Data Lake ou Data Warehouse: quais as diferenças entre esses bancos de dados?
Você já deve ter notado que a análise de dados se tornou uma ferramenta importante para as empresas, ajudando na gestão estratégica e na geração de novas oportunidades de negócio. É neste ponto que surgem os conceitos de Data Lake e Data Warehouse.
Tanto o Data Lake, quanto o Data Warehouse, são conceitos ligados ao Business Intelligence - ou só BI -, que consiste nas estratégias e técnicas usadas pelas empresas para transformar dados em informações úteis para o negócio.
A partir das etapas que fazem parte do tratamento dos dados, os Datas Lake e Warehouse, funcionam como repositórios, usados para armazenar, processar e proteger as informações - estruturadas ou não - em grandes quantidades.
Mas, apesar de semelhantes, o Data Lake e o Data Warehouse têm significados e finalidades distintas. Se você quer conhecer mais sobre as diferenças entre esses termos, entender como eles funcionam e como são úteis para cada tipo de objetivo, continue lendo este artigo e aprofunde seus conhecimentos!
O que é Data Lake?
Como dito acima, o data lake - ou lago de dados, em tradução livre - funciona como um repositório centralizado para todos os tipos de dados - brutos, estruturados, semi-estruturados e não-estruturados. Ou seja, trata-se de um banco de dados não relacional, servindo para armazenar, processar e proteger informações coletadas em qualquer escala.
Assim como não dá para saber o que irá se encontrar em um lago, os tipos dados que podem ser encontrados num Data Lake são totalmente imprevisíveis. Isso porque esse tipo de banco aceita todos os formatos de arquivos e formatos, sem que haja alguma ligação lógica entre eles, como, por exemplo:
- Dados binários: imagens, áudio e vídeo
- Logs
- XML
- JSON
- CRMs
- ERPs
- Planilhas
- SQL
- Dados não estruturados: e-mails, documentos
Para que serve um Data Lake?
Uma das finalidades atribuídas ao Data Lake, justamente por permitir o armazenamento de informações desordenadas, é que ele serve como uma fonte para estratégias de Big Data e Business Intelligence, possibilitando novos cruzamentos de informações distintas - resultando em análises avançadas e novos insights para as empresas.
Mas, além disso, ele funciona como um recurso de centralização de todos os dados de uma organização em um único lugar, permitindo a pesquisa, localização de dados relevantes e definição da estrutura conforme forem usados.
Outros exemplos de uso dos Datas Lakes são: base de informações para Inteligência Artificial, exploração de dados, Machine Learning e, também, para previsão de novas tendências.
O que é Data Warehouse?
O Data Warehouse - ou Armazém de Dados em português - é um sistema de armazenamento de dados que funciona de forma ordenada. Ou seja, trata-se de um banco de dados em formato estruturado, facilitando consultas e análises.
Visando responder perguntas específicas e pré-definidas, um dos princípios do Data Warehouse é integrar informações de diferentes sistemas em atualizações periódicas de longo prazo, permitindo a visualização e controle de relatórios.
Diferentemente do Data Lake, os Data Warehouses armazenam apenas de dados estruturados como, por exemplo:
- CRMs
- ERPs
- Planilhas
- XLS
- SQL
Para que serve um Data Warehouse?
Uma das principais finalidades do Data Warehouse é a produção de relatórios e análise histórica. A partir dos dados produzidos através de uma base confiável, é possível tomar decisões gerenciais com mais assertividade. Isso porque os relatórios oferecem mais embasamento e precisão.
Vale ressaltar que por causa da organização ser uma das principais características do Data Warehouse, essa modalidade de armazenamento oferece mais agilidade na captação e utilização dos dados.
Data Lake vs Data Warehouse
Como você deve ter percebido acima, Data Lake e Data Warehouse possuem dinâmicas diferentes. Em outras palavras, o Data Lake possibilita a criação de novas conexões entre dados desordenados; E o Data Warehouse permite a construção de uma visão periódica através de dados coletados de forma pré-programada.
Desta forma, ambos servem como uma ferramenta de fonte de conhecimento para as organizações que buscam conhecer melhor o mercado o qual estão inseridas, através de data science - ciência de dados em português.
Você pode ver com mais objetividade as diferenças entres os termos a seguir:
Data Lake e Data Warehouse são seguros?
A partir das políticas de privacidade, como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - a LGPD -, tanto o Data Lake, quanto o Data Warehouse, são ferramentas úteis para melhorar a administração dos dados nas empresas e, desta forma, fortalecer a proteção e segurança das informações.
Além disso, nesses bancos de dados é possível estabelecer regras de segurança, qualidade dos dados e manter um controle ativo sobre o ciclo de vida das informações tratadas.
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