Data Lakes x Data Warehouses: você sabia dessas 4 principais diferenças?

As empresas estão testemunhando um boom de dados, que também exige novas capacidades de infraestrutura e gerenciamento de dados. Do jeito que está, a maioria das empresas gasta mais de 30% de seu orçamento de TI em armazenamento de dados, backup e recuperação de desastres, conforme pesquisa em 2022. E isso abrange conjuntos de dados estruturados e não estruturados.

Dois conceitos críticos relacionados às operações de dados são lagos e armazéns. Eles têm algumas coisas em comum – por exemplo, ambos são usados ​​para armazenamento e ambos são interoperáveis ​​com a nuvem. Mas saber a diferença entre data lakes e data warehouses pode ajudá-lo a otimizar seu uso. Por exemplo, data lakes são mais adequados para dados não estruturados (“grandes”) do que warehouses.

Antes de discutirmos esta e outras diferenças entre data lakes e data warehouses, vamos discutir brevemente cada conceito.

O que é um Data Lake?

Um data lake é um centro de armazenamento vasto e massivamente escalável que contém grandes quantidades de dados não processados ​​até que sejam necessários para uso.

Não há restrição quanto ao volume ou tamanho das contas ou de um arquivo, nem há um caso de uso específico. Portanto, pode incluir qualquer tipo de dado. Os dados podem ser não processados, semiestruturados ou estruturados e podem vir de várias fontes. Sempre que necessário, você pode recuperar dados do data lake.

Quando você precisa coletar e armazenar uma grande quantidade de dados sem processamento ou análise naquele momento, pode usar o modelo de data lake. Os cientistas ou engenheiros de dados são os usuários finais dos data lakes.

A centralização de várias fontes é o principal benefício dos data lakes; mas você também deve se lembrar de algumas desvantagens. A segurança dos dados, bem como o gerenciamento de acesso, representam o maior risco para os data lakes. Devido ao possível requisito de privacidade, os dados que são despejados em um lago sem qualquer supervisão representam uma ameaça.

Além disso, pode haver problemas com a qualidade dos dados. Sem consideração e cuidado suficientes, um data lake pode degenerar em um pântano de dados inutilizáveis ​​e não estruturados, sem identificação ou indexação distinta.

O que é um Data Warehouse?

Ao contrário dos data lakes, um data warehouse é uma vasta seleção de dados corporativos de fontes operacionais e externas. A informação já foi estruturada, filtrada e organizada para um propósito específico.

Armazéns de dados são freqüentemente usados ​​para facilitar a troca de informações entre bancos de dados específicos de departamentos em empresas de médio e grande porte. Eles podem conter informações sobre produtos, pedidos, clientes, estoques e trabalhadores, entre outros elementos. Empreendedores e consumidores empresariais são os usuários finais de um data warehouse.

Para obter informações comerciais úteis, a maioria das empresas deve agregar dados de muitos subsistemas desenvolvidos em diferentes plataformas. Esse problema é solucionado pelo armazenamento de dados, que consolida todos os dados de uma organização em um repositório centralizado e permite o acesso a partir de um único local.

Há algumas desvantagens a serem consideradas ao usar data warehouses. Requer limpeza, transformação e integração contínuas de dados. Devido aos muitos objetivos (às vezes contraditórios) que uma empresa busca alcançar, a implementação pode ser repleta de dificuldades.

Além disso, os data warehouses podem precisar da reconfiguração de seus sistemas operacionais e de TI.

Como você pode ver, um data lake e um data warehouse têm seu próprio conjunto de prós e contras. É importante saber a diferença entre os dois para empregar cada sistema adequadamente.

Os data lakes suportam dados não estruturados, mas os armazéns não

Esta é possivelmente a maior diferença entre data lakes e data warehouses.

Nos data lakes, os dados brutos são armazenados em seu formato original. Além de dados semiestruturados e não estruturados, como registros de dispositivos da Internet das Coisas (IoT) (texto), fotos (.png,.jpg), vídeos (.mp4,.wav etc.) e outros formatos estruturados, as informações recebidas por meio de um sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e planejamento de recursos empresariais (ERP) também podem ser incorporadas, bem como big data, como conversas em mídias sociais.

Em contraste, um data warehouse pode armazenar textos, números e outras formas de dados acessíveis usando consultas de linguagem de consulta estruturada (SQL). Isso indica que as categorias de dados armazenados em um warehouse são equivalentes àquelas encontradas em bancos de dados relacionais.

Os data lakes permitem o armazenamento de informações desorganizadas, semiestruturadas e estruturadas, enquanto a maioria dos dados salvos em data warehouses é estruturada. No entanto, certos conjuntos de dados, como Snowflake (que apresenta uma variante e tipo de dados de objeto), também podem armazenar dados semiestruturados.

Os data warehouses podem armazenar informações de recursos não estruturados e semiestruturados, mas somente depois de terem sido transformados.

( Leia também : Privacidade de dados vs. Segurança de dados)

Data Lakes usam Schema-on-Read, enquanto Data Warehouses usam Schema-on-Write

O esquema descreve a organização formalizada dos dados. Os data lakes se beneficiam do schema-on-read. Dessa forma, cada vez que recebemos dados, o formato e a estrutura são especificados, mas não há nenhuma regra big-O (ordem da função) configurada antes de consultar o data lake.

Ao contrário dos warehouses, os lakes não empregam schema-on-write, o que significa que a estrutura e a organização dos dados devem ser especificadas antes de sua transferência para o data warehouse.

Em contraste, os arquitetos ou operadores de dados devem investir muito esforço na estrutura de dados para data warehouses. Isso se deve ao fato de que a estrutura de dados deve ser simples de utilizar e relatar para os analistas de dados. Isso abrange tabelas normalizadas ou desnormalizadas, bem como os esquemas em estrela e em floco de neve. Como o modelo de dados deve ser preparado para pesquisa e inteligência de negócios, o schema-on-write é usado.

Essa diferença entre data lakes e data warehouses decorre de um fato central: os lakes armazenam todos os dados de que uma empresa precisa, podem ser empregados posteriormente e podem nunca ser usados. Um data warehouse, ao contrário, seleciona com muito cuidado o material que vai armazenar antes de absorvê-lo, pois deve estar mais bem preparado para uso.

Data Warehouses usam fluxos de trabalho ETL e geralmente são mais caros

O método extrair, transformar e carregar (ETL) é usado para transferir dados para armazéns. Estas são as ações realizadas:

• Obtendo informações de fontes de dados brutos
• Descontaminar e interpretar os dados
• Adicionando material em repositórios de dados operacionais

Em contraste, os data lakes usam a abordagem ELT. Se necessário, um analista ou arquiteto de dados modifica os dados após a análise. Essa diferença entre data lakes e data warehouses contribui para outro fator importante: os data lakes podem se safar usando servidores de commodities escalonáveis ​​e baratos, bem como armazenamento de objetos liderado pela nuvem com camadas especializadas de baixo custo. Isso diminui o preço por gigabyte de dados armazenados.

Por outro lado, os data warehouses são muito mais caros devido aos recursos adicionais de processamento necessários para a execução de consultas analíticas, juntamente com suas despesas de armazenamento. O uso de ETL em vez de ELT também aumenta as despesas.

Os data lakes são mais fáceis de usar, mas os dados nos armazéns estão mais prontos para uso

A palavra “facilidade de uso” refere-se à usabilidade geral de um repositório de dados, não aos dados armazenados nele. Como a arquitetura de um data lake não possui uma estrutura definida, é simples de acessar e alterar. Além disso, como os data lakes não têm limitações, os usuários podem alterar os dados rapidamente. Por definição, os data warehouses são muito mais estruturados.

O processamento e a organização dos dados em um data warehouse tornam os dados mais simples de interpretar e utilizar. Cada informação guardada em um warehouse foi feita para uma finalidade específica, pois ali são armazenados apenas os dados filtrados e processados. Ou seja, não se perde espaço com informações que talvez nunca sejam utilizadas, e os dados estão todos prontos para uso.

No entanto, as limitações estruturais tornam difícil e dispendiosa a modificação dos armazéns de dados.

Como você pode ver, tanto os data lakes quanto os data warehouses oferecem benefícios importantes para o seu negócio. Se você lida regularmente com big data, os lakes são obrigatórios; em comparação, os armazéns são essenciais para fortalecer o BI e a análise, e muitas vezes os dois são usados ​​lado a lado para obter melhores resultados.