Diferenças entre Data Lake e Data Warehouse: qual a melhor opção?

Se você está conectado à internet nesse momento, você está produzindo dados. Estes dados podem até parecer inofensivos quando consideramos apenas um usuário executando uma ação online. Entenda as Diferenças entre Data Lake e Data Warehouse.

Quando o mundo inteiro e seus bilhões de habitantes são considerados, o volume de dados gerados o tempo inteiro ganha uma escala muito grande.

Essa grande quantidade de dados vem sendo gerada desde o desenvolvimento da Indústria 4.0. Por usuários de redes sociais, navegação em sites na internet, ou até mesmo máquinas nas indústrias que são conectadas à rede através da Internet das Coisas (Internet of Things – IoT, em inglês). 

E o termo utilizado para definir esse volume de dados é Big Data. O Big Data se trata de um grande conjunto de dados complexo, que não é gerenciado por softwares tradicionais.

Assim, é preciso ter um local adequado para o armazenamento e gestão destes dados. Com a tecnologia da computação em nuvem as possibilidades se expandiram e é possível encontrar boas opções para gerenciamento desses dados.

É assim que os dados são utilizados de forma estratégica por empresas, para resolver problemas e chegar a conclusões mais assertivas do que no passado.

Acompanhe o texto para entender melhor sobre as possibilidades de armazenamento dos dados, e decida qual é a melhor opção para a sua empresa ou realidade de negócio.

Dados estruturados x Dados não estruturados

No mundo do Big Data existem 2 formas de classificação dos dados: estruturados e não estruturados.

Dados estruturados

Assim como o nome já determina, os dados estruturados possuem estruturas bem definidas, que são determinadas antes mesmo que o dado exista e seja colocado dentro dessa estrutura.

Assim, se o dado não cumprir com os requisitos da estrutura que foi criada, este não será carregado. Um exemplo é o caso de uma tabela de Excel que tem uma coluna específica para números. Nesta coluna, não serão carregados os dados em texto, por exemplo.

Dados não estruturados

Ao contrário do anterior, não há uma estrutura bem definida e padronizada. Estes dados podem conter diversos elementos, e serão aceitos na estrutura.

Uma foto de paisagem, por exemplo, que possui muitos pixels únicos e diferentes entre si, se trata de um dado não estruturado.

A verdade é que a grande maioria dos dados que existem no mundo são do tipo não estruturados, afinal sua existência se dá a partir do uso de determinados aplicativos e softwares.

São exemplos de dados não estruturados as mensagens de texto, áudios via Whatsapp, fotos, vídeos, entre outros.

E como armazenar todos esses dados? Existe alguma diferença entre o armazenamento de dados estruturados e não estruturados?

Data Lake e Data Warehouse: como funciona o armazenamento de dados

Data Warehouse

Como o nome mesmo já determina, estamos falando de armazéns de dados, que se trata de um banco de dados contendo principalmente dados estruturados.

Um Data Warehouse normalmente é utilizado para armazenar dados importantes da empresa, que são utilizados em decisões importantes.

Como existe uma organização nos dados estruturados, os dados que estão disponíveis em um data warehouse resultam em análises de alta precisão.

Consequentemente, os data warehouses são capazes de agregar valor à empresa, além de permitirem uma otimização dos dados ali armazenados.

Data Lake

Assim como em um lago, um Data Lake conta com um grande reservatório de dados, que podem ser filtrados para abastecimento de reservatórios menores.

Diferente do que acontece em um data warehouse, o data lake se trata de um banco de dados que aceita dados estruturados e não estruturados.

Sua importância está em possibilitar o armazenamento de dados em grande escala, e dados de diferentes fontes e formatos.

Ao utilizar um data lake para armazenar todos esses dados, há uma facilidade para automação de processos nas empresas.

Isso porque como os dados não são pré definidos, é possível que uma customização seja feita para projetos de diversas áreas do negócio.

Diferenças entre Data Lake e Data Warehouse

Tipos de dados armazenados

O Data Warehouse é um repositório central que conta com os dados mais importantes da empresa. São dados estruturados e fáceis de utilizar no momento de tomada de decisão. Alguns exemplos são os dados de RH, setor financeiro e vendas.

Por outro lado, o Data Lake armazena dados de diversos tipos, como arquivos, imagens, dados de sensores, entre outros. Estes dados podem ser filtrados para que sejam utilizados em diferentes áreas da empresa.

Estrutura do armazenamento

Quando um Data Warehouse é criado, é preciso definir como os dados serão armazenados neste local antes dos dados chegarem para armazenamento. Nesse momento são definidas as tabelas, colunas e tipos de dados a armazenar.

O Data Lake é o oposto disso, pois o armazenamento de qualquer tipo de dado é feito sem qualquer estrutura. Será necessário determinar uma estrutura apenas no momento em que os dados forem utilizados.

Custos

Um data lake é um tipo de repositório muito grande e barato, pois não há estrutura prévia preparada. Assim, pode ser considerado uma forma flexível de armazenar dados.

Porém, um data warehouse é mais caro e exige uma estruturação prévia. É preciso preparar, transformar e estruturar muitos dados em um só lugar.

Usuários

Os usuários de um data warehouse compreendem analistas de negócios e stakeholders. Já um data lake é mais utilizado por profissionais como engenheiros e cientistas de dados.

Mas afinal, qual é a melhor opção a escolher?

Como você percebeu durante o texto, existem diversas características para um Data Warehouse e um Data Lake. Mas a verdade é que para decidir qual utilizar em uma empresa, é preciso considerar a situação e objetivo da empresa ao utilizar um destes bancos de dados.

Além disso, e possível usar as ferramentas de forma complementar. Caso a empresa tenha projetos de big data, mas também necessite acesso rápido a dados para avaliações analíticas, a utilização de ambos Data Warehouse e Data Lake é uma boa ideia.

Lembrando que os Data Warehouses são utilizados para armazenar as informações mais importantes da empresa, e necessitam de um investimento maior. Isso porque é preciso organizar as estruturas do data warehouse antes que os dados sejam enviados para lá.

Por outro lado, para armazenamento mais barato de informações de diversas fontes e formatos, o Data Lake é mais indicado. Nese caso, os dados serão organizados apenas no momento em que forem utilizados.

Portanto, antes de decidir qual tipo de armazenamento se adequa melhor à sua empresa, leve em consideração estes pontos acima. Assim será possível escolher a melhor opção e aproveitar ao máximo as vantagens de cada uma.