As empresas de hoje são centradas em dados. As empresas estão encontrando maneiras de extrair e analisar dados de várias fontes com eficiência e melhorar as receitas e os lucros dos negócios.
Mas qual é o lugar mais seguro para armazenar e integrar dados de várias fontes e aproveitá-los ao máximo?
Tanto os data lakes quanto os data warehouses são formas populares de gerenciar grandes quantidades de big data. As diferenças entre eles estão em como as organizações ingerem, armazenam e usam os dados. Leia para saber mais.
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O que é um Data Lake?
Um data lake refere-se a um repositório de armazenamento central onde os dados ingeridos de várias fontes – em qualquer formato (estruturado ou não estruturado) – são armazenados conforme recebidos. É como um conjunto de dados brutos, cuja finalidade ainda é desconhecida. As empresas geralmente armazenam dados que podem ser potencialmente úteis para análises futuras em um data lake.
Principais recursos de um data lake:
- Ele contém uma mistura de dados úteis e não úteis e, portanto, precisa de muito espaço de armazenamento.
- Armazena dados em tempo real e em lote – por exemplo, você pode armazenar dados em tempo real de dispositivos IoT, mídia social ou aplicativos em nuvem e dados em lote de bancos de dados ou arquivos de dados.
- Tem uma arquitetura plana.
- Como os dados não são processados até que sejam necessários para análise, eles precisam ser bem governados e mantidos; caso contrário, pode se transformar em pântanos de dados.
Então, como podemos recuperar dados rapidamente de um repositório de armazenamento tão vasto e aparentemente confuso? Bem, um data lake usa tags e identificadores de metadados para essa finalidade!
O que é um Data Warehouse?
Um repositório mais organizado e estruturado – um data warehouse contém dados prontos para análise. Dados estruturados, semiestruturados ou não estruturados de várias fontes são ingeridos, integrados, limpos, classificados, transformados e adaptados para uso.
O Data warehouse contém grandes quantidades de dados passados e atuais. Normalmente, os dados são processados para um problema de negócios específico (análise). Essas informações são consultadas por sistemas de Business Intelligence (BI) para análise, relatórios e insights.
Os data warehouses geralmente consistem no seguinte:
- Um banco de dados (SQL ou NoSQL) para armazenar e gerenciar dados
- Ferramentas de transformação e análise de dados para preparar dados
- Ferramentas de BI para mineração de dados, análise estatística, relatórios e visualização
Como os data warehouses atendem a um propósito específico, você sempre terá dados relevantes. Você também pode usar ferramentas adicionais em data warehouses para atender a recursos avançados, como Inteligência Artificial e recursos espaciais ou gráficos. Os data warehouses criados para um domínio específico são chamados de data marts.
Principais diferenças entre Data Lakes e Data Warehouses
Para reiterar o que lemos acima, o data lake contém dados brutos cuja finalidade não foi definida. Em contraste, um data warehouse contém dados que estão prontos para análise e já estão em sua melhor forma.
Data lake vs. Data warehouse
Algumas diferenças entre um data lake e um data warehouse são:
Data LakeData WarehouseDados brutos ou processados em qualquer formato são ingeridos de várias fontesOs dados são obtidos de várias fontes para análise e relatórios. É estruturadoEsquema é criado dinamicamente conforme necessário (esquema-on-read)Esquema predefinido durante a gravação no warehouse (Esquema-on-write)Novos dados podem ser adicionados facilmenteOs dados estão prontos após o processamento, portanto, qualquer nova alteração requer mais tempo e esforço.Os dados precisam ser atualizados e governados para serem relevantesOs dados já estão em sua melhor forma, portanto não requerem manutenção específicaEles consistem em grandes volumes de big data (petabytes)Os dados geralmente são menores que os do data lake (terabytes). O data warehouse pode conter dados operacionais de uma organização inteira, dados analíticos ou dados relevantes para um domínio específico Usado por cientistas de dados para vários fins, como análise de streaming, inteligência artificial, análise preditiva e muitos casos de uso. Usado por analistas de negócios para processamento de transações ( OLTP), análise operacional (OLAP), relatórios, criação de visualizaçõesOs dados podem ser armazenados e arquivados por um longo período para serem analisados a qualquer momento. Os dados precisam ser limpos com frequência para acomodar os dados mais recentes O armazenamento é barato. – consumindo, portanto, deve ser planejado criteriosamente. Os cientistas de dados podem desenvolver novos problemas e soluções observando os dados. O escopo dos dados é limitado a um problema de negócios específico. bancos de dados relacionais podem ser usados para armazenar dados. Os data warehouses normalmente usam bancos de dados relacionais porque os dados precisam estar em uma partição formato cular.
Casos de uso para Data Lake e Data Warehouse
É fácil pensar em um data lake como uma escolha mais conveniente porque é mais escalável, flexível e amigável ao bolso. No entanto, um data warehouse pode ser uma ótima ideia quando você precisa de dados mais relevantes e estruturados para análises específicas.
Alguns casos de uso para data lake são os seguintes:
#1. Cadeia de suprimentos e gestão
A enorme quantidade de big data em data lakes ajuda a análise preditiva para transporte e logística. Usando dados históricos e atuais, as empresas podem planejar suas operações diárias sem problemas, inspecionar a movimentação de estoque em tempo real e otimizar custos.
#2. Assistência médica
O data lake tem todas as informações passadas e atuais dos pacientes. Isso é útil para pesquisar, encontrar padrões, fornecer tratamento melhor e antecipado para doenças, automatizar diagnósticos e obter os detalhes mais atualizados da saúde de um paciente.
#3. Streaming de dados e IoT
Os data lakes podem receber continuamente dados de streaming enviados a pipelines de análise para relatórios contínuos e detecção de atividades e movimentos incomuns. Isso é possível devido à capacidade do data lake de coletar dados (quase) em tempo real.
Alguns casos de uso para o data warehouse são:
#1. Finança
As informações financeiras de uma empresa podem ser mais adequadas para um data warehouse. Os funcionários podem acessar facilmente informações organizadas e estruturadas na forma de gráficos e relatórios para gerenciar os processos financeiros, lidar com riscos e tomar decisões estratégicas.
#2. Marketing e segmentação de clientes
O data warehouse cria uma única fonte de ‘verdade’ ou dados corretos sobre clientes coletados de várias fontes. As empresas podem analisar esses dados para entender o comportamento dos clientes, oferecer descontos personalizados, segmentar clientes com base em suas preferências e gerar mais leads.
#3. Dashboards e relatórios da empresa
Muitas empresas usam data warehouses de CRM e ERP para extrair dados sobre clientes externos e internos. Os dados são sempre relevantes e podem ser confiáveis para a criação de qualquer tipo de relatório e visualização.
#4. Migrando dados de sistemas legados
Usando os recursos de ETL dos data warehouses, as empresas podem transformar facilmente os dados do sistema legado em um formato mais utilizável que os novos sistemas possam analisar. Isso ajudará as organizações a obter insights sobre tendências históricas e tomar decisões de negócios precisas.
Exemplos de ferramentas do Data Lake
Alguns dos principais provedores de data lake são:
- Microsoft Azure – O Azure pode armazenar e analisar petabytes de dados. O Azure facilita a depuração e a otimização de programas de big data.
- Google Cloud – A nuvem do Google oferece ingestão, armazenamento e análise econômicos de grandes volumes de big data de qualquer tipo. Ele também se integra a ferramentas de análise como Apache Spark, BigQuery e outros aceleradores de análise.
- Atlas MongoDB – Atlas data lake é um armazenamento de data lake totalmente gerenciado. Ele fornece maneiras econômicas de armazenar dados em grande escala e pode executar consultas de alto desempenho que usam menos poder de computação, economizando tempo e custo.
- Amazon S3 – A Nuvem AWS fornece as ferramentas necessárias para criar um data lake flexível, seguro e econômico. Possui um console interativo para gerenciar os usuários do data lake e controlar o acesso aos usuários.
Exemplos de ferramentas de Data Warehouse
Alguns dos principais fornecedores de soluções de data warehouse são:
- SEIVA – O data warehouse SAP permite que os usuários acessem semanticamente dados ricos de várias fontes. As empresas podem compartilhar insights e modelos com segurança, acelerar a tomada de decisões e combinar dados externos e internos com segurança.
- ClicData – O data warehouse inteligente e integrado do ClicData garante integridade, qualidade e facilidade de geração de relatórios. O ClicData oferece sistemas de agendamento e APIs em tempo real para que você possa obter dados atualizados o tempo todo.
- Amazon Redshift – Um dos data warehouses mais usados, o Redshift usa SQL para analisar todos os tipos de dados presentes em vários bancos de dados, lagos ou outros armazéns. Oferece um ótimo equilíbrio entre custo e desempenho.
- Armazém IBM Db2 – A IBM fornece soluções de armazenamento de dados internas, em nuvem e integradas. Ele também integra ferramentas de aprendizado de máquina e inteligência artificial para análise de dados mais profunda e compartilha um mecanismo SQL comum para simplificar consultas.
- Armazém de dados Oracle Cloud – A Oracle usa um banco de dados na memória e oferece recursos gráficos, de aprendizado de máquina e espaciais para mergulhar profundamente nos dados para uma análise de dados mais rápida e rica.
Palavras finais
Tanto os data lakes quanto os data warehouses têm seus próprios benefícios e casos de uso ideais. Embora os data lakes sejam mais escaláveis e flexíveis, os data warehouses sempre têm informações confiáveis e estruturadas. A implementação do data lake é relativamente nova, enquanto o data warehouse é um conceito estabelecido usado por muitas organizações para gerenciar com eficiência seus dados internos e externos.