Desde que tudo passou a ser digital, e com o aumento de usuários diários na internet, as empresas focam suas tomadas de decisão com base nos dados gerados. Esses dados podem ser gerados internamente ou externamente. Podem ser dados de operações, de vendas, sobre os consumidores e clientes ou até mesmo sobre os concorrentes.
Dependendo do tamanho da empresa, diariamente são gerados milhares de dados. Para que essas informações possam ser usadas pelas empresas, é preciso que elas sejam guardadas e bem organizadas. Para isso, existem métodos de armazenamento de dados, como o data lake e o data warehouse.
Neste conteúdo, vamos explicar o que é data lake e data warehouse, além de falar as diferenças entre eles e mais. Então, continue lendo até o final para não restar dúvidas.
O que é Data Lake?
O data lake é um tipo de armazenamento de dados que pode ser visto como um repositório, ou ainda, container, centralizado. Ele é capaz de armazenar dados estruturados e não estruturados. Os dados também podem ser não processados, sem precisar passar por nenhum tipo de transformação.
O data lake também é compatível com qualquer tipo de dado, como por exemplo, imagens, textos, vídeos, modelos de machine learning e dados coletados em tempo real.
Um dos lados positivos do data lake é a capacidade de armazenar tantos dados diferentes. No entanto, esse também pode ser um dos lados negativos.
Mesmo que esse tipo de armazenamento seja de rápida leitura, por ter tantos dados diversos, se não for implementado alguma técnica para manter a qualidade e a governança dos dados em ordem, o armazenamento pode resultar em uma grande bagunça.
O nome “data lake” vem justamente da ideia de um lago. Isso porque, o data lake é flexível e armazena uma grande quantidade de dados.
O que é Data Warehouse?
O data warehouse é mais usado no business intelligence (BI) e é composto por diversas bases de dados estruturados. Como o armazenamento é apenas de dados estruturados, muito espaço é economizado, visto que apenas os dados que possam ser realmente úteis são guardados.
É durante a importação que ocorre a organização das bases de dados. Empresas que lidam com muitos dados diariamente precisam dessa ferramenta para que essas possam ter uma compreensão clara e profunda de todos os padrões e tendências do negócio.
O nome “data warehouse” faz alusão ao “armazém de dados” ou “depósito de dados” e é exatamente isso que o data warehouse é. Armazena, de forma organizada, todos os dados estruturados.
Quais as diferenças entre os dois?
Apesar dos dois conceitos serem sobre armazenamento de dados, é importante lembrar que eles são diferentes. Cada um deles serve para um propósito específico, funciona de uma forma e atende diferentes objetivos.
De forma resumida, podemos listas as diferenças como:
- No data lake o objetivo não é tão claro e aceitam dados brutos;
- Os dados no data warehouse são estruturados e organizados com uma finalidade específica já pensada;
- A estrutura do data lake é variável;
- Já no warehouse, as estruturas são fixas;
- Para manter o data lake, o custo é menor que para o warehouse.
Data Lake ou Data Warehouse: qual o melhor para o meu negócio?
A maioria dos negócios precisam de uma combinação de data lake com data warehouse para terem todas as suas necessidades assistidas.
Por exemplo, o data warehouse é muito usado no setor da saúde. No entanto, esse setor gera muitos dados diariamente, com laudos médicos, resultados de exames, entre outros.
Por conta dessa grande quantidade de dados, uma combinação com o data lake seria melhor, já que ele suporta dados estruturados e não estruturados e daria melhores insights em tempo real.
Já para o setor financeiro, a melhor escolha é o data warehouse. Visto que ele é mais organizado e esse setor precisa de organização impecável para não ocorrer nenhum problema com os dados de clientes ou da empresa.
Em conclusão, podemos perceber que tanto o data lake, quanto o data warehouse são importantes e ajudam as empresas com a organização dos dados. Para saber qual o melhor para seu negócio, sugerimos que conte com a Precisio Analytics.
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