{"id":12606,"date":"2021-10-11T15:59:32","date_gmt":"2021-10-11T18:59:32","guid":{"rendered":"https:\/\/industriall.ai\/blog\/?p=12606"},"modified":"2022-06-21T20:24:56","modified_gmt":"2022-06-21T23:24:56","slug":"diferencas-entre-data-lake-e-data-warehouse-qual-a-melhor-opcao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/industriall.ai\/blog\/diferencas-entre-data-lake-e-data-warehouse-qual-a-melhor-opcao","title":{"rendered":"Diferen\u00e7as entre Data Lake e Data Warehouse: qual a melhor op\u00e7\u00e3o?"},"content":{"rendered":"\r\n

Se voc\u00ea est\u00e1 conectado \u00e0 internet nesse momento, voc\u00ea est\u00e1 produzindo dados. Estes dados podem at\u00e9 parecer inofensivos quando consideramos apenas um usu\u00e1rio executando uma a\u00e7\u00e3o online. Entenda as Diferen\u00e7as entre Data Lake e Data Warehouse.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Quando o mundo inteiro e seus bilh\u00f5es de habitantes s\u00e3o considerados, o volume de dados gerados o tempo inteiro ganha uma escala muito grande.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Essa grande quantidade de dados vem sendo gerada desde o desenvolvimento da Ind\u00fastria 4.0.<\/a> Por usu\u00e1rios de redes sociais, navega\u00e7\u00e3o em sites na internet, ou at\u00e9 mesmo m\u00e1quinas nas ind\u00fastrias que s\u00e3o conectadas \u00e0 rede atrav\u00e9s da Internet das Coisas (Internet of Things – IoT, em ingl\u00eas).\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

E o termo utilizado para definir esse volume de dados \u00e9 Big Data. O Big Data se trata de um grande conjunto de dados complexo, que n\u00e3o \u00e9 gerenciado por softwares tradicionais.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Assim, \u00e9 preciso ter um local adequado para o armazenamento e gest\u00e3o destes dados. Com a tecnologia da computa\u00e7\u00e3o em nuvem as possibilidades se expandiram e \u00e9 poss\u00edvel encontrar boas op\u00e7\u00f5es para gerenciamento desses dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\u00c9 assim que os dados s\u00e3o utilizados de forma estrat\u00e9gica por empresas, para resolver problemas e chegar a conclus\u00f5es mais assertivas do que no passado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Acompanhe o texto para entender melhor sobre as possibilidades de armazenamento dos dados, e decida qual \u00e9 a melhor op\u00e7\u00e3o para a sua empresa ou realidade de neg\u00f3cio.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Dados estruturados x Dados n\u00e3o estruturados<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

No mundo do Big Data existem 2 formas de classifica\u00e7\u00e3o dos dados: estruturados e n\u00e3o estruturados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Dados estruturados<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Assim como o nome j\u00e1 determina, os dados estruturados possuem estruturas bem definidas, que s\u00e3o determinadas antes mesmo que o dado exista e seja colocado dentro dessa estrutura.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Assim, se o dado n\u00e3o cumprir com os requisitos da estrutura que foi criada, este n\u00e3o ser\u00e1 carregado. Um exemplo \u00e9 o caso de uma tabela de Excel que tem uma coluna espec\u00edfica para n\u00fameros. Nesta coluna, n\u00e3o ser\u00e3o carregados os dados em texto, por exemplo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Dados n\u00e3o estruturados<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Ao contr\u00e1rio do anterior, n\u00e3o h\u00e1 uma estrutura bem definida e padronizada. Estes dados podem conter diversos elementos, e ser\u00e3o aceitos na estrutura.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Uma foto de paisagem, por exemplo, que possui muitos pixels \u00fanicos e diferentes entre si, se trata de um dado n\u00e3o estruturado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

A verdade \u00e9 que a grande maioria dos dados que existem no mundo s\u00e3o do tipo n\u00e3o estruturados, afinal sua exist\u00eancia se d\u00e1 a partir do uso de determinados aplicativos e softwares.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

S\u00e3o exemplos de dados n\u00e3o estruturados as mensagens de texto, \u00e1udios via Whatsapp, fotos, v\u00eddeos, entre outros.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

E como armazenar todos esses dados? Existe alguma diferen\u00e7a entre o armazenamento de dados estruturados e n\u00e3o estruturados?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Data Lake e Data Warehouse: como funciona o armazenamento de dados<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Data Warehouse<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Como o nome mesmo j\u00e1 determina, estamos falando de armaz\u00e9ns de dados, que se trata de um banco de dados contendo principalmente dados estruturados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Um Data Warehouse normalmente \u00e9 utilizado para armazenar dados importantes da empresa, que s\u00e3o utilizados em decis\u00f5es importantes.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Como existe uma organiza\u00e7\u00e3o nos dados estruturados, os dados que est\u00e3o dispon\u00edveis em um data warehouse resultam em an\u00e1lises de alta precis\u00e3o.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Consequentemente, os data warehouses s\u00e3o capazes de agregar valor \u00e0 empresa, al\u00e9m de permitirem uma otimiza\u00e7\u00e3o dos dados ali armazenados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Data Lake<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Assim como em um lago, um Data Lake conta com um grande reservat\u00f3rio de dados, que podem ser filtrados para abastecimento de reservat\u00f3rios menores.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Diferente do que acontece em um data warehouse, o data lake se trata de um banco de dados que aceita dados estruturados e n\u00e3o estruturados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Sua import\u00e2ncia est\u00e1 em possibilitar o armazenamento de dados em grande escala, e dados de diferentes fontes e formatos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Ao utilizar um data lake para armazenar todos esses dados, h\u00e1 uma facilidade para automa\u00e7\u00e3o de processos nas empresas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Isso porque como os dados n\u00e3o s\u00e3o pr\u00e9 definidos, \u00e9 poss\u00edvel que uma customiza\u00e7\u00e3o seja feita para projetos de diversas \u00e1reas do neg\u00f3cio.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Diferen\u00e7as entre Data Lake e Data Warehouse<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Tipos de dados armazenados<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

O Data Warehouse \u00e9 um reposit\u00f3rio central que conta com os dados mais importantes da empresa. S\u00e3o dados estruturados e f\u00e1ceis de utilizar no momento de tomada de decis\u00e3o. Alguns exemplos s\u00e3o os dados de RH, setor financeiro e vendas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

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 \u00e1reas da empresa.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Estrutura do armazenamento<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Quando um Data Warehouse \u00e9 criado, \u00e9 preciso definir como os dados ser\u00e3o armazenados neste local antes dos dados chegarem para armazenamento. Nesse momento s\u00e3o definidas as tabelas, colunas e tipos de dados a armazenar.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

O Data Lake \u00e9 o oposto disso, pois o armazenamento de qualquer tipo de dado \u00e9 feito sem qualquer estrutura. Ser\u00e1 necess\u00e1rio determinar uma estrutura apenas no momento em que os dados forem utilizados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Custos<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Um data lake \u00e9 um tipo de reposit\u00f3rio muito grande e barato, pois n\u00e3o h\u00e1 estrutura pr\u00e9via preparada. Assim, pode ser considerado uma forma flex\u00edvel de armazenar dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Por\u00e9m, um data warehouse \u00e9 mais caro e exige uma estrutura\u00e7\u00e3o pr\u00e9via. \u00c9 preciso preparar, transformar e estruturar muitos dados em um s\u00f3 lugar.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Usu\u00e1rios<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Os usu\u00e1rios de um data warehouse compreendem analistas de neg\u00f3cios e stakeholders. J\u00e1 um data lake \u00e9 mais utilizado por profissionais como engenheiros e cientistas de dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Mas afinal, qual \u00e9 a melhor op\u00e7\u00e3o a escolher?<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Como voc\u00ea percebeu durante o texto, existem diversas caracter\u00edsticas para um Data Warehouse e um Data Lake. Mas a verdade \u00e9 que para decidir qual utilizar em uma empresa, \u00e9 preciso considerar a situa\u00e7\u00e3o e objetivo da empresa ao utilizar um destes bancos de dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Al\u00e9m disso, e poss\u00edvel usar as ferramentas de forma complementar. Caso a empresa tenha projetos de big data, mas tamb\u00e9m necessite acesso r\u00e1pido a dados para avalia\u00e7\u00f5es anal\u00edticas, a utiliza\u00e7\u00e3o de ambos Data Warehouse e Data Lake \u00e9 uma boa ideia.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Lembrando que os Data Warehouses s\u00e3o utilizados para armazenar as informa\u00e7\u00f5es mais importantes da empresa, e necessitam de um investimento maior. Isso porque \u00e9 preciso organizar as estruturas do data warehouse antes que os dados sejam enviados para l\u00e1.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Por outro lado, para armazenamento mais barato de informa\u00e7\u00f5es de diversas fontes e formatos, o Data Lake \u00e9 mais indicado. Nese caso, os dados ser\u00e3o organizados apenas no momento em que forem utilizados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Portanto, antes de decidir qual tipo de armazenamento se adequa melhor \u00e0 sua empresa, leve em considera\u00e7\u00e3o estes pontos acima. Assim ser\u00e1 poss\u00edvel escolher a melhor op\u00e7\u00e3o e aproveitar ao m\u00e1ximo as vantagens de cada uma.<\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Entenda as principais caracter\u00edsticas e diferen\u00e7as do Data Lake e do Data Warehouse e como escolher a melhor op\u00e7\u00e3o para a sua empresa.<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false},"categories":[82],"tags":[],"yoast_head":"\nDiferen\u00e7as entre Data Lake e Data Warehouse: qual a melhor op\u00e7\u00e3o?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Entenda as principais caracter\u00edsticas e diferen\u00e7as do Data Lake e do Data Warehouse e como escolher a melhor op\u00e7\u00e3o para a sua empresa.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/industriall.ai\/blog\/diferencas-entre-data-lake-e-data-warehouse-qual-a-melhor-opcao\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta 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