Data Lake ou Lakehouse: Distinções na Arquitetura de Dados Moderna

No mundo atual, impulsionado por dados, as organizações enfrentam desafios relacionados ao grande volume e à complexidade dos dados. Duas estruturas principais, data lakes e lakehouses, surgiram para ajudar as empresas a gerenciar e aproveitar seus dados de forma eficaz. Este artigo apresenta uma comparação clara de ambos os conceitos, destacando suas características únicas e aplicações práticas na arquitetura de dados moderna.

O que é um Data Lake?

Um data lake serve como um repositório centralizado para armazenar vários tipos de dados — estruturados, semiestruturados e não estruturados. Essa estratégia de armazenamento permite que as organizações mantenham os dados em sua forma bruta até que sejam necessários para análise.

Data lakes suportam diversos formatos de dados de diversas fontes, incluindo bancos de dados, APIs e logs. Esse recurso é especialmente valioso, pois permite que as empresas coletem enormes quantidades de informações sem a necessidade de transformação inicial de dados. O objetivo final é capacitar cientistas de dados, analistas e usuários corporativos a explorar dados brutos e extrair insights significativos.

Por exemplo, a Netflix utiliza data lakes para armazenar grandes quantidades de dados de interação do usuário, permitindo a análise de padrões de visualização, preferências e tendências. Essa abordagem fornece insights que embasam suas estratégias de desenvolvimento de conteúdo.

Os data lakes são excelentes no gerenciamento de grandes volumes de dados, capazes de lidar com tudo, desde entradas em tempo real de dispositivos de IoT até dados históricos de sistemas transacionais tradicionais. Além disso, utilizam soluções de armazenamento em nuvem que oferecem escalabilidade e economia, permitindo que as organizações expandam suas necessidades de armazenamento com relativa facilidade.

O papel dos data lakes na análise

Os data lakes são essenciais para impulsionar análises avançadas e aprendizado de máquina. Eles fornecem os dados brutos necessários para diversas tarefas analíticas, permitindo a descoberta de tendências e insights sem as restrições de dados pré-estruturados.

Ao contrário dos data warehouses tradicionais, que exigem que os dados sejam processados e formatados antes da análise, os data lakes permitem que os usuários interajam com os dados em seu estado original. Essa flexibilidade simplifica o processo analítico e promove a inovação, pois os pesquisadores podem experimentar diferentes modelos e metodologias.

Empresas como a Uber aproveitam lagos de dados para análises em tempo real, processando grandes fluxos de dados para otimizar seus serviços de compartilhamento de viagens e melhorar as experiências dos usuários.

Data lakes integram-se bem com tecnologias de big data, como Apache Hadoop e Apache Spark, que facilitam o processamento distribuído de dados. À medida que essas tecnologias se tornam mais comuns, a adoção de data lakes em estruturas organizacionais tem aumentado, permitindo recursos analíticos mais abrangentes e eficientes.

O que é uma Lakehouse?

Um lakehouse representa um modelo arquitetônico mais recente que combina os pontos fortes de data lakes e data warehouses. Essa abordagem aborda desafios comuns que as organizações enfrentam ao depender exclusivamente de um dos dois modelos.

Em sua essência, um lakehouse retém os recursos de armazenamento de dados brutos característicos de data lakes, ao mesmo tempo em que adiciona uma camada de gerenciamento semelhante à normalmente encontrada em data warehouses. Essa combinação significa que as organizações podem armazenar dados estruturados e não estruturados em um único local, garantindo governança de dados eficaz, aplicação de esquemas e otimização de desempenho.

Por exemplo, uma empresa de varejo pode utilizar um lakehouse para armazenar dados brutos de transações de vendas e insights refinados de clientes, permitindo que eles conduzam análises em tempo real enquanto mantêm alta qualidade de dados.

O modelo lakehouse oferece às organizações a flexibilidade e a escalabilidade dos data lakes, ao mesmo tempo em que permite acesso rápido aos dados e análises sofisticadas semelhantes às dos data warehouses tradicionais.

Características distintivas de uma casa no lago

Embora tanto data lakes quanto lakehouses ofereçam vantagens, várias distinções importantes são aparentes.

1. Gerenciamento de dados

Data lakes frequentemente sofrem com a falta de estrutura formal, o que pode complicar a governança de dados e garantir a qualidade dos dados. Em contrapartida, os lakehouses incorporam recursos que aprimoram o gerenciamento de dados, incluindo a aplicação de esquemas. Essa estrutura permite que os usuários consultem dados com mais eficiência e aumenta a qualidade dos dados, simplificando a obtenção de insights acionáveis.

2. Otimização de desempenho

Lakehouses otimizam formatos de armazenamento de dados e estratégias de indexação para permitir recuperação e processamento de dados mais rápidos. Por exemplo, formatos como Parquet ou ORC reduzem drasticamente os custos de armazenamento e melhoram o desempenho. Empresas que dependem de lakehouses se beneficiam do acesso rápido a insights, tornando-os adequados para aplicações de business intelligence de ritmo acelerado.

3. Experiência de dados unificada

Lakehouses proporcionam uma experiência de dados coesa, combinando funcionalidades de análise e geração de relatórios em um único ambiente. Organizações que utilizam lakes e warehouses separados frequentemente enfrentam inconsistência e fragmentação de dados. Em um lakehouse, os usuários podem realizar análises exploratórias e relatórios a partir do mesmo conjunto de dados consolidado, simplificando os fluxos de trabalho e aprimorando o gerenciamento de dados.

Data Lake filled with cubes

Casos de uso para data lakes e lakehouses

Tanto data lakes quanto lakehouses desempenham funções distintas na arquitetura de dados contemporânea. Compreender essas aplicações pode orientar as organizações a determinar qual estrutura se alinha melhor às suas necessidades.

Lagos de Dados

• Análise de Big Data : Data lakes são ideais para armazenar grandes conjuntos de dados brutos, facilitando a análise de tendências e padrões ao longo do tempo. Por exemplo, empresas de serviços financeiros usam data lakes para analisar dados de transações de clientes e prever comportamentos financeiros futuros.

  
  

• Aprendizado de Máquina e IA : Data lakes fornecem uma excelente base para projetos de aprendizado de máquina, permitindo que analistas experimentem vastos conjuntos de dados sem restrições de pré-processamento. Empresas como a Zillow utilizam data lakes para aprimorar seus modelos de aprendizado de máquina para avaliação de imóveis.

  
  

Casas no lago

• Business Intelligence : Lakehouses são ideais para aplicações de business intelligence que exigem velocidade e insights estruturados. Por exemplo, equipes de marketing costumam recorrer a lakehouses para gerar relatórios rápidos sobre o desempenho de campanhas.

  
  

• Colaboração de Dados : Com sua experiência integrada de dados, as lakehouses promovem uma melhor colaboração entre as equipes de dados, garantindo o uso consistente dos dados em todos os departamentos. Projetos multidepartamentais geralmente se beneficiam dessa abordagem unificada.

  
  

Escolhendo entre Data Lakes e Lakehouses

Ao decidir se implementam um data lake ou um lakehouse, as organizações devem avaliar suas estratégias de dados, necessidades e objetivos de longo prazo.

• Variedade de dados : se uma empresa lida principalmente com dados não estruturados e diversos tipos de dados, um data lake pode ser a melhor opção para suas necessidades.

  
  

• Necessidade de estrutura : Por outro lado, se houver uma demanda clara por dados estruturados e fácil acesso a análises de alta qualidade, um lakehouse normalmente é a escolha mais eficaz.

  
  

• Gestão de Dados : Lakehouses exigem, no mínimo, mais recursos alocados a práticas de gestão de dados para qualidade de dados e metadados. As organizações devem ter interesse no processo e na estrutura que o acompanham. É necessária uma abordagem calibrada para ser eficaz na gestão de dados.

  
  

• Crescimento Futuro : Empresas que buscam tornar sua arquitetura de dados à prova do futuro podem descobrir que investir em um lakehouse oferece uma abordagem flexível, porém estruturada, adequada às necessidades analíticas em constante evolução. Os data lakes se encaixam em uma abordagem fortemente tática para o consumo e uso de dados em uma organização.

  
  

Desafios e Considerações

Cada estrutura apresenta desafios únicos que as organizações devem enfrentar. Os casos de uso são diferentes, e inevitavelmente ocorrerão algumas abordagens combinadas ou híbridas. Seria útil que as organizações revisassem as lições aprendidas com a construção de data warehouses, armazenamentos de dados operacionais e data marts em implementações de RDBMS para que os mesmos pontos cegos não sejam transmitidos em ambos os casos.

Lagos de Dados

• Qualidade e Governança de Dados : Manter alta qualidade de dados e governança eficaz pode ser desafiador devido à falta de estruturação de dados em lagos. Pouca ou nenhuma análise de dados é realizada nas fontes inseridas em um lago de dados.

  
  

• Complexidade dos Processos : Os usuários podem ter dificuldades para explorar conjuntos de dados grandes e não filtrados sem as ferramentas adequadas para consultas eficientes. A diversidade de formatos pode criar desafios para a criação de conjuntos de dados coesos para consumo. Para alguns conjuntos de dados, isso pode ser um caso "único".

  
  

Casas no lago

• Custos de Implementação : A transição para uma arquitetura lakehouse pode exigir investimentos em novas tecnologias e ferramentas, o que pode desencorajar algumas organizações. As implementações levam mais tempo do que em um data lake e não tanto quanto em um data warehouse, portanto, os custos do projeto não são bem compreendidos. Onde você para, em relação a um data warehouse? Se for uma solução "fina", ela é significativamente melhor do que um data lake?

  
  

• Requisitos de Habilidade : A utilização de soluções de lakehouse pode exigir treinamento adicional para que as equipes de dados naveguem com eficiência pelos componentes de lake e warehouse. A adoção de algumas das melhores práticas de Data Warehousing exigirá habilidades que normalmente não são encontradas na construção de data lakes. O ciclo de análise de dados e as práticas de modelagem que garantem coesão e qualidade não possuem um processo equivalente ou paralelo na construção de lakehouses.

  
  

Considerações finais

À medida que as empresas buscam otimizar seus dados para tomada de decisões informadas e soluções inovadoras, reconhecer as diferenças entre data lakes e lakehouses se torna cada vez mais vital.

Os data lakes oferecem a flexibilidade de gerenciar dados brutos para análises em larga escala, enquanto os lakehouses oferecem uma abordagem estruturada que melhora o desempenho e o gerenciamento de dados.

Ao compreender essas distinções, as organizações podem fazer escolhas informadas sobre suas arquiteturas de dados, resultando em recursos analíticos aprimorados e insights de negócios valiosos. A solução certa dependerá de casos de uso específicos, objetivos e da infraestrutura existente da organização, tornando uma avaliação completa de ambas as opções essencial.

Aproveitar e avaliar o conhecimento do projeto a partir das implementações de RDBMS de data warehouses, marts e armazenamentos de dados operacionais é útil não apenas para obter as melhores práticas, mas também para evitar armadilhas que eram/são comuns nessas implementações. Não se trata de uma comparação equivalente, mas sim de uma analogia entre os paradigmas.