Data warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse

Com a quantidade cada vez maior de dados produzidos, a nuvem oferece muitos benefícios para processamento e análise de dados, como escalabilidade, confiabilidade e disponibilidade. Além disso, existem várias ferramentas e tecnologias para processamento e análise de dados no ecossistema de nuvem.

Em qualquer projeto de plataforma analítica, a computação e o armazenamento são fundamentais para o desempenho das plataformas de dados. Existem três categorias principais de plataformas analíticas – data warehouses, data lakes e data lakehouses. Vamos dar uma breve olhada neles.

Entendendo Data warehouse

Pense em um data warehouse como uma "sala" de armazenamento bem organizada. Os data warehouses armazenam dados estruturados de diversas fontes diferentes. Os dados são armazenados em uma estrutura relacional, o que significa que os dados dentro do warehouse são organizados em linhas, colunas e tabelas. Os dados passam por um processo chamado ingestão de dados antes de serem armazenados em um data warehouse. A ingestão de dados envolve a coleta, o processamento e a preparação de dados para armazenamento. Veja como funciona:

1. Extraia dados de várias fontes. 
2. Transforme os dados limpando, processando e convertendo-os no formato desejado. 
3. Carregue os dados recém-transformados em seu data warehouse. 

O processo de ingestão de dados melhora a qualidade e a consistência dos dados. Os benefícios dos data warehouses incluem práticas simplificadas de processamento de dados, análise de dados aprimorada e capacidade de geração de relatórios. Muitos dos data warehouses mais populares também se integram a diversas ferramentas de business intelligence, facilitando o uso dos dados para orientar a tomada de decisões. Os data warehouses têm suas desvantagens. Implementar e manter um data warehouse pode ser caro. A ingestão e integração de dados de várias fontes às vezes é complexa e demorada, especialmente quando você lida com diferentes formatos e estruturas de dados. Além disso, o tratamento de dados não estruturados às vezes requer pré-processamento adicional, levando a possíveis atrasos no processamento de dados. Quando usar um data warehouse: Os data warehouses são adequados para analisar dados estruturados para fins de business intelligence e relatórios. Por exemplo, uma empresa de comércio eletrônico poderia usar um data warehouse para armazenar dados relacionados a vendas e marketing sobre canais de aquisição, compras e desempenho de campanha.

As ofertas de nuvem para data warehouses são Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse e Snowflake.

Um data warehouse não pode lidar com dados brutos ou não estruturados e é caro manter um warehouse com uma quantidade cada vez maior de dados. Além disso, não é a melhor solução para processamento de dados complexos, como aprendizado de máquina ou análise preditiva.

Entendendo Data lake

Os data lakes armazenam grandes volumes de dados em seu formato nativo, sejam eles estruturados, semi-estruturados ou não estruturados. Eles agregam maior valor quando são implementados junto com outras infraestruturas que suportam aprendizado de máquina, análise preditiva e outras iniciativas de “big data”. Os três principais benefícios dos data lakes são escalabilidade, economia e flexibilidade. Eles lidam com petabytes de dados de maneira confiável, o que representa um volume enorme – um petabyte equivale a um milhão de gigabytes. Isso permite que você aumente ou diminua o armazenamento conforme necessário, de maneira acessível. Como os data lakes armazenam todos os tipos de dados, eles também podem se adaptar aos requisitos de negócios em constante mudança. Duas desvantagens potenciais do uso de um data lake são questões de governança de dados e desempenho. Os data lakes armazenam muitos tipos diferentes de dados, o que pode levar a problemas de integridade dos dados. Ao usar um data lake, é importante seguir as práticas recomendadas de governança de dados para garantir a precisão, a consistência e a qualidade geral dos dados. O grande volume de dados em um lago também pode ser problemático – se os dados forem mal organizados, redundantes ou isolados, a velocidade de consulta e o desempenho geral também serão prejudicados. 

Quando usar um data lake: Os data lakes são usados ​​com mais frequência em cenários de streaming, aprendizado de máquina e ciência de dados. Por exemplo, uma empresa de mídia poderia usar um data lake para armazenar e analisar dados de interação do usuário, incluindo hábitos de visualização, preferências e métricas de engajamento.

As ofertas de data lakes são Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Data Lake Storage e MinIO.

Entendendo Data lakehouse

Data lake house é uma arquitetura realmente nova e combina o melhor dos dois mundos – data warehouses e data lakes. Ele serve como uma plataforma única para armazenamento de dados e data lakes. Possui recursos de gerenciamento de dados, como transação ACID proveniente de uma perspectiva de warehouse e armazenamento de baixo custo, como um data lake. Ele fornece acesso direto aos dados de origem, permite operações simultâneas de leitura e gravação dos dados e suporte de esquema para governança de dados. Todos os dados - estruturados, semi-estruturados, não estruturados , são armazenados no data lake sem nenhum processamento e serão utilizados por outros processos para casos de uso específicos. Posteriormente, diferentes ferramentas de processamento são usadas para construir o caso de uso específico nos dados. Além disso, otimizações de desempenho, como indexação e compactação de dados, ajudam a obter resultados de consulta mais rápidos, semelhantes a um data warehouse. Ele também oferece suporte ao streaming de dados para que possa atualizar os painéis de relatórios em tempo real.

Um data lake house oferece maior confiabilidade dos dados, reduzindo as transferências de dados ETL, mas oferecendo armazenamento de dados brutos. Os dados não serão duplicados em vários sistemas. Devido à redução dos processos de ETL e o custo de desduplicação também é reduzido. Além disso, também oferece melhor gerenciamento de dados e abre os dados para vários casos de uso. 

Alguns dos principais recursos do data lake house são os seguintes.

• Suporte a transações ACID – ACID (atomicidade, simultaneidade, isolamento e durabilidade) garante consistência de transação e integridade de dados. Ajuda a manter a integridade dos dados quando diferentes componentes realizam operações simultâneas ou em caso de falhas. É uma propriedade fundamental de um data warehouse e é herdada em um data lakehouse. 

• Formato de dados brutos ou não estruturados – Um data warehouse suporta apenas estruturados, mas agora temos suporte para tipos de dados brutos, incluindo áudio, vídeo, etc. 

• Suporte de streaming – agora, os dados são gerados como um fluxo ilimitado, de modo que o data lake tem suporte para streaming de dados e geração de insights em tempo real. 

• Armazenamento e computação dissociados — O armazenamento e a computação são dissociados, tornando-os independentemente escalonáveis ​​de acordo com as necessidades do caso de uso. Além disso, permite executar consultas usando diferentes nós de computação e enquanto outros acessam o armazenamento diretamente.

Data warehouses, data lakes e data lake houses oferecem vantagens distintas para casos de uso distintos. Se sua stack de dados oferece suporte a uma equipe de cientistas de dados que trabalham com informações brutas e não filtradas, você precisará de uma abordagem diferente de uma configuração corporativa que exige dados organizados e limpos para ferramentas de BI. (Ou talvez ambos.) Resumindo, os data warehouses armazenam dados estruturados para análise. Os data lakes lidam com dados estruturados e não estruturados, geralmente para análises avançadas. Lakehouses combinam os dois, oferecendo flexibilidade analítica com diversos tipos de dados.