Um data lake armazena dados brutos, não estruturados e semi-estruturados no seu formato nativo, o que o torna ideal para a análise de grandes volumes de dados e o processamento em tempo real.

Em contrapartida, um data warehouse armazena dados processados e estruturados organizados em schemas, garantindo a consistência e o desempenho para business intelligence e relatórios.

Sabia que dados incorretos custam às empresas, em média, milhões de dólares? Quando os dados não estão estruturados, estão mal organizados ou estão incorretamente armazenados, as empresas perdem o ingrediente chave para o sucesso. Aprender as diferenças entre um data lake e um data warehouse é fundamental para cientistas e analistas de dados terem sucesso nas atividades diárias realizadas em suas empresas.

Este guia irá te ajudar a compreender as diferenças entre estas duas ferramentas e quais utilizar no futuro.

Um data lake é o mais simples dos dois tipos de armazenamento, armazenando uma grande variedade de dados brutos para fácil consulta. Estes dados vão desde documentos baseados em texto, como folhas de Excel ou notas, a ativos visuais como fotografias e vídeos.

Os data lakes são amplamente reconhecidos como a base da IA e machine learning de acordo com um estudo da Grand View Research. São também incrivelmente úteis para as empresas que pretendem adaptar melhor a sua estratégia a ambientes comerciais em constante mudança.

Um dos principais argumentos de venda dos data lakes é a capacidade de lidar com dados não estruturados. Ou seja, qualquer informação que não tenha um modelo ou schema de dados predefinido. Seguem algumas vantagens específicas da utilização e manutenção de data lakes nas suas operações comerciais.

Os data lakes são uma operação fundamentalmente escalável, permitindo às empresas reduzir ou expandir os seus dados sempre que necessário. Um data lake pode facilmente tratar vários petabytes de dados, o que é essencial quando se trata de armazenar dados sensíveis, dados IoT e registos de interação de usuários que podem facilmente ter vários gigabytes cada.

Os dados bruto são muito atrativos para as empresas que estão em rápida expansão, uma vez que não precisam de ser convertidos em outro formato. Como tal, os data lakes são altamente flexíveis e permitem que as empresas armazenem simplesmente o que lhes for mais útil no momento.

A procura dos clientes e das empresas está sempre mudando, pelo que a capacidade de arquivar quaisquer dados úteis em tempo real é fundamental para uma adaptação bem sucedida.

O data lake é uma solução econômica, uma vez que não é necessário converter ou limpar os dados armazenados. Até mesmo grandes quantidades de dados podem ser facilmente alojadas numa plataforma de computação em nuvem com escalabilidade incorporada.

Se uma empresa precisar de mais espaço para armazenar dados, existem atualizações rentáveis que estão dentro dos orçamentos limitados.

O data lake é um dos ativos mais poderosos para uma empresa que requer um elevado nível de detalhe para as suas operações. Com acesso fácil a uma variedade de fontes de dados, obter uma visão mais profunda do comportamento do cliente ou das tendências do setor está apenas a um clique de distância.

Apenas alguns dos casos de utilização mais ideais para os data lakes incluem (mas não estão limitados a):

• Análise avançada para cientistas de dados
• Armazenamento de dados históricos
• Dados IoT
• Aprendizagem automática

Embora o data lake seja uma solução altamente flexível e econômica para armazenar dados comerciais ou industriais, pode não ser a melhor ferramenta para as suas necessidades. O data warehouse oferece um nível de controle mais apurado sobre a forma como os dados são armazenados, acessados e utilizados. No entanto, também tem algumas desvantagens. Vejamos o panorama geral do data warehouse e o que isso significa para as suas operações de dados.

Se alguma vez perdeu tempo tentando encontrar documentos ou informações específicas, os data warehouses oferecem uma solução. Esta operação de armazenamento altamente estruturada é ideal para as grandes empresas que necessitam poupar tempo e esforço na análise de diferentes tipos de dados.

No que respeita à comparação entre o data lake e o data warehouse, este último é muito mais estruturado. Pode se pensar no primeiro como um cesto cheio de objetos diferentes, enquanto o segundo é como uma estante bem organizada.

O data warehouse converte diferentes formas de dados numa estrutura organizada, assegurando que informações, fontes ou tipos de ficheiros semelhantes são organizados e devidamente agregados. Por exemplo, uma operação de armazenamento de dados pode obter dados valiosos de várias contas de redes sociais e separá-los com base em detalhes altamente específicos, como a hora de publicação, a duração do conteúdo e o tipo de conteúdo.

O que acontece quando os cientistas de dados precisam de encontrar um conjunto específico de dados pela sua data de publicação ou setor? Os data warehouse incluem funcionalidades de consulta úteis que permitem aos funcionários encontrar as informações de que necessitam numa fração de tempo.

Por exemplo, um funcionário pode utilizar uma consulta OLAP (ou processamento analítico em linha) para encontrar várias perspectivas sobre o mesmo conjunto de dados. Podem analisar vários estudos por taxas de retenção de clientes ou por região.

Ao contrário dos data lakes com dados brutos armazenados em movimento, os data warehouses oferecem mais velocidade e eficiência no momento da consulta.

Um dos elementos mais apelativos dos data warehouses é a consistência com que os dados são armazenados. Enquanto os data lakes lhe dão a flexibilidade de carregar todos os tipos de dados numa base contínua, o data warehouse assegura que esta informação é organizada até à última letra.

Há muitas formas de armazenar corretamente os dados em um data warehouse para que possam ser rapidamente consultados pelas pessoas certas no momento certo. Algumas formas de o fazer incluem (mas não se limitam a):

• Correção de dados desatualizados, como a troca de um estudo antigo por um novo
• Eliminar registos duplicados para evitar confusões
• Colocar os dados em formatos normalizados

Embora algumas pessoas utilizem tanto os data lakes como os data warehouses, o nível mais elevado de organização de um data warehouse torna-o mais adequado para uma grande variedade de tarefas. Algumas das tarefas que dependem da funcionalidade de um data warehouse incluem:

• Business Intelligence
• Relatórios operacionais
• Conformidade regulatória

Agora que tem uma ideia melhor das vantagens de um data lake e de um data warehouse, está na hora de saber ainda mais sobre a forma como podem ser utilizados. É possível que um se adapte melhor às necessidades da sua empresa do que o outro.

Já pensou como a sua empresa poderia crescer mais rapidamente se não estivesse constantemente tentando organizar os dados existentes? Por outro lado, talvez a organização de dados seja o seu ponto forte e precise simplesmente de mais capacidade.

Vejamos a finalidade e os casos de utilização de ambos os tipos de armazenamento.

Uma vez que os data lakes oferecem um armazenamento de dados e uma escalabilidade sem paralelo, são incrivelmente úteis para as seguintes tarefas e funções:

• Ideal para cientistas de dados
• Adequado para análise exploratória de dados e processos de machine learning
• Geralmente útil para armazenar dados brutos e não processados em movimento

Uma vez que o data warehouse está mais bem organizado, a sua capacidade de oferecer uma consulta rápida de conjuntos de dados complexos torna-o vital para operações comerciais mais complexas, tais como:

• Analistas de negócios e tomadores de decisão
• Ideal para gerar relatórios estruturados e painéis de controle
• Adequado para armazenar dados processados e limpos

A estrutura dos dados refere-se ao processo de organização e armazenamento de dados. Pode também referir-se aos métodos utilizados para os obter, como a consulta.

Segue uma breve descrição da estrutura de dados de um data lake e de um data warehouse.

Uma vez que o data lake é uma solução de armazenamento de dados mais flexível, existe pouca organização ou rotulagem no início. Algumas das formas que as empresas preferem para estruturar o seu data lake incluem:

• Uma abordagem "schema-on-read" (schema aplicado quando os dados são lidos)
• A capacidade de armazenar dados em bruto, semi-estruturados e não estruturados
• Suporta vários tipos de dados (texto, imagens, vídeos, etc.)

Uma vez que o armazém de dados requer dados altamente estruturados, existem alguns processos a seguir ao utilizá-lo. Estes processos incluem:

• Uma abordagem "schema-on-write" (esquema definido antes de os dados serem escritos)
• O armazenamento de dados estruturados em tabelas com schema fixo
• Capacidade de utilizar processos ETL (Extract, Transform, Load) para garantir a qualidade dos dados

Uma vez que os data lakes são essencialmente soluções de armazenamento em massa orientadas por uma filosofia empresarial, exigem geralmente custos mais baixos. As opções de armazenamento em nuvem para empresas oferecem modelos de preços flexíveis que facilitam o escalonamento sem uma exigência de orçamento dramática.

Dito isto, um data lake também fornecerá os seguintes problemas de desempenho, como:

• Desempenho de consulta geralmente mais lento devido a dados não estruturados
• Poder de processamento significativo para ambas as análises

Data warehouses implicam regularmente custos mais elevados, uma vez que exigem mais manutenção para garantir que os dados são limpos e organizados de forma consistente.

O outro lado deste custo mais elevado é um processo de consulta de dados mais eficiente para os cientistas e analistas de dados. Pode contar com benefícios como:

• Desempenho de consulta mais rápido para dados estruturados
• Eficiente para consultas predefinidas e relatórios regulares

Agora que já sabe um pouco mais sobre o data lake e o data warehouse da sua empresa, vamos ver como podem integrar-se em outras ferramentas e processos.

Uma vez que o data lake é uma forma mais refinada de armazenar dados, não é necessário muito em termos de software ou hardware complexo. Uma solução baseada na nuvem com uma plataforma de comunicação é uma base simples com a qual pode começar.

O data lake oferece as seguintes capacidades de integração, tais como:

• A capacidade de integração com uma vasta gama de fontes de dados (como fluxos em tempo real, dispositivos IoT e plataformas de redes sociais)
• Beneficiar de competências e ferramentas especializadas para a consulta e análise de dados (como o Hadoop ou o Spark)

Em contrapartida, a governança dos dados pode ser um pouco complexa devido à sua natureza não estruturada. Isto significa que ficheiros duplicados, ficheiros corrompidos e ficheiros incompatíveis são alguns dos problemas que pode enfrentar ao popular o seu data lake com dados novos.

Um estudo de 2021 revelou que mais de metade dos executivos de TI afirmam que a monetização de seus data warehouses era uma alta prioridade. O data warehouse requer um pouco mais de mão de obra quando se trata de integração com sistemas estabelecidos, mas vale bem o esforço.

Os benefícios que você téra com um data warehouse incluem

• Capacidade de integração com fontes de dados tradicionais (como sistemas ERP e sistemas CRM)
• Acessibilidade através de ferramentas SQL e BI padrão, o que facilita muito a vida aos usuários da empresa
• Mecanismos de segurança e governação de dados geralmente fortes devido aos dados estruturados

O data lake e o data warehouse são algumas das ferramentas mais valiosas para manter uma empresa bem-sucedida. O simples fato de ter muitos dados não é suficiente: é necessário garantir que os funcionários são capazes de os utilizar no local certo e no momento certo.

Resumindo:

• Os data lakes oferecem flexibilidade e escalabilidade para lidar com diversos tipos de dados, como texto, vídeo, dados sensíveis e folhas de pagamento
• Os data warehouses fornecem armazenamento de dados estruturado, consistente e de elevado desempenho para as necessidades de BI

O InterSystems IRIS® oferece a empresas como a sua uma solução abrangente para que possa usufruir das seguintes vantagens:

• As melhores caraterísticas de ambos os data lakes e data warehouses
• Escalabilidade, flexibilidade e elevado desempenho em ambos os tipos
• Manter a integridade dos dados, a segurança e as normas de acessibilidade
  

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