Data Lake e Data Warehouse: conceitos e diferenças

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 LakesCasos 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 LakesDesafios 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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