Hoje, é comum ouvir sobre Data Lake ou Data Warehouse, mas você sabe o que significa esse conceito?

Que os dados estão em toda parte, não é novidade. Que seu crescimento é exponencial, tampouco. De acordo com previsão da Statista, empresa alemã especializada em dados de mercado e consumidores, em 2025 devemos alcançar 180 zettabytes de dados digitais globalmente, ou 180 trilhões de gigabytes.

Mas, se hoje a análise de dados e Big Data já fazem parte da realidade de empresas de diversos tamanhos e segmentos, não significa que todas estejam capacitadas para utilizar esse grande volume de dados como um ativo de negócio para aumentar sua competitividade no mercado e pautar decisões cada vez mais estratégicas.

Muitas empresas ainda enfrentam desafios relacionados tanto ao armazenamento, extração, integração e análise de dados, quanto à qualidade das informações e à mão de obra qualificada, o que dificulta uma transformação digital que seja efetiva e valiosa para os negócios.

Nesse cenário, com o objetivo de superar desafios e enxergar avanços pautados no gerenciamento de dados, as organizações estão investindo em arquiteturas e modelos como Data Warehouse e Data Lake. Vamos a eles.

Data Warehouses e Data Lakes: o que são e quando usá-los?

Data Warehouses (DW) são sistemas de gerenciamento de dados feitos para oferecer suporte às atividades de análise avançada. Funcionam como bancos de dados relacionais, baseados na linguagem SQL.

Por centralizarem uma grande quantidade de dados de diversas fontes, com o tempo se tornam um registro histórico e Single Source of Truth (SSOT) – ou a única fonte de informações confiáveis para uma organização, evitando achados conflitantes.

Além de permitir que as empresas tenham insights úteis de seus dados para decisões mais estratégicas, os Data Warehouses são otimizados para disponibilizar dados estruturados de maneira simples e amigável para os usuários – por conta de suas características, seus dados são limpos, enriquecidos, cruzados e com adição das regras de negócio, e transformados em modelos que facilitam a leitura pelas equipes que lidam com esse tipo de demanda.

Benefícios do Data Warehouse

  • Orientados para um assunto
  • Dados integrados e estáveis
  • Análise variável com o tempo

Já os Data Lakes são estruturas de armazenamento de arquivos tanto estruturados como não estruturados, o que significa que é possível armazenar dados de diferentes fontes e em distintos formatos, sem tratamento prévio, provenientes de telemetria, mídias sociais, aplicativos móveis, websites e até de processos de negócio.

É assim que os Data Lakes atendem aos 3 Vs do Big Data: variedade, volume e velocidade.

Por guardar os dados sem tratamento prévio, os Data Lakes permitem que uma imensa quantidade de informações não estruturadas, ou semi estruturadas, sejam mantidas em um único lugar, aguardando seu uso – que é quando os objetivos são estabelecidos.

Tudo isso é feito de forma otimizada para empoderar e facilitar processos de search analytics, real-time analytics e machine learning.

Benefícios do Data Lake

  • Rápida inserção de dados
  • Compatibilidade com ferramentas de ciências de dados
  • Garantia de baixo custo, escalabilidade e colaboração

Os Data Lakes podem substituir por completo os Data Warehouses?

A resposta é não. Na teoria, pode até parecer que, com um Data Lake estruturado e organizado, a empresa não precisará de um Data Warehouse. Porém, isso nem sempre é verdade, já que ambos os modelos têm suas particularidades, benefícios e diferenças.

Olhando por esse prisma, é preciso compreender as diferenças e similaridades entre os dois para encontrar o que seja mais adequado ao negócio.

Os Data Lakes vieram para resolver dois grandes problemas: eliminar silos e criar um repositório único para várias fontes de dados de estruturas diferentes. Contudo, isso traz desafios de governança de dados, segurança e até de disponibilização, fatores que são endereçados com o uso de Data Warehouses por um melhor custo-benefício.

Existem cenários em que um Data Lake pode atender de maneira mais eficiente e eficaz determinados casos de uso, mas é importante ter em mente que isso não é uma verdade absoluta, ainda mais com os novos Data Warehouses em nuvem – como Synapse, Redshift e Big Query – que estão cada vez mais sofisticados, otimizados em custo e com enorme capacidade de processamento.

Esses, geralmente, são usados por profissionais de negócio que necessitam ter uma visão pronta para buscar respostas na análise de dados.

O time de Data Analytics da Iteris é altamente especializado e qualificado para construir Data Lakes e Data Warehouses, compreendendo os desafios e objetivos de nossos clientes para indicar a melhor solução rumo à transformação digital.

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