Confira neste texto as principais diferenças entre o data lake e o data warehouse. Basta clicar aqui para saber mais sobre o assunto!
Os diferentes segmentos no mercado de trabalho têm passado por inúmeras transformações nos últimos anos. E essas transformações são de alto nível, como a transformação digital, indústria 4.0, Internet das coisas, Inteligência artificial e muito mais. E nesse meio é onde aparece o Data Lake e Data Warehouse, pois os dados e analytics são o centro desses acontecimentos e viabilizadores dessas mudanças.
Neste texto mostramos as principais diferenças entre o Data Lake para o Data Warehouse. Siga a leitura para entender melhor!
Data lake
O data lake são dados brutos que é possível obter por meio de diversas fontes e não tem nenhuma finalidade específica. Ela proporciona grande quantidade de dados para que seja possível ter um desempenho analítico maior e uma integração local.
O Data Lake é menos complexo que o Data Warehouse, pois armazena dados brutos, estruturados e não estruturados, além de ser possível guardar dados sem esquema.
O Data Lake foi feito para armazenamentos de baixo custo e é mais novo que o Data Warehouse, embora seja mais difícil de implementar.
Esse recurso é mais utilizado por cientistas de dados ou especialistas modernos que são capazes de obter insights dos dados, já o data warehouse é utilizado por analistas de negócios.
Data warehouse
O data warehouse (DW) são dados com estruturação que visam responder perguntas específicas da empresa. Essa ferramenta armazena dados em arquivos ou se transmitem para pastas que ajudam a organizar e usar os dados para tomar decisões estratégicas dentro da organização.
As principais funções que são importantes para executar o data warehouse são: extração de dados, limpeza de dados, carregamento de dados e transformação de dados.
Os data warehouse fazem o armazenamento de 3 tipos de dados:
- Dados resumidos, que são dados agregados gerados pelo gerente do data warehouse. Isso ajuda a acelerar o desempenho da consulta e análise.
- Dados brutos, esses são dados não processados e armazenados dentro do data warehouse.
- Metadado, são os dados que relatam as informações sobre o data warehouse e detalhes importantes para entender os dados armazenados.
Principais diferenças entre o Data Warehouse e Data Lake
Esses dois tipos de armazenamento de dados tem algumas diferenças no funcionamento. Veja abaixo as principais:
Tecnologia de armazenamento de dados no Data Warehouse e Data Lake
O data warehouse é um banco de dados relacional, os quais ficam armazenados em um servidor com a nuvem. Já o data lake é um banco de dados relacional e o armazenamento fica em ambiente big data ou Hadoop.
Quantidade de dados
O data warehouse é uma ótima opção para grande quantidades de dados que precisam passar por uma análise imediata, já o data lake é útil para quem necessita armazenar grande número de dados.
Qualidade dos dados
O data warehouse tem dados selecionados e confiáveis, já o data lake pode ser de qualquer fonte e lugar e com menor credibilidade.
Desempenho e custo
O DW tem custo maior pois tem a qualidade de armazenamento e confiabilidade maior, e o data lake tem o custo menor, porém com o decorrer do tempo alcança maior credibilidade e confiança, além de estar em constante melhorias.
Se você tem uma empresa nova, o recomendável é criar um data lake, pois o custo inicial tecnológico e mão de obra será menor, além de poder crescer a capacidade de processamento de acordo com a demanda.
Um dos problemas em comum entre o data lake e data warehouse é entre a governança e qualidade de dados, pois em um mundo big data em que o volume, velocidade e variedade dos dados só aumentam constantemente, além de estar aliado às necessidades legais, como a LGPD e dados de baixa qualidade influenciam no serviço e produto que o cliente final irá consumir, não ter uma estrutura robusta dos dois tipos de armazenamento pode aniquilar qualquer trabalho em algum momento.
Como saber qual o melhor para a empresa entre o Data Lake e o Data Warehouse?
É comum que muitas empresas tenham os dois tipos, porém, veja abaixo qual o melhor de acordo com a área de atuação de sua empresa.
Saúde
No setor da saúde o data warehouse é utilizado há muitos anos, porém por não ter uma natureza estruturada de diversos dados da área da saúde, como laudo médico, exames, resultados, informações de pacientes e fornecedores, etc. além de ser necessário insights em tempo real, o data warehouse não é o mais indicado.
Por outro lado, o data lake permite que a empresa tenha uma combinação de dados estruturados e não estruturados, possibilitando assim que seja o mais ideal para empresas nesse ramo da saúde.
Financeiro
No setor financeiro, recomenda-se que as empresas façam o uso do data warehouse, pois pode ter uma estruturação melhor que toda a empresa possa acessar.
Logística
Para organizações no setor logístico, o gerenciamento das cadeias de suprimentos e capacidade de previsão de dados flexíveis, no data lake é possível ter mais benefícios, pois assim pode reduzir custos por meio de análise de dados de formulários, por exemplo.
Com o data lake um dos maiores benefícios nessa cadeia de suprimentos é o insight do banco de dados, que possibilita realizar as previsões, mas também analisar os dados obtidos com maior eficiência para a empresa.
Entendeu melhor sobre as diferenças entre esses dois bancos de dados? Pois saiba que em nosso blog você pode encontrar muito mais conteúdos para ajudar seu negócio. Então, confira agora mesmo e aproveite!
11/03/2022 Autor: Devskin