Atualmente, as organizações operam sob a égide dos dados. As empresas buscam incessantemente maneiras de extrair e analisar informações de diversas fontes, visando otimizar receitas e aprimorar seus resultados financeiros.
Entretanto, qual seria o local mais adequado e seguro para consolidar e armazenar dados provenientes de múltiplas fontes, de forma a aproveitar ao máximo seu potencial?
Tanto os *data lakes* quanto os *data warehouses* emergem como soluções populares para lidar com grandes volumes de *big data*. As distinções cruciais entre eles residem na maneira como as organizações assimilam, armazenam e utilizam esses dados. Continue a leitura para um entendimento mais aprofundado.
O que é um Data Lake?
Um *data lake* consiste em um repositório centralizado onde dados de variadas fontes – em qualquer formato, seja ele estruturado ou não estruturado – são armazenados em seu estado original, ou seja, da forma como foram recebidos. Imagine-o como uma coleção de dados brutos, cuja utilidade exata ainda não foi definida. As empresas frequentemente armazenam em *data lakes* dados que possivelmente serão valiosos para análises futuras.
Principais características de um *data lake*:
- Contém uma mistura de dados úteis e irrelevantes, demandando, portanto, uma grande capacidade de armazenamento.
- Armazena dados tanto em tempo real quanto em lote. Por exemplo, é possível armazenar dados em tempo real provenientes de dispositivos IoT, mídias sociais ou aplicativos em nuvem, bem como dados em lote de bancos de dados ou arquivos.
- Possui uma arquitetura plana.
- Uma vez que os dados só são processados quando há necessidade de análise, é fundamental que haja um bom gerenciamento e manutenção. Caso contrário, o *data lake* corre o risco de se transformar em um verdadeiro “pântano de dados”.
Como, então, é possível recuperar informações rapidamente de um repositório tão vasto e aparentemente caótico? A resposta reside no uso de tags e identificadores de metadados, que são fundamentais para essa finalidade.
O que é um Data Warehouse?
Um *data warehouse* representa um repositório mais organizado e estruturado, concebido para abrigar dados prontos para análise. Dados estruturados, semiestruturados ou não estruturados, provenientes de diversas fontes, são assimilados, integrados, limpos, classificados, transformados e adaptados para utilização.
Um *data warehouse* contém um grande volume de dados históricos e atuais. Tipicamente, os dados são processados com foco em um problema de negócio específico (análise). Tais informações são consultadas por sistemas de *Business Intelligence* (BI) para análise, relatórios e geração de *insights*.
Geralmente, os *data warehouses* são compostos por:
- Um banco de dados (SQL ou NoSQL) para armazenamento e gestão de dados.
- Ferramentas de transformação e análise de dados para preparar as informações.
- Ferramentas de BI para mineração de dados, análise estatística, geração de relatórios e visualizações.
Como os *data warehouses* atendem a um propósito específico, os dados presentes neles são sempre relevantes. É possível, também, empregar ferramentas adicionais para suportar funcionalidades avançadas, como Inteligência Artificial e recursos espaciais ou gráficos. Os *data warehouses* criados para um domínio específico são conhecidos como *data marts*.
Principais diferenças entre Data Lakes e Data Warehouses
Reafirmando o que foi abordado anteriormente, um *data lake* armazena dados brutos, cuja finalidade ainda não foi determinada. Em contraste, um *data warehouse* contém dados já preparados para análise, em seu formato mais adequado.
Abaixo, algumas das diferenças essenciais entre um *data lake* e um *data warehouse*:
| Data Lake | Data Warehouse |
| Dados brutos, em qualquer formato, são assimilados de várias fontes. | Dados provenientes de diversas fontes são preparados para análise e relatórios. São estruturados. |
| O esquema é criado dinamicamente, conforme a necessidade (*schema-on-read*). | O esquema é predefinido no momento da gravação no *warehouse* (*schema-on-write*). |
| Novos dados podem ser adicionados com facilidade. | Os dados já estão prontos após o processamento, portanto, qualquer alteração demanda mais tempo e esforço. |
| Os dados precisam ser constantemente atualizados e gerenciados para manter sua relevância. | Os dados já estão em sua melhor forma, não exigindo manutenções específicas. |
| Consistem em grandes volumes de *big data* (petabytes). | Os dados são, geralmente, menores do que os encontrados em um *data lake* (terabytes). Um *data warehouse* pode conter dados operacionais de toda a organização, dados analíticos ou dados relevantes para um domínio específico. |
| Utilizado por cientistas de dados para diversos fins, como análise de streaming, inteligência artificial, análise preditiva e diversas outras aplicações. | Utilizado por analistas de negócios para processamento de transações (OLTP), análise operacional (OLAP), relatórios e criação de visualizações. |
| Os dados podem ser armazenados e arquivados por longos períodos, para serem analisados a qualquer momento. | Os dados necessitam ser limpos com frequência para acomodar as informações mais recentes. |
| O armazenamento é econômico, porém, seu consumo deve ser criteriosamente planejado. | O escopo dos dados é restrito a um problema de negócio específico. |
| Cientistas de dados podem desenvolver novos problemas e soluções analisando os dados. | Bancos de dados relacionais podem ser utilizados para armazenar dados. *Data warehouses* normalmente empregam bancos de dados relacionais, pois os dados necessitam estar em um formato específico. |
Casos de uso para Data Lake e Data Warehouse
À primeira vista, um *data lake* pode parecer a escolha mais prática, dada sua escalabilidade, flexibilidade e custo-benefício. Entretanto, um *data warehouse* pode ser uma excelente alternativa quando dados mais relevantes e estruturados são necessários para análises específicas.
A seguir, alguns casos de uso para *data lakes*:
#1. Cadeia de suprimentos e gestão
A enorme quantidade de *big data* em *data lakes* possibilita a análise preditiva para transporte e logística. Com base em dados históricos e atuais, empresas podem planejar suas operações diárias de forma eficiente, inspecionar movimentação de estoque em tempo real e otimizar custos.
#2. Assistência médica
Um *data lake* reúne todas as informações passadas e atuais dos pacientes, sendo útil para pesquisas, identificação de padrões, melhoria e antecipação de tratamentos, automatização de diagnósticos e obtenção de dados de saúde atualizados.
#3. Streaming de dados e IoT
Um *data lake* pode receber dados continuamente por meio de *pipelines* de análise, gerando relatórios contínuos e detectando atividades e movimentos incomuns, graças à sua capacidade de coletar dados praticamente em tempo real.
Alguns casos de uso para *data warehouses* são:
#1. Finanças
As informações financeiras de uma empresa podem ser mais bem geridas em um *data warehouse*. Funcionários podem acessar dados organizados e estruturados em forma de gráficos e relatórios para gerenciar processos financeiros, lidar com riscos e tomar decisões estratégicas.
#2. Marketing e segmentação de clientes
Um *data warehouse* cria uma fonte única de “verdade” ou dados corretos sobre clientes, coletados de diversas fontes. Empresas podem analisar esses dados para entender comportamentos, oferecer descontos personalizados, segmentar clientes com base em suas preferências e gerar mais leads.
#3. Dashboards e relatórios da empresa
Muitas empresas utilizam *data warehouses* de CRM e ERP para extrair dados sobre clientes internos e externos. Os dados são sempre relevantes e confiáveis para a criação de relatórios e visualizações.
#4. Migrando dados de sistemas legados
Com as ferramentas de ETL dos *data warehouses*, empresas podem transformar facilmente dados de sistemas legados em um formato mais adequado para análise por novos sistemas, o que auxilia na obtenção de *insights* sobre tendências históricas e na tomada de decisões precisas.
Exemplos de ferramentas do Data Lake
A seguir, alguns dos principais provedores de soluções para *data lakes*:
- Microsoft Azure – A plataforma Azure tem capacidade para armazenar e analisar petabytes de dados, facilitando a depuração e otimização de programas de *big data*.
- Google Cloud – A nuvem do Google oferece soluções econômicas para ingestão, armazenamento e análise de grandes volumes de *big data*, integrando-se com ferramentas como Apache Spark e BigQuery.
- Atlas MongoDB – Atlas *data lake* é um sistema de armazenamento totalmente gerenciado, com capacidade para armazenar dados em grande escala e realizar consultas de alto desempenho.
- Amazon S3 – A nuvem AWS fornece as ferramentas necessárias para criar um *data lake* flexível, seguro e econômico, incluindo um console interativo para gerenciamento de usuários e controle de acesso.
Exemplos de ferramentas de Data Warehouse
A seguir, alguns dos principais fornecedores de soluções para *data warehouses*:
- SAP – O *data warehouse* SAP permite acesso a dados de diversas fontes, possibilitando o compartilhamento seguro de *insights* e modelos, acelerando a tomada de decisões e combinando dados internos e externos.
- ClicData – O *data warehouse* inteligente do ClicData garante integridade, qualidade e facilidade na geração de relatórios, com sistemas de agendamento e APIs em tempo real.
- Amazon Redshift – Um dos *data warehouses* mais utilizados, o Redshift usa SQL para analisar todos os tipos de dados presentes em diversos bancos de dados, lagos ou outros armazéns.
- Armazém IBM Db2 – A IBM oferece soluções de armazenamento de dados internas, em nuvem e integradas, além de ferramentas de *machine learning* e inteligência artificial.
- Armazém de dados Oracle Cloud – A Oracle emprega um banco de dados na memória e oferece recursos gráficos, de *machine learning* e espaciais para análise de dados mais ágil e rica.
Considerações finais
Tanto os *data lakes* quanto os *data warehouses* apresentam benefícios e casos de uso distintos. Enquanto *data lakes* são mais escaláveis e flexíveis, *data warehouses* oferecem informações confiáveis e estruturadas. A implementação de *data lakes* é um conceito relativamente recente, ao passo que *data warehouses* são amplamente utilizados por organizações para gerenciar seus dados de maneira eficiente.