Data Lake é um repositório de dados brutos, estruturados e não estruturados, sem processamento prévio. Já o Data Warehouse é um sistema de gerenciamento de dados que coleta, organiza e sintetiza dados de várias fontes para análises de negócios.
Mas quem ganha a disputa Data Lake x Data Warehouse?
Aqui explicaremos o que são esses sistemas, quais as diferenças entre eles e como escolher entre Data Lake e Data Warehouse para a sua gestão de dados. Ganhe uma ferramenta eficiente para gerenciar informações relevantes para a tomada de decisão.
Data Lake x Data Warehouse: o que são?
Um Data Lake é um repositório que armazena uma grande quantidade de dados brutos, estruturados e não estruturados, em sua forma original e sem processamento prévio. Ele é projetado para armazenar informação de diversas fontes, como logs de servidores, redes sociais, dispositivos IoT, entre outros.
O objetivo principal de um repositório é fornecer uma infraestrutura flexível e escalável para armazenar todos os tipos de dados, possibilitar análises avançadas e descobertas de insights.
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Um Data Warehouse é um sistema de gerenciamento de dados que coleta, organiza e sintetiza dados de várias fontes para suportar análises e tomadas de decisão. A diferença do Data Lake, um armazém de dados, justamente, aloja dados estruturados e é otimizado para consultas e análises rápidas.
Esse sistema passa por processos de extração, transformação e carga (ETL) para garantir a consistência e qualidade da informação, além de aplicar esquemas de dados dimensionais para facilitar consultas complexas.
Data lake x data warehouse? Quais são as diferenças?
A principal diferença entre um Data Lake e um Data Warehouse reside na estrutura e na finalidade dos dados armazenados. Enquanto o repositório de dados é mais flexível e mantém os dados em sua forma original, o armazém é mais estruturado e otimizado para análises específicas de negócios.
Ambos desempenham papéis importantes na gestão e análise de dados, complementando-se em muitos casos para atender às diversas necessidades das organizações.
O Data Lake é ideal para armazenar dados de diferentes fontes, como logs de servidores, dispositivos IoT e redes sociais, enquanto o Data Warehouse é otimizado para consultas rápidas e análises de negócios, e aplica esquemas dimensionais para facilitar a recuperação de informações.
Quais os benefícios de data lake e data warehouse?
Data Lake —ambiente flexível e escalável
Armazena uma grande variedade de dados brutos, estruturados e não estruturados, sem a necessidade de definir esquemas prévios.
Outros benefícios:
- permite a captura e a retenção de dados em sua forma original;
- possibilita análises exploratórias e a descoberta de insights valiosos; é ideal para lidar com grandes volumes de dados e fontes heterogêneas;
- proporciona uma visão abrangente e unificada do negócio.
Data Warehouse —otimizado para análises
Possibilita consultas rápidas e eficientes sobre dados estruturados e previamente processados. Ele utiliza esquemas dimensionais e técnicas de otimização para garantir um desempenho superior em análises específicas, como relatórios gerenciais e tomadas de decisão.
O Data Warehouse também promove a integração e a consistência dos dados, o que facilita a colaboração e a governança de dados na organização.
Data Lake e Data Warehouse: quando usar?
A escolha entre Data Lake e Data Warehouse depende das necessidades específicas de uma organização em relação aos seus dados e objetivos analíticos.
Quando escolher o Data Lake?
O Data Lake é ideal quando há uma grande variedade de dados brutos e não estruturados provenientes de diferentes fontes, como logs de servidores, redes sociais e dispositivos IoT. Ele é apropriado para cenários em que a flexibilidade é essencial e onde existe a necessidade de armazenar grandes volumes de dados em sua forma original, sem a definição prévia de esquemas.
O repositório de dados é preferível em situações onde a prioridade é a exploração dos dados, porque permite descobertas de insights valiosos.
Quando escolher o Data Warehouse?
O Data Warehouse é mais adequado para cenários em que as análises e a geração de relatórios são os principais objetivos. Ele é otimizado para consultas rápidas e eficientes sobre dados estruturados e pré-processados, e utiliza esquemas dimensionais e técnicas de otimização de consultas.
O armazém de dados é recomendado quando há a necessidade de fornecer suporte para tomadas de decisão baseadas em informações precisas e consistentes.
Como escolher entre Data Lake e Data Warehouse?
A escolha entre Data Lake e Data Warehouse é uma decisão estratégica que depende das necessidades específicas da organização em relação aos seus dados e objetivos que envolvem análise. Veja a seguir alguns fatores que você deve considerar.
Avalie a natureza dos dados
Se a organização lida com uma grande variedade de dados brutos e não estruturados, provenientes de diferentes fontes, um repositório de dados pode ser a escolha certa.
Por outro lado, se os dados são predominantemente estruturados e as análises de negócios são a prioridade, um Data Warehouse pode ser mais apropriado.
Considere os requisitos de flexibilidade e escalabilidade
Um Data Lake oferece flexibilidade para armazenar dados em sua forma original e pode lidar com grandes volumes de informações. Enquanto isso, um Data Warehouse é otimizado para consultas rápidas e eficientes sobre dados estruturados.
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Alinhe sua escolha com os objetivos da organização
Se a ênfase está na exploração de dados e descoberta de insights, um repositório de dados pode ser preferível. Por outro lado, se o foco é em análises de negócios e geração de relatórios para tomada de decisões, um Data Warehouse é a melhor opção.
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