Data Lake vs. Data Warehouse: Entenda as Diferenças e Suas Aplicações

Quando falamos de dados, os termos Data Lake e Data Warehouse são frequentemente utilizados, mas o que significam?

Data Lake e Data Warehouse são duas abordagens distintas para o armazenamento e gerenciamento de dados, cada uma com suas características e usos específicos.

O que é um Data Lake?

Já parou para pensar onde são armazenados todos os dados que geramos em sites como cookies, dados cadastrais e de formulários que preenchemos em sites na internet? Bom, nossos dados 'crus' por assim dizer ficam em Data Lakes.

Um Data Lake é um repositório centralizado que permite armazenar grandes volumes de dados em seu formato original e bruto. Este ambiente flexível aceita dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, provenientes de diversas fontes como logs de servidores, redes sociais, dispositivos IoT e muito mais. A arquitetura de um data lake é projetada para ser escalável e econômica, permitindo que as empresas armazenem dados sem a necessidade imediata de processamento ou transformação. Mas e quando queremos usar esses dados? Aí que entram as Data Warehouses.

O que é um Data Warehouse?

Um Data Warehouse é um sistema mais estruturado e organizado, utilizado para armazenar dados que já foram processados e transformados. Este tipo de repositório é otimizado para consultas e análises rápidas, sendo ideal para relatórios empresariais e tomada de decisões. Os dados em um data warehouse são altamente organizados em esquemas, tabelas e colunas, o que facilita a execução de análises complexas e detalhadas.

Segundo o site astera.com as 8 principais ferramentas de data warehouse para 2024 são Snowflake, SAP Data Warehouse Cloud,Oracle Autonomous Data Warehouse, Panóplia, Teradata Vantagem, Microsoft Azure e Dados Hevo.

E as aplicações?

As aplicações de um data lake incluem análise de big data, aprendizado de máquina e ciência de dados, onde a capacidade de acessar e analisar dados brutos é essencial. Já um data warehouse é amplamente utilizado em inteligência empresarial (BI), relatórios gerenciais e análises históricas, onde a consistência e a integridade dos dados são cruciais. Ambas as soluções são complementares e podem ser usadas juntas para fornecer uma visão abrangente e detalhada dos dados, atendendo às diversas necessidades de uma organização.

Texto criado com pesquisas e suporte de AIs. ChatGPT e gencraft (imagem)