Pare para pensar: quantos dados valiosos a sua empresa gera por dia? Informações de vendas, perfis de acesso no site, número de curtidas, cadastros, entre outros, são fundamentais para auxiliar na tomada de decisão. Mas como gerenciar tudo isso? 

Algumas empresas realizam esta gestão por meio de planilhas, relatórios e análises superficiais, mas que na maior parte das vezes não são suficientes para suportar a quantidade de informação. 

Para organizar os dados e analisá-los corretamente, muitas marcas têm apostado em alternativas de armazenamento Big Data, como é o caso do Data Warehouse e do Data Lake. Quer saber mais sobre a estrutura deles, suas principais diferenças e como utilizá-los? Continue a leitura! 

O que é o Data Analytics?

O Data Analytics é a análise, organização e interpretação de dados (métricas, pesquisas, feedbacks etc) e serve para obter conclusões a partir das informações acumuladas por uma organização. 

Normalmente, o armazenamento e processamento dos dados é realizado a partir de tecnologias e softwares específicos. Nesse sentido, por suportarem um volume grande de informação, o Data Lake e o Data Warehouse estão ente as opções mais utilizadas no mercado. 

O que é um data warehouse?

Os Data Warehouses são grandes locais de armazenamento de dados. Por muito tempo, a base para a inteligência de negócios e de dados esteve baseada em Data Warehouses. 

No Data Warehouse, são coletados dados de fontes variadas para oferecer insights para a empresa. Seu principal objetivo é entregar uma visão “limpa” das informações, prontas para serem interpretadas. 

Um Data Warehouse funciona de forma similar a um estoque, ao qual recorremos quando precisamos encontrar alguma coisa. Essa opção é mais popular entre empresas de médio e grande porte como uma forma de compartilhar dados e informações isoladas por equipes ou departamentos. 

Os Data Warehouses, entretanto, não são a única alternativa para armazenar informações, isso porque eles não trabalham bem com dados estruturados e tendem a ficar ultrapassados muito rapidamente. Por isso, a indústria criou uma nova solução: os Data Lakes. 

O que é um Data Lake?

Um Data Lake é um sistema de repositório de armazenamento que mantém uma enorme quantidades de dados brutos em seu formato original. Por meio dele, é possível adquirir dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. 

Projetado para coletar, importar e processar informações, o Data Lake oferece uma visão dos dados não necessariamente refinada. 

Os casos de uso de Data Lake geralmente se limitam a pesquisas e testes de ciência de dados, tendo como principais usuários cientistas e engenheiros de dados. 

Qual são as diferenças entre um Data Warehouse e um Data Lake? 

Para facilitar o seu entendimento, listamos as principais diferenças entre um Data Warehouse e um Data Lake, confira: 

Armazenamento 

Enquanto um Data Warehouse só pode armazenar dados estruturados, um Data Lake suporta todos os tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados. 

Custo 

Armazenar dados em um Data Warehouse pode ser custoso, especialmente se o número de informações for grande. Em contrapartida, um Data Lake é projeto para ser um repositório de dados de baixo custo. 

Estrutura

Um Data Warehouse é um banco de dados fixo e com pouca agilidade, mas configurar sua estrutura não é muito difícil tecnicamente. Por outro lado, um Data Lake carece de estrutura, o que acaba tornando seu uso mais fácil para desenvolvedores e cientistas de dados que configuraram modelos de dados, consultas, aplicativos etc. 

Uso

O Data Warehouse e o Data Lake possuem finalidades distintas, o que significa que eles funcionam para diferentes usuários: analistas de dados, de negócios e profissionais operacionais costumam trabalhar em Data Warehouses, já os engenheiros e cientistas de dados preferem o Data Lake. 

Tempo

Com um Data Warehouse, as companhias gastam cerca de 80% do tempo só preparando os dados, para depois analisá-los. O Data Lake elimina esse problema porque não exige o preparo dos dados, já que o armazenamento das informações é feito em seu estado bruto. 

É bastante comum comparar as duas soluções fazendo uma analogia com um lago e uma garrafa de água. O Data Warehouse seria a água dentro da garrafa, proveniente de uma única fonte, pronta para ser bebida. Já o Data Lake seria o lago, que tem facilidade para armazenar líquido em sua forma natural, é abastecido por diversas fontes e qualquer um pode pegar um pouco da sua água para beber.  

Para decidir qual solução utilizar, as empresas precisam avaliar suas necessidades e fazer uma estimativa da quantidade de dados que são utilizados para só então escolher entre o Data Warehouse e o Data Lake. 

Quer implementar uma das soluções no seu negócio, mas ainda tem dúvidas? Fale com a gente! Temos ótimos especialistas em Data Warehouse e Data Lake esperando por você: easy@easycomtec.com