Data Lake vs. Data Warehouse: Saiba qual dos dois modelos é o ideal para o seu negócio!

Data Lake e Data Warehouse são tecnologias críticas para a análise de negócios, mas a diferença entre os dois podem ser confusas. Os dois são diferentes? Um é mais estável que o outro? Qual modelo é o mais adequado ao seu negócio? Criamos este artigo para desmistificar esses dois sistemas de manipulação de dados.

O que é um Data Lake?

Data Lake é um repositório projetado para armazenar dados estruturados e não estruturados.

Um Data Lake pode armazenar qualquer tipo de dado usando seu formato nativo, sem limites de tamanho. Os Data Lakes foram desenvolvidos principalmente para lidar com os volumes de Big Data e, portanto, eles são excelentes no processamento de dados não estruturados.

Normalmente movemos todos os dados para um Data-Lake sem transformá-los. Cada elemento de dados em um Data-Lake é atribuído a um identificador exclusivo e é amplamente marcado para que você possa localizar o elemento posteriormente por meio de uma consulta. Um Data Lake funciona como no exemplo da imagem abaixo:

 

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Data Warehouse, o que é?

Como já mencionamos no artigo anterior, (Learn: Data Warehouse, como isso pode ajudar a sua empresa a ir para o próximo nível) Um Data Warehouse é um repositório de grande capacidade que fica no topo de vários bancos de dados. Ele é projetado para armazenar quantidades medias a grandes de dados estruturados para análises frequentes e repetitivas. 

Normalmente, um Data Warehouse é usado para reunir dados de várias fontes estruturadas para análise, geralmente para fins comerciais. 

 

Data Lakes vs. Data Warehouses

Imagine um depósito: há uma quantidade limitada de espaço e as caixas devem caber em um determinado espaço na prateleira. Cada caixa precisa ser armazenada em ordem para que você possa encontrá-la posteriormente, provavelmente será necessário projetar o Data Warehouse para que o inventário antigo seja removido periodicamente. 

Os limites de um Data-Lake podem aumentar ou diminuir com base no conteúdo. Se mais dados são lançados, o Data Lake se expande e, quando os dados são removidos, ele diminui. Os dados não precisam ser estruturados, porque são utilizadas tags extensivas para localizar os dados, quando necessário. 

Como saber o que é mais ideal para a sua empresa, Data Lake ou Data Warehouse

A resposta simples é que você provavelmente precisa dos dois.

Os Data Warehouses são ideais para tipos de relatório ou visão repetível que é comum nas práticas de negócios, como relatórios de vendas mensais, rastreamento de vendas por região ou tráfego do website. Um Data Lake é útil quando você tem uma análise menos direta para executar. Por exemplo, talvez você queira realizar uma análise do comportamento do tráfego em seu website. Estas são ferramentas complementares em vez de concorrentes.

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