Empresas bem-sucedidas continuam obtendo valor comercial de seus dados. A grande quantidade de dados que as organizações coletam de várias fontes vai além do que os bancos de dados relacionais tradicionais podem manipular, criando a necessidade de sistemas e ferramentas adicionais para gerenciá-los, como data lake e data warehouse.

Os data warehouses e os data lakes representam duas das principais soluções para gerenciamento de dados corporativos atualmente. Embora possam compartilhar alguns recursos e casos de uso sobrepostos, existem diferenças fundamentais nas filosofias de gerenciamento, características de design e condições ideais de uso para cada uma dessas tecnologias.

Neste artigo, nós compartilhamos as principais diferenças entre data lake x data warehouse e explicamos de forma prática qual é a melhor solução para a sua estratégia.

Data lakes: um repositório amplo para os dados

Um data lake é um repositório centralizado para hospedar dados corporativos brutos e não processados. Os data lakes podem abranger centenas de terabytes ou mesmo petabytes, armazenando dados replicados de fontes operacionais, incluindo bancos de dados e plataformas SaaS.

Eles disponibilizam dados não editados e resumidos para qualquer parte interessada autorizada. Graças ao seu tamanho potencialmente grande (e crescente) e à necessidade de acessibilidade global, eles são frequentemente implementados em armazenamento distribuído baseado em nuvem.

Data warehouses: essenciais para projetos completos de big data

Um data warehouse é um sistema de suporte à decisão que armazena dados históricos de toda a organização, os processa e torna possível usar os dados para análises críticas de negócios, relatórios e painéis.

Um sistema de data warehouse armazena dados de várias fontes, normalmente estruturados, dados OLTP (Online Transaction Processing), como faturas e transações financeiras, dados de Enterprise Resource Planning (ERP) e dados de Customer Relationship Management (CRM). O data warehouse concentra-se em dados relevantes para a análise de negócios, os organiza e otimiza para permitir uma análise eficiente.

Data lake x data warehouse: principais diferenças

Vamos agora dar um mergulho profundo e comparar as propriedades de um data lake e de um data warehouse.

Tipo de operação

Os warehouses são utilizados para processamento analítico online (OLAP). Isso inclui a execução de relatórios, a agregação de consultas, a realização de análises e a criação de modelos, como o modelo OLAP, com base no que você deseja fazer. Essas operações são realizadas normalmente após a conclusão das transações.

Por exemplo, você deseja verificar todas as transações feitas por um determinado cliente. Como os dados são armazenados em um formato desnormalizado, você pode buscar facilmente os dados de uma única tabela e mostrar o relatório necessário.

Um data lake é normalmente utilizado para realizar análises de dados brutos. Todos os dados brutos, ou seja, arquivos XML, imagens, pdf etc., são apenas reunidos para análise posterior. Durante a captura de dados, você não precisa definir o esquema. Você pode não saber como esses dados podem ser usados no futuro. Você é livre para realizar diferentes tipos de análises para descobrir insights valiosos.

Esquema

Os warehouses usam esquema na gravação. Antes de armazenar os dados, eles devem ser transformados e fornecidos para aplicação em análises e relatórios. Você precisa saber para que propósito usará os dados antes de importá-los para o data warehouse. Conforme surgem novos requisitos, pode ser necessário reavaliar os modelos que foram definidos anteriormente.

Por outro lado, os data lakes empregam schema-on-read. Sem a necessidade de um único esquema, os usuários podem armazenar qualquer tipo de dados no data lake. Eles podem descobrir o esquema mais tarde, enquanto lêem os dados. Isso significa que diferentes equipes podem armazenar seus dados no mesmo lugar, sem depender dos departamentos de TI para escrever trabalhos ETL e consultar os dados.

Segurança

Os warehouses tendem a armazenar dados extremamente confidenciais para fins de relatório. Podem ser dados de compensação, informações de cartão de crédito, dados de saúde e assim por diante. A segurança de dados para data warehouses é madura e robusta, uma vez que essa tecnologia já existe há um bom tempo. Apenas pessoal autorizado pode acessá-los.

Data lake é uma tecnologia relativamente nova e, portanto, a segurança de dados ainda está em evolução. Conforme mencionado, um data lake é criado usando tecnologias de código aberto. Portanto, sua segurança de dados não é tão grande quanto a de um data warehouse.

Tecnologia

Os aplicativos de data warehouse usam tecnologias de banco de dados relacionais. Isso ocorre porque as tecnologias de banco de dados relacional oferecem suporte a consultas rápidas em dados estruturados. Já o data lake pode ser facilmente dimensionado para grandes volumes e pode lidar com qualquer estrutura de dados.

Aplicabilidade: quando adotar cada um deles

Vamos recapitular rapidamente as diferenças entre data warehouses e data lakes para ter certeza de que estamos na mesma página.

Os data warehouses armazenam dados estruturados, operam com um modelo de processo schema-on-write, têm requisitos de armazenamento e computação fortemente acoplados e são mais eficazes para gerenciar dados com casos de uso de analítica predefinidos.

Os Data lakes armazenam todos os tipos de dados (estruturados, não estruturados e semiestruturados), operam com um modelo de processo de esquema na leitura, têm armazenamento acoplado fracamente e requisitos de computação e funcionam bem para gerenciar dados com casos de uso indefinidos.

Mas eles geralmente exigem experiência de engenheiros de dados ou cientistas de dados para descobrir como filtrar todos os conjuntos de dados multiestruturados e exigem integração com outros sistemas ou APIs analíticas para dar suporte ao BI. Com tudo isso dito, qual opção é a melhor para você?

O primeiro ponto a observar no processo de decisão data lake x data warehouse é que essas soluções não são mutuamente exclusivas. Nem um data lake, nem um data warehouse por si só, compreende uma estratégia de dados e análises — mas ambas as soluções podem ser parte de uma.

O modelo de warehouse tem tudo a ver com funcionalidade e desempenho — a capacidade de ingerir dados de RDBMS, transformá-los em algo útil e, em seguida, enviar os dados transformados para BI downstream e aplicativos analíticos.

Essas funções são todas essenciais, mas o paradigma do data warehouse de esquema na gravação, armazenamento / computação fortemente acoplado e dependência de casos de uso predefinidos torna os data warehouses uma escolha abaixo do ideal para dados grandes e multiestruturados ou recursos de vários modelos.

Data lakes fornecem uma filosofia menos restritiva que é mais adequada para atender às demandas de um mundo de big data: schema-on-read, armazenamento / computação fracamente acoplado e casos de uso flexíveis que se combinam para impulsionar a inovação reduzindo o tempo, custo e complexidade de gestão de dados. Mas sem a funcionalidade de data warehouse, um data lake pode se tornar um pântano de dados — um lamaçal de dados que é impossível filtrar.

Para evitar a criação de pântanos de dados, os gestores de TI precisam combinar os recursos de armazenamento de dados e a filosofia de design dos data lakes com as funcionalidades do data warehouse, como indexação, consulta e análise. Quando isso acontecer, as organizações empresariais serão capazes de aproveitar ao máximo seus dados, minimizando o tempo, o custo e a complexidade da inteligência de negócios e da análise.

Elaborando uma estratégia completa e preparada para o futuro para gerenciamento de dados empresariais

As empresas continuam a contar com uma variedade de soluções de armazenamento e análise de dados para atender às suas necessidades, incluindo RDBMS, armazenamentos de dados operacionais, data warehouses, clusters Hadoop e data lakes.

Enquanto a maioria dessas soluções já existe há tempo suficiente para que suas deficiências sejam conhecidas (custo, complexidade, escalabilidade etc.), alternativas mais recentes como data lakes ainda estão atingindo a maturidade e mostrando seu potencial para o futuro de escalabilidade, flexibilidade e gerenciamento de dados resiliente na nuvem.

Mas isso não significa que você deve substituir toda a sua estratégia de dados e análises por uma única implementação de data lake. Em vez disso, pense nos data lakes como uma das muitas soluções possíveis em sua caixa de ferramentas de D&A — uma que você pode aproveitar quando fizer sentido para habilitar os principais casos de uso de análise. Um data lake eficaz deve ser nativo da nuvem, simples de gerenciar e interconectado com ferramentas analíticas conhecidas para que possa agregar valor.

Neste artigo, nós examinamos de forma prática as diferenças entre data lake x data warehouse, e esperamos que essa análise o ajude a determinar a abordagem ideal para a sua empresa. Para escolher a solução certa e preparada para o futuro para o seu negócio, conte com o apoio de uma consultoria especializada, como a Integrity, para avaliar o seu ambiente e indicar as melhorias necessárias para ele.