Você sabia que existem mais informações digitais nos computadores do mundo e em nuvem do que é possível calcular? Hoje, praticamente todas as áreas da vida se relacionam a dados e no universo empresarial não é diferente.

Todos os dias surgem milhões de informações, com inúmeros processos fáceis de confundir: Big Data, Data Driven, Business Intelligence, IA, Data Lake e Data Warehouse são alguns exemplos.

Empresas pequenas, médias ou grandes vivem épocas de revolução de dados — um movimento virtual impactante que exige cuidados no trato com as informações digitais.

Coletar, organizar, interpretar, criar insights e embasar decisões. Com as ferramentas tecnológicas corretas, um empreendimento identifica excelentes oportunidades de melhorar os negócios.

Mas, como extrair dos dados os melhores insights? Tudo começa com o armazenamento das informações e há duas formas profissionais para fazer isso: Data Lake ou Data Warehouse. Continue a leitura e entenda suas diferenças!

Tipo de dados armazenados

A principal diferença entre Data Lake e Data Warehouse está na estrutura variável de dados: brutos ou processados.

O Data Lake funciona como base de dados para receber todas as informações digitais da empresa, sejam elas enviadas pelo negócio ou recebidas de terceiros — clientes, fornecedores, entre outros.

Dados no Data Lake estão em estado bruto: sem verificações, processamentos, governanças ou análises. São conteúdos não processados ​​para uma finalidade.

Por sua vez, o Data Warehouse abriga apenas dados processados, higienizados e verificados. Além disso, não apresentam potenciais ruídos e são coletados com um objetivo. Assim, as informações empresariais mais importantes integram essa base.

Relação entre acoplamento e processamento

Os dados gerados para e pela empresa estão completos no Data Lake. Não há um processamento de averiguação para quantificar ou qualificar as informações no data base.

Por inexistir um planejamento técnico para retenção de dados, o armazenamento das informações é ágil, na medida em que há menos rapidez ao cientista de dados analisar e captar insights pelo massivo volume informativo desorganizado.

Já no Data Warehouse as informações são processadas (verificadas, analisadas e categorizadas) de um modo organizado, em modelos preexistentes.

Assim, ela facilita as consultas rápidas, o que explica a razão de essa base de dados ser uma referência para práticas Business Intelligence (BI). Embora exija certo tempo para o tratamento dos dados na base, o Data Warehouse tem:

• arquitetura que otimiza insights;
• estruturas para análises e relatórios que ajudam a potencializar deliberações para tomar ações mais acertadas;
• flexibilidade no acoplamento de diferentes tipos de fontes de dados em uma visão única.

Propósito de uso

Tanto Data Warehouse como Data Lake servem para armazenar Big Data.

A ideia não é intercambiável, pois há diferentes especificações. Lembre-se, Data Lake tem dados brutos armazenados sem um fim, Data Warehouse tem dados estruturados para finalidades preexistentes.

Utilização do Data Lake

Em termos de Data Lake, a ideia por trás do repositório é manter informações dos mais diferentes tipos que, no futuro, serão úteis para captar ideias necessárias na empresa.

Muitas vezes o cientista de dados analisa o Data Lake sem um objetivo específico, buscando por padrões repetidos de consumo ou comportamentos dos clientes.

Outra prática comum é procurar informações conforme novas demandas surgem no mercado. Há flexibilidade na edição de dados do Data Lake, mesmo com mais desorganização estrutural.

Utilização do Data Warehouse

Em contrapartida, Data Warehouse possui um desenho que favorece as tomadas de decisões, com cruzamentos automatizados de análises e relatórios avançados em gráficos intuitivos para otimizar acertadamente.

O Data Warehouse é um excelente recurso para solucionar problemas e encontrar alternativas no momento de decisão, visando evoluir a lucratividade ou qualidade laboral das diferentes áreas do empreendimento.

Se considerar que somente os dados processados são hospedados, um Data Warehouse funciona de modo específico em uma organização, com espaço para armazenamento indisponível aos desperdícios das informações digitais, inúteis à primeira vista.

Tipos de usuários

Data Lake

Uma vez que abriga qualquer tipo de dados sobre diferentes assuntos e pela capacidade de armazenar um massivo número de arquivos, essa base se direciona aos cientistas de dados.

Tenha total liberdade para realizar consultas de acordo com modelos próprios ou usar ferramentas na finalidade de listar e categorizar assuntos para identificar insights.

Data Warehouse

Informações brutas não estruturadas são difíceis de serem interpretadas por quem não é cientista de dados. Por esse motivo, gestores de negócios que precisam deliberar com frequência, beneficiam-se mais usando esse tipo de data base.

Os dados são interpretados ao fácil uso comercial em tabelas, planilhas, gráficos, entre outros recursos compreensíveis pela equipe operacional, exigindo apenas familiarização técnica com o assunto listado.

Características da acessibilidade

Vale considerar que não há estrutura definida para Data Lake, o que facilita inserção ou exclusão de dados, ao passo que dificulta a interpretação por parte de quem não é especialista em arquivos de Data Science.

O Data Warehouse tem design mais estruturado e de fácil compreensão ao gestor. O processamento e a estrutura da base de dados é simples de decifrar, mas as limitações técnicas dificultam a manipulação das informações.

Qual o melhor para cada empresa?

Se existe Data Warehouse na empresa, qual a razão de investir no Data Lake? De forma provável essa pergunta está em sua mente ao buscar formas de diminuir os custos da produção no negócio, certo?

Data Warehouse é uma tendência que surgiu no final do século XX para ficar nos ambientes virtuais corporativos. Nesse caso os dados estão organizados, limpos e disponíveis diante de um esquema aplicado para a utilização administrativa.

Contudo, em dois aspectos o Data Warehouse não funciona adequadamente:

1. com o mundo globalizado, aumenta a velocidade das demandas por respostas de questões não planejadas pelos gestores previamente, sendo que o conteúdo do Data Warehouse se direciona aos dados planejados;
2. empresas utilizam muito mais tempo na organização e preparação dos dados em Data Warehouse do que no uso das informações organizadas.

O Data Lake elimina os dois problemas mencionados acima por se tratar de uma base de dados brutos inseridos sem esquemas, modelos ou padrões.

Entenda melhor a diferença de Data Lake e Data Warehouse no quadro comparativo demonstrado abaixo:

O conteúdo na tela do computador corporativo é importante? Sim, mas poucas informações têm relevâncias semelhantes. Todavia, descartar dados sem captura e processamento adequado consiste em uma prática desfavorável às empresas no século XXI.

No Data Lake você insere todas as informações mais rápido e sem muitas preocupações quanto à utilidade. Dados mais valiosos aos negócios devem permanecer em Data Warehouse. Mas lembre-se, as duas bases são essenciais aos negócios.

Conclusão

Como você pôde observar, o Data Lake e Data Warehouse são dois sistemas usados de acordo com as necessidades operacionais e gerais do empreendimento e dependem da intenção de uso da empresa ou potencial de tratamento das informações.

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