Talvez você já tenha ouvido falar nesses termos: Data Warehouse e Data Lake. Principalmente se você é um profissional da área de TI.
No entanto, nem todo mundo sabe do que se trata ou entende as diferenças entre essas duas soluções de banco de dados. Pensando nisso, trouxemos esse conteúdo. Continue a leitura e saiba mais!
Antes de mais nada, para que servem essas soluções?
Já comentamos em alguns dos outros conteúdos do blog, sobre a importância dos dados para as empresas e o quanto eles têm sido cada vez mais relevantes nas decisões estratégicas. No entanto, para que isso seja possível é necessário que esses dados sejam preparados para utilização, o que ocorre através do uso de algumas tecnologias e inteligência, como é o caso do BI ou Business Intelligence e do Analytics.
Eles servem para analisar um grande volume de dados através de tecnologias, utilizando cálculos e Machine Learning, se necessário, para prover informações capazes de orientar a condução dos negócios, ajustes em processos e até mesmo o aumento de produtividade.
E aí entram as soluções de armazenamento de dados, como o Data Warehouse ou o Data Lake: esse grande volume de dados a ser analisado, precisa estar disponível em um ambiente que, inclusive, pode definir as características desses dados, como por exemplo, dados estruturados (números, códigos etc) ou não estruturados (imagens, textos, áudios etc).
Esses são os tipos mais comuns atualmente de repositórios de dados. Vale a pena então saber um pouco mais sobre cada um, seja para definir o mais adequado para o seu negócio, seja para aprender mais sobre dados e quem sabe, se tornar um Cientista de Dados.
O Data Warehouse armazena apenas dados estruturados, enquanto o Data Lake trabalha com ambos. Mas as diferenças não param por aí, portanto, é interessante conhecer as principais características de cada um.
Características do Data Lake
Podemos imaginar o Data Lake como um grande contêiner ou um grande espaço de armazenamento, assim como um lago armazena água (por isso o nome!); no qual há várias fontes preenchendo o seu espaço.
E os dados que entram no Data Lake podem ser de diversos tipos: estruturados, não estruturados, logs em tempo real etc.; ou seja, todo e qualquer dado bruto coletado, de diversas fontes, ainda que sem finalidade específica, podem ser armazenados nele. Como se fosse um “catadão” de dados guardados para serem utilizados posteriormente, se necessário.
Isso torna o Data Lake um banco de dados não relacionado e menos complexo, sendo projetado para armazenamento de baixo custo, eliminando limitações de armazenamento. No entanto, acabam sendo mais difíceis de implementar, sendo inclusive muito utilizado por Cientistas de Dados.
Características do Data Warehouse
Já o Data Warehouse trabalha somente com dados estruturados, ou seja, informações “prontas” e muito mais fáceis de acessar e utilizar, pois, são dados já processados.
Por isso, ele é utilizado para retornar informações específicas ao negócio (muito utilizado por analistas de negócios), armazenando dados em arquivos/pastas organizáveis e viabilizando decisões estratégicas. Inclusive, o uso desse tipo de banco de dados é muito comum em Bancos e Financeiras.
Podemos listar as principais funções do Data Warehouse como:
- Permite a extração de dados;
- Com a limpeza de dados é possível manter o banco atualizado somente com dados específicos;
- Transforma dados em informação útil, através do processo ETL (Extract Transform Load) – extrai, transforma e carrega dados, conforme demanda;
- Carrega e atualiza dados com frequência.
Além disso, os Data Warehouse armazenam basicamente três tipos de dados:
- Metadados: se trata dos dados que funcionam como um guia para orientar o usuário sobre o próprio banco de dados, bem como sobre detalhes importantes para que o usuário entenda os dados armazenados.
- Dados resumidos: que são os dados gerados pelo usuário master do banco de dados, ou seja, aquele que já deixa os principais resultados de consulta pré-prontos, otimizando e acelerando o desempenho das consultas.
- Dados brutos: dados que estão armazenados, mas que ainda não foram processados.
O que você achou das diferenças entre Data Warehouse e o Data Lake?
Qual tipo de solução de dados seria a mais interessante para a sua empresa? Você acredita que trabalhar com os dois modelos é fácil? Deixe aqui os seus comentários, além de dúvidas sobre o tema!
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