Na era do Big Data, as empresas enfrentam o desafio de gerenciar e aproveitar eficientemente grandes quantidades de informações para impulsionar o crescimento e obter vantagem competitiva. Abordagens tradicionais, como Data Lakes e Data Warehouses, surgiram como soluções populares, cada uma com suas próprias forças e limitações. No entanto, um novo conceito está mudando drasticamente o cenário do gerenciamento de dados – o chamado Data Lakehouse.
Se você não sabe o que é um Data Lakehouse, deseja entender as diferenças e relações entre esse conceito e os de Data Lake e Data Warehouse, bem como conhecer ferramentas que trabalham sob esse viés, continue a leitura!
O que é um Data Warehouse?
Esse é um repositório estruturado e altamente organizado que armazena dados de diversas fontes em um esquema pré-definido. Os Data Warehouses permitem que as empresas capturem e armazenem vastas quantidades de dados estruturados.
Ademais, os dados de um Data Warehouse passam pelo processo de ETL (Extração, Transformação e Carga) para garantir a integridade e a consistência dos dados. Ou seja, esse tipo de estrutura permite uma análise mais precisa.
Por fim, Data Warehouses são projetados principalmente para o uso por parte de analistas de negócios e são ideais para soluções de Business Intelligence, bem como para gerar relatórios gerenciais.
Quando é vantajoso usar um Data Warehouse?
O uso de um Data Warehouse é vantajoso quando existe a necessidade de armazenar grandes quantidades de dados vindos de diversas fontes. Desse modo, ele atua como um repositório centralizado que organiza, integra e disponibiliza informações de maneira estruturada.
Imagine que você tem uma loja online que vende diversos produtos. Ao longo do tempo, você acumula informações sobre vendas, estoque, clientes e campanhas de marketing. Esses dados estão dispersos em diferentes sistemas e formatos. Para entender o desempenho da sua loja, você precisa juntar essas informações e analisá-las de forma integrada. É aí que entra o Data Warehouse. Ele permite análises complexas e a geração de relatórios detalhados sobre vendas, tendências de mercado e comportamento do cliente. Dessa forma, você pode identificar oportunidades de crescimento, otimizar processos e tomar decisões mais embasadas.
Quais as limitações de um Data Warehouse?
O primeiro ponto limitante de um Data Warehouse é que, caso não haja uma estratégia de governança de dados dentro da sua empresa, fica muito difícil manter a organização dos dados. Até porque, com uma estrutura de governança, os colaboradores conseguem pegar os dados necessários para alcançar determinado objetivo de maneira mais simples e tomar decisões mais favoráveis.
Outra limitação diz respeito ao custo envolvido na implementação e manutenção de um Data Warehouse. Ele requer investimentos em hardware, software, infraestrutura e profissionais especializados. Além disso, a integração e transformação dos dados podem exigir tempo e esforço significativos. Portanto, empresas de menor porte podem enfrentar dificuldades financeiras para implantar e manter um Data Warehouse.
Por fim, uma terceira desvantagem envolve a latência dos dados. Como um Data Warehouse centraliza dados de várias fontes, a atualização e a disponibilidade dos dados podem ser afetadas. Isso significa que os dados podem não ser atualizados em tempo real, havendo um atraso entre a coleta dos dados originais e sua disponibilidade para análise. Dependendo das necessidades da empresa, isso pode limitar a capacidade de tomada de decisões em tempo real.
O que é um Data Lake?
Um Data Lake é um repositório centralizado que armazena dados brutos e não processados de várias fontes. Através dele, é possível guardar uma variedade de tipos de dados (estruturados, semiestruturados e não estruturados) em seu formato nativo.
Além disso, o Data Lake armazena grandes quantidades de dados sem muitos custos, é um ambiente de armazenamento flexível e escalável e não impõe um esquema de dados pré-definido. Essa é uma tecnologia ideal para projetos de Ciência de Dados e Machine Learning.
Quando é vantajoso usar um Data Lake?
Como já falamos anteriormente, a grande vantagem de contar com um Data Lake se dá quando a organização precisa lidar com grandes volumes de dados brutos e não estruturados. Ou seja, quando eles não têm um formato pré-definido ou organizado de forma específica.
Nesse sentido, é possível armazenar todos os dados no seu formato original, sem que exista a necessidade de realizar transformações neles. Além disso, o Data Lake permite uma ingestão – processo de coleta e importação de dados brutos de diversas fontes para um sistema de armazenamento – rápida e eficiente, algo que garante uma flexibilidade de expansão.
Em resumo, um Data Lake é uma escolha estratégica para explorar e analisar os dados de forma flexível e permitir descobertas valiosas.
Quais as limitações de um Data Lake?
A primeira desvantagem está relacionada à complexidade na gestão dos dados. Embora ofereça a flexibilidade de ingestão de diversos tipos de dados, como arquivos, documentos, logs e dados estruturados e não estruturados, essa falta de estrutura definida requer investimento de tempo e esforço em atividades como catalogação, metadados e governança para garantir que os dados sejam compreendidos e utilizados corretamente.
Outra limitação é a qualidade dos dados. Como o Data Lake aceita dados brutos sem necessidade de transformações prévias, pode haver uma falta de controle sobre a qualidade dos dados armazenados. Isso pode resultar na presença de dados incorretos, duplicados ou inconsistentes no Data Lake, comprometendo a confiabilidade das análises e tomadas de decisão baseadas nesses dados.
Por último, também há uma complexidade na análise dos dados. Embora seja uma excelente fonte de dados para análises exploratórias e descoberta de insights, à medida que o volume de dados aumenta, pode ser desafiador encontrar os dados relevantes para uma análise específica. Além disso, a ausência de uma estrutura definida pode tornar a preparação e transformação dos dados mais complexas, exigindo habilidades técnicas avançadas.
O que é um Data Lakehouse?
O Data Lakehouse é um conceito revolucionário que está transformando a forma como as empresas lidam com seus dados. Ele combina o melhor dos dois mundos – a escalabilidade e flexibilidade de um Data Lake e a confiabilidade e estrutura de um Data Warehouse. Essa abordagem inovadora permite que as organizações armazenem uma ampla variedade de dados brutos, processados e curados em uma plataforma unificada.
Ao adotar o Data Lakehouse, as empresas podem tirar proveito da capacidade de refinar e transformar dados brutos em formatos estruturados e confiáveis, o que possibilita uma análise mais eficiente e precisa. Além disso, o Data Lakehouse oferece a vantagem de acesso rápido aos dados, permitindo análises avançadas e insights em tempo real. Isso significa que as empresas podem tomar decisões mais informadas e ágeis, impulsionando a inovação, a transformação digital e a competitividade.
Uma das principais vantagens do Data Lakehouse é a capacidade de iterar (ou seja, repetir ações) e refinar os modelos de dados. Com essa abordagem, as organizações têm a flexibilidade de realizar ajustes e melhorias contínuas nos dados e nos processos de análise, sem comprometer a estrutura e a confiabilidade dos dados. Isso promove a evolução constante dos sistemas de dados, permitindo que as empresas acompanhem as mudanças nos requisitos e no ambiente de negócios.
Incorporando o Data Lakehouse com o Databricks
O Databricks, plataforma unificada de análise, está na vanguarda do empoderamento das organizações para adotar a arquitetura do Data Lakehouse de forma transparente.
Ao aproveitar o poder do Apache Spark e do Delta Lake, o Databricks fornece um ambiente unificado e colaborativo para Engenharia de Dados, Ciência de Dados e análises. Ele permite que as empresas ingiram, processem e analisem dados de várias fontes em tempo real, garantindo a confiabilidade, consistência e governança dos dados.
Como vantagens, essa plataforma oferece:
- Plataforma unificada: o Databricks oferece uma plataforma única que integra Engenharia de Dados, Ciência de Dados e análises, permitindo colaboração perfeita e compartilhamento de conhecimento entre equipes;
- Escalabilidade e desempenho: com o Databricks, as organizações podem lidar com volumes massivos de dados e processá-los em escala, graças às suas capacidades de computação distribuída;
- Integridade e governança de dados: o Databricks garante a integridade e governança dos dados com recursos como controle de versão, linhagem de dados e controles de acesso detalhados;
- Análises avançadas: ao combinar dados estruturados e não estruturados em uma plataforma unificada, o Databricks permite análises avançadas e Machine Learning, resultando em insights valiosos e decisões data-driven.
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Tanto o Data Warehouse, quanto o Data Lake, quanto o Data Lakehouse se adaptam às mais variadas realidades das organizações. Por isso, se você está buscando a melhor estratégia para gerenciar e analisar seus dados, entre em contato conosco! Nós podemos te ajudar a encontrar a solução ideal para as suas dores. Clique no banner abaixo e fale com um de nossos especialistas.
