A gestão de dados desempenha um papel fundamental no mundo empresarial e na tomada de decisões estratégicas. Atualmente, duas estruturas são os pilares de armazenamento de informações: Data Lake e Data Warehouse.
Embora ambos desempenhem um papel crucial na gestão de dados, eles são conceitualmente diferentes e se adequam a diferentes necessidades e cenários de negócios.
O que é Data Lake?
Para compreender sobre o funcionamento das estruturas de gestão, é importante saber o que é Data Lake.
O termo em inglês, traduzido, significa “lago de dados” e é uma analogia sobre a capacidade de encontrar recursos de maneira vasta, mas sem nenhum tipo de organização.
Desta forma, o conceito de Data Lake é operar como um repositório de armazenamento de informações que permite a captura, armazenamento e processamento de uma ampla variedade de tipos de dados, tanto estruturados quanto não estruturados.
É projetado para acomodar grandes volumes de informações brutas, sem a necessidade de organizar os dados antecipadamente.
O que é Data Warehouse?
Também é importante saber o que é Data Warehouse para conhecer melhor estruturas de armazenamento de informações.
Diferente do sistema anterior, a Data Warehouse tem como conceito armazenar, organizar e disponibilizar informações de maneira estruturada e otimizada para análises e tomada de decisões nas empresas.
Qual o papel desses sistemas na gestão de dados?
Data Lake e Data Warehouse são uma parte essencial da área de Business Intelligence (BI) e da gestão de dados em empresas.
Como os dados são armazenados em um Data Lake?
Em um Data Lake, os dados são armazenados em sua forma bruta e original. Isso significa que eles não são pré-processados, estruturados ou transformados antes de serem inseridos no Data Lake. Os dados são mantidos exatamente como são coletados das fontes, preservando sua integridade e flexibilidade.
Como os dados são armazenados em um Data Warehouse?
Os dados em um Data Warehouse são estruturados e organizados antes de serem armazenados. Isso envolve a definição de esquemas de banco de dados, tabelas e relacionamentos entre os dados.
Os dados são normalmente transformados em um formato tabular com colunas e linhas, além de passarem por um processo de limpeza e validação.
Diferenças na estrutura e organização dos dados
Não há um esquema de dados predefinido no Data Lake. Os dados são armazenados sem uma estrutura rígida, o que proporciona flexibilidade para adicionar novos campos ou tipos de dados conforme necessário, sem qualquer organização estrutural.
Por outro lado, um Data Warehouse requer a definição antecipada de um esquema de dados, incluindo a estrutura das tabelas, os tipos de dados e as relações entre elas. Essa estrutura é rígida e geralmente não é alterada com frequência.
Como funciona a coleta e ingestão de dados em um Data Lake
Sistemas de aplicativos, bancos de dados, registros de servidores, arquivos de log, entre outros, são utilizados para fazer, em primeiro lugar, a identificação dos dados que foram inseridos.
Depois, é feita a extração dessas informações por meio da execução de consultas SQL. Por fim, caso seja necessário, existe a possibilidade de passar por uma etapa de transformação para limpar ou estruturá-los.
Como funciona a coleta e ingestão de dados em um Data Warehouse
Assim como o Data Lake, o Warehouse exige as etapas de identificação e extração dos dados. Por outro lado, a de transformação é obrigatória, uma vez que a estruturação é o princípio desse tipo de armazenamento.
O processo é usado para limpar, padronizar, enriquecer e estruturar os dados de acordo com as necessidades do Data Warehouse. Então, eles são inseridos de maneira organizada.
Como é o processo de integração de dados e quais as transformações necessárias
A integração de dados envolve um processo de combinação de informações de várias fontes para criar uma visão unificada e consistente,
Ele envolve extração, limpeza, transformação, validação e carregamento das informações no sistema de armazenamento.
Sobre escalabilidade e flexibilidade dos sistemas
Escalabilidade é a capacidade de um sistema, aplicação, serviço ou infraestrutura de crescer e lidar com uma carga de trabalho crescente de maneira eficaz.
Existem dois tipos principais de escalabilidade:
- Vertical: isso envolve aumentar a capacidade de um sistema adicionando mais recursos a um único componente, como adicionar mais memória, CPU ou capacidade de armazenamento a um servidor;
- Horizontal: isso envolve a adição de mais instâncias ou componentes idênticos para distribuir a carga de trabalho. Em vez de melhorar um único componente, você adiciona mais componentes ao sistema.
Escalabilidade
- Data Lake — capacidade de processamento e armazenamento pode ser facilmente expandida por meio da adição de nós ou recursos de nuvem, proporcionando escalabilidade horizontal;
- Data Warehouse — muitas vezes depende da arquitetura subjacente e das soluções específicas utilizadas, sendo que a vertical é a mais comum. Porém, pode ser necessário atualizar hardware, o que pode ser uma abordagem mais dispendiosa.
Flexibilidade na adição e alteração dos dados
Os Data Lakes são altamente flexíveis em termos de tipos e formatos de dados que podem acomodar. Como não exigem que os dados sejam estruturados antecipadamente, são adequados para a ingestão de dados brutos e não processados.
Em contrapartida, as informações em um Data Warehouse geralmente precisam ser modelados e estruturados antes de serem armazenados, o que pode limitar a flexibilidade de ingestão de dados não estruturados ou semiestruturados.
Como funciona o processamento e análise de dados
O processamento e análise de dados em um Data Lake e em um Data Warehouse envolve abordagens e tecnologias diferentes.
Data Lake
Metadados detalhados são mantidos para descrever os dados armazenados, incluindo informações sobre a origem, formato e descrição.
Diversas tecnologias de processamento distribuído, como Hadoop e Spark, são frequentemente utilizadas para realizar transformações e análises dos dados. Isso inclui operações como limpeza, agregação, enriquecimento e extração de informações úteis dos dados brutos.
Por outro lado, Apache Hive, Presto e Apache Impala, permitem que os usuários executem consultas e análises diretamente nos dados do Data Lake.
Além disso, tecnologias como TensorFlow e PyTorch são usadas para modelos de machine learning e inteligência artificial.
Data Warehouse
Os dados são modelados de acordo com um esquema de dados predefinido, que define tabelas de fatos e tabelas de dimensões.
Isso permite análises multidimensionais com o apoio de ferramentas de consulta SQL, como SQL Server, Oracle ou tecnologias específicas de Data Warehouse.
Uso e aplicações
Está em dúvida sobre qual é a aplicação desses sistemas de armazenamento e qual é o mais apropriado para o seu caso? Entenda o comparativo abaixo:
| Casos de uso comuns para Data Lakes | Casos de uso comuns para Data Warehouses |
| • Armazenamento de Dados Brutos; • Análise de Big Data; • Inteligência de Negócios Avançada; • Exploração de Dados Internet das Coisas (IoT); • Análise de Logs e Monitoramento; • Segurança e Conformidade. | • Inteligência de Negócios Avançada; • Análise de Negócios Tradicional; • Geração de Relatórios de Negócios; • Análise de Vendas e Marketing; • Planejamento Financeiro; • Consolidação de Dados; • Histórico de Dados; • Segurança e Conformidade. |
Segurança e governança de dados
| Desafios de segurança em Data Lakes | Desafios de segurança em Data Warehouses |
| • Controlar o acesso a dados não estruturados e brutos; • Necessidade de gerenciamento de permissões complexas; • Dados sensíveis podem ser mais difíceis de identificar e proteger devido à natureza variada dos dados no Data Lake; • Maior risco de exposição acidental de informações confidenciais; • Necessidade de estratégias avançadas de criptografia e anonimização; • Requer a implementação de técnicas avançadas de detecção de intrusões. | • Desafios podem surgir ao gerenciar permissões, senhas e autenticação; • Implementar efetivamente sistemas de autenticação e autorização para garantir que apenas usuários autorizados acessem e modifiquem os dados; • É preciso usar protocolos de segurança, como SSL/TLS, para proteger as comunicações entre sistemas; • É fundamental registrar todas as atividades no Data Warehouse para fins de auditoria e rastreamento. |
Qual o papel dos Data Lakes e Data Warehouses na era da análise de big data e IA
Os Data Lakes e Data Warehouses desempenham papéis distintos e complementares na era da análise de big data e IA. Enquanto os Data Lakes armazenam grandes volumes de dados brutos, semiestruturados e não estruturados, enquanto o Warehouse é ideal para informações organizadas, como dados de vendas, finanças e operações.
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