Data lake vs data warehouse

As empresas armazenam e geram todos os dias uma grande quantidade de dados, o que se torna, muitas vezes, num desafio de gerir e analisar, de forma eficaz e segura todas as informações. Duas abordagens amplamente utilizadas são o Data Lake e o Data Warehouse.

De forma geral, os Data Lakes permitem armazenar todo o tipo de dados, independentemente do seu formato e estrutura. Já os Data Warehouses são projetados para armazenar dados estruturados e padronizados.

A escolha entre um ou outro, ou ambos, depende das necessidades específicas de cada organização.

DATA LAKE

Um Data Lake é um repositório centralizado de dados brutos e não processados. Serve para armazenar uma ampla variedade de dados, independentemente do tipo, formato e fonte. Ao contrário de um Data Warehouse, o Data Lake não impõe uma estrutura rígida, permitindo que os dados sejam armazenados sem necessidade de um pré-processamento ou transformação, o que os torna ideias para reter grandes volumes de dados em tempo real.

VANTAGENS

  1. Flexibilidade de Dados: Um Data Lake é altamente flexível, permitindo o armazenamento dos dados de qualquer formato ou fonte sem a necessidade de modelagem prévia. Captura dados relacionais e não relacionais de uma variedade de fontes (Aplicações móveis, dispositivos IoT, redes sociais ou streaming, etc) sem ter que definir uma estrutura para os dados até que estes sejam lidos.
  2. Baixo Custo: Ao evitar a necessidade de transformação de dados antes do armazenamento, os Data Lakes podem ser mais económicos para retenção de grandes volumes de dados.
  3. Suporte a Análises Avançadas: A capacidade de armazenar dados brutos torna os Data Lakes ideais para análises avançadas, como machine learning e análise preditiva.
  4. Flexibilidade e escalabilidade: A sua natureza flexível e escalável torna-o essencial para realizar análises complexas de dados usando variadas ferramentas.

Principais desafios

  1. Data Governance: Os Data Lakes podem-se tornar caóticos se a data governance não for rigorosa, levando a problemas relacionados com o controlo de qualidade, danos em dados e utilização inadequada.
  2. Consultas complexas: A flexibilidade dos Data Lakes pode levar a que as consultas sejam complexas, requerendo conhecimento técnico para as mesmas serem eficazes.

DATA WAREHOUSE

Um Data Warehouse é um sistema de gestão de dados projetado para armazenar, organizar e otimizar dados para análises e criação de relatórios. Os dados no Data Warehouse são estruturados de acordo com um modelo específico e passam por um processo de ETL (extração, transformação e carregamento) para serem transformados em informações prontas para consulta.

São dados relacionais por natureza. A estrutura é pré definida pelo negócio, pelo que os dados são transformados com um propósito específico e podem, posteriormente, ser utilizados para relatórios operacionais ou análises de negócio.

VANTAGENS

  1. Consultas rápidas e eficientes: Os dados num Data Warehouse são otimizados para consulta, o que permite análises rápidas e eficientes.
  2. Padronização de dados: Os DataWarehouses impõem uma estrutura consistente, o que facilita a análise e relatórios consistentes.
  3. Análises de BI: São ideais para produzir análises de BI estandardizadas ou analisar use-cases pré-definidos.

Principais desafios

  1. Custo inicial: Implementar um Data Warehouse pode ser caro devido aos requisitos de modelação de dados e infraestrutura.
  2. Rigidez na estrutura: A estrutura rígida dos Data Warehouses podem limitar a capacidade de lidar com dados não estruturados.

O que considerar

  1. Tipo de dados: Que tipo de dados pretendo armazenar e analisar?
  2. Custo: Avaliar o custo inicial e manutenção de cada opção
  3. Requisitos de Análise: Que tipos de análise pretendo fazer?
  4. Segurança: Considerar os requisitos de data governance, segurança e conformidade.
  5. Escalabilidade: Pensar em como as necessidades de armazenamento de dados podem evoluir no futuro

ABORDAGEM HÍBRIDA

É comum as organizações de nível empresarial incluírem um datalake e um datawarehouse no seu ecossistema analítico. Ambos os repositórios trabalham juntos para formar um sistema seguro e completo para armazenamento, processamento e obtenção de insights mais rapidamente.Ao aproveitar o melhor dos dois mundos, as organizações podem otimizar os custos, garantir a conformidade e promover análises eficientes, permitindo uma tomada de decisões mais informada e ágil num ambiente de negócios em constante evolução.

DATA LAKE VS DATA WAREHOUSE 

Source: Microsoft

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