Vinte anos atrás, seu data warehouse provavelmente não teria sido votado como a tecnologia mais quente do mercado. Eles foram associados por muito tempo a fluxos de trabalho de dados em silos, clusters de computação no local e um conjunto limitado de tarefas relacionadas aos negócios.
Agora, com o surgimento de análises orientadas por dados, equipes de dados multifuncionais e, mais importante, a nuvem, os termos “data warehouse moderno” ou data lake são quase análogos à agilidade e inovação. De muitas maneiras, a nuvem torna os dados mais fáceis de gerenciar, mais acessíveis a uma variedade maior de usuários e muito mais rápidos de processar.
Hoje, as empresas não podem usar os dados de maneira significativa sem a discussão de data lake versus data warehouse. Mas quando se trata de selecionar um dos dois, no entanto, a resposta não é tão simples. Abaixo, te ajudamos a entender as diferenças entre eles!
4 diferenças principais entre um data lake e data warehouse
Existem várias diferenças entre um data lake e um data warehouse. Estrutura de dados, usuários ideais, métodos de processamento e o propósito geral dos dados são as principais delas. Veja abaixo como eles se diferenciam em detalhes:
Estrutura de dados: bruto vs. processado
Talvez a maior diferença entre os dois modelos seja a estrutura de dados utilizada. Um data warehouse é um repositório de dados que fornece armazenamento e computação de dados, geralmente aproveitando consultas SQL para casos de uso de análise de dados.
Já um data lake é um repositório de dados que fornece armazenamento e computação para dados estruturados e não estruturados, muitas vezes para streaming, aprendizado de máquina ou casos de uso de ciência de dados.
Tradicionalmente, um data lake armazena dados brutos estruturados, semiestruturados e não estruturados sem restrições, enquanto os data warehouses armazenam dados de forma ordenada com seus metadados correspondentes.
Por isso, os data lakes normalmente exigem uma capacidade de armazenamento muito maior do que os data warehouses. Além disso, dados brutos e não processados são maleáveis, podem ser analisados rapidamente para qualquer finalidade e são ideais para aprendizado de máquina.
Finalidade: indeterminado vs. em uso
A finalidade de partes de dados individuais em um data lake não é fixa. Os dados brutos fluem para um data lake, às vezes com um uso futuro específico em mente e às vezes apenas para ter em mãos. Isso significa que os data lakes têm menos organização e menos filtragem de dados do que seus equivalentes.
Dados processados são dados brutos que foram colocados para um uso específico. Como os data warehouses armazenam apenas dados processados, todos os dados em um data warehouse foram usados para uma finalidade específica dentro da organização. Isso significa que o espaço de armazenamento não é desperdiçado em dados que nunca podem ser usados.
Usuários: cientistas de dados vs. profissionais de negócios
Os data lakes geralmente são difíceis de navegar por aqueles que não estão familiarizados com dados não processados. Dados brutos e não estruturados geralmente exigem um cientista de dados e ferramentas especializadas para entendê-los e traduzi-los para qualquer uso comercial específico.
Como alternativa, há um impulso crescente por trás das ferramentas de preparação de dados que criam acesso de autoatendimento às informações armazenadas em data lakes.
Os dados processados são usados em gráficos, planilhas, tabelas e muito mais, para que a maioria, senão todos, os funcionários de uma empresa possam lê-los. Dados processados, como os armazenados em data warehouses, requerem apenas que o usuário esteja familiarizado com o tópico representado.
Acessibilidade: flexível vs. seguro
Acessibilidade e facilidade de uso referem-se ao uso do repositório de dados como um todo, não aos dados contidos nele. A arquitetura do data lake não tem estrutura e, portanto, é fácil de acessar e alterar. Além disso, todas as alterações feitas nos dados podem ser feitas rapidamente, pois os data lakes têm poucas limitações.
Os data warehouses são, por design, mais estruturados. Um grande benefício da arquitetura de data warehouse é que o processamento e a estrutura dos dados tornam os próprios dados mais fáceis de decifrar, as limitações da estrutura tornam os data warehouses difíceis e caros de manipular.
Gostou de aprender as diferenças entre data lake e data warehouse? Comente abaixo e nos conte qual dos dois faz mais sentido para sua empresa!
