros e cientistas de dados usam data lakes para acessar dados brutos e não filtrados para análises exploratórias e testes de hipóteses.
Arquivamento de dados: os data lakes também podem ser um repositório de armazenamento de baixo custo para dados inativos de uma empresa.

Quando escolher um Data Lake ou um Data Warehouse?

Escolha um data warehouse quando:

Você precisa de recursos de consulta rápida em conjuntos de dados estruturados
Seus padrões de acesso e uso de dados são muito bem definidos e dificilmente mudam com frequência
Você precisa de uma única fonte de verdade para todas as métricas granulares de negócios

Escolha um data lake quando:

Você precisa armazenar grandes volumes de diversos tipos de dados
Suas necessidades de dados ainda não estão totalmente definidas
Você quer investir em projetos de ciência de dados e ML/IA
Você precisa de uma solução flexível e escalável com custos de armazenamento comparativamente mais baixos

Em uma empresa moderna, tanto data lakes quanto data warehouses são importantes. A maioria das organizações usa data lakes e data warehouses de forma intercambiável em suas operações diárias para armazenamento de dados e processamento inicial antes de migrar para data warehouses para executar trabalhos de análise downstream em conjuntos de dados prontos para consulta. À medida que os setores se tornam cada vez mais digitais, entender quando e como diferentes arquiteturas de dados podem ser usadas se torna crucial para o gerenciamento e análise de dados eficazes e eficientes.

Sobre o autor

Olá! Sou Haricharaun Jayakumar, um executivo sênior em marketing de produtos na Solix Technologies. Meu foco principal é em dados e análises, arquiteturas de gerenciamento de dados, inteligência artificial empresarial e arquivamento. Obtive meu MBA pela ICFAI Business School, Hyderabad. Conduzo pesquisas de mercado, projetos de geração de leads e iniciativas de marketing de produtos para Solix Enterprise Data Lake e Enterprise AI. Além de tudo relacionado a dados e negócios, ocasionalmente gosto de ouvir e tocar música. Data Lake vs Data Warehouse é um tópico que discuto frequentemente em meu trabalho. As comparações entre Data Lake e Data Warehouse são cruciais para entender as arquiteturas de dados modernas. Muitas vezes explico as diferenças entre Data Lake e Data Warehouse para os clientes. Minha experiência em soluções de Data Lake vs Data Warehouse ajuda as organizações a tomar decisões informadas. Escrevi vários artigos sobre tecnologias de Data Lake vs Data Warehouse. Entender as nuances de Data Lake vs Data Warehouse é essencial no mundo atual orientado a dados. As considerações sobre Data Lake vs Data Warehouse são essenciais para projetar estratégias de dados eficazes. Obrigado!