Data Lakehouse vs Data Warehouse Quais são as diferenças e vantagens?
- Claude Paugh
- há 4 horas
- 5 min de leitura
A gestão de dados evoluiu rapidamente e as organizações enfrentam decisões cruciais sobre como armazenar e analisar seus dados. Duas opções populares são o data warehouse e o lakehouse . Ambos servem como repositórios centralizados de dados, mas diferem significativamente em estrutura, finalidade e casos de uso. Compreender essas diferenças ajuda as empresas a decidir qual abordagem melhor se adapta às suas necessidades.
Este artigo explora as principais diferenças entre um data lakehouse e um data warehouse, destacando suas vantagens e desvantagens. Ao final, você terá uma ideia mais clara de quando usar cada um e como eles impactam a estratégia de dados.
O que é um Data Warehouse?
Um data warehouse é um sistema centralizado projetado para armazenar dados estruturados de múltiplas fontes. Ele organiza os dados em tabelas e esquemas otimizados para consultas e relatórios rápidos. Os data warehouses normalmente utilizam bancos de dados relacionais e seguem regras rigorosas de qualidade e consistência dos dados.
Principais características de um Data Warehouse
Armazena apenas dados estruturados , como registros de vendas, informações de clientes e dados financeiros.
Utiliza o esquema de escrita (schema-on-write) , o que significa que os dados são limpos e formatados antes de entrarem no data warehouse.
Suporta consultas complexas e ferramentas de inteligência de negócios.
Projetado para alto desempenho em análises e relatórios.
Os dados são frequentemente históricos e atualizados em lotes.
Vantagens de um Data Warehouse
Dados confiáveis e consistentes : O processo de esquema na gravação garante que os dados sejam limpos e precisos.
Desempenho de consulta rápido : Otimizado para consultas SQL complexas e geração de relatórios.
Forte suporte para inteligência de negócios : Funciona bem com ferramentas como Tableau, Power BI e Looker.
Governança e segurança de dados : maior facilidade em aplicar políticas a dados estruturados.
Desvantagens de um Data Warehouse
Limitado a dados estruturados : Não consegue lidar facilmente com dados não estruturados ou semiestruturados, como imagens, registros ou arquivos JSON.
Alto custo inicial e complexidade : Requer planejamento cuidadoso e processos ETL (extração, transformação e carregamento).
Menos flexível : Alterações nas fontes de dados ou no esquema exigem um esforço significativo.
Atrasos no processamento em lote : As atualizações de dados ocorrem em lotes, portanto, as informações em tempo real são limitadas.
O que é um Data Lakehouse?
Um data lakehouse combina elementos de data lakes e data warehouses. Ele armazena dados estruturados e não estruturados em uma única plataforma e suporta cargas de trabalho de análise e aprendizado de máquina. A arquitetura lakehouse visa proporcionar a flexibilidade de um data lake com os recursos de gerenciamento e desempenho de um data warehouse.
Principais características de uma casa à beira do lago
Armazena dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em formatos de arquivo abertos.
Utiliza o esquema de leitura (schema-on-read) , o que significa que os dados são interpretados quando acessados, e não quando armazenados.
Suporta processamento em fluxo contínuo e em lote .
Permite aprendizado de máquina e análises avançadas juntamente com a inteligência de negócios tradicional.
Geralmente são construídas em plataformas de armazenamento em nuvem como Amazon S3, Azure Data Lake ou Google Cloud Storage.
Vantagens de uma casa à beira do lago
Flexibilidade : Capaz de lidar com diversos tipos de dados provenientes de dispositivos IoT, mídias sociais, registros e bancos de dados.
Armazenamento econômico : Utiliza armazenamento de objetos em nuvem mais barato em vez de bancos de dados caros.
Plataforma unificada : Combina fluxos de trabalho de engenharia de dados, ciência de dados e BI.
Inovação mais rápida : o Schema-on-read permite a ingestão rápida de novos dados sem a necessidade de modelagem prévia.
Suporta análises em tempo real : os dados transmitidos podem ser processados e analisados imediatamente.
Desvantagens de uma casa à beira do lago
Complexidade na gestão : Equilibrar a flexibilidade do esquema com a qualidade dos dados exige ferramentas sofisticadas.
Compensações de desempenho : A velocidade de consulta pode ficar atrás dos data warehouses tradicionais para algumas cargas de trabalho.
Desafios de segurança e governança : Gerenciar o acesso e a conformidade em diversos tipos de dados é mais difícil.
Tecnologias mais recentes : Menos ferramentas consolidadas e menor padronização do setor em comparação com os armazéns.
Principais diferenças entre Lakehouse e Data Warehouse
Quando usar um Data Warehouse
Um data warehouse é a melhor opção quando sua organização precisa de:
Dados consistentes e precisos para relatórios e tomada de decisões.
Para dar suporte às ferramentas tradicionais de inteligência de negócios .
Analisar dados estruturados de sistemas transacionais.
Alto desempenho em consultas para análises SQL complexas.
Requisitos rigorosos de governança e conformidade de dados .
Por exemplo, uma empresa varejista que monitora vendas, estoque e programas de fidelidade de clientes se beneficia de um data warehouse. A natureza estruturada dos dados e a necessidade de relatórios confiáveis tornam o data warehouse ideal.
Quando usar uma casa à beira do lago
Uma casa à beira de um lago é ideal para organizações que:
Trabalhar com diversos tipos de dados , incluindo registros, imagens e dados de sensores.
É necessário combinar aprendizado de máquina com análises tradicionais.
Deseja reduzir os custos de armazenamento utilizando armazenamento de objetos na nuvem?
Requerem análises em tempo real ou quase em tempo real .
Prefira um esquema flexível para se adaptar rapidamente a novas fontes de dados.
Por exemplo, uma empresa de mídia que analisa metadados de vídeo, registros de comportamento do usuário e feeds de mídias sociais pode usar um lakehouse para unificar esses tipos de dados e executar análises avançadas.
Exemplos práticos
Serviços financeiros : Os bancos costumam usar data warehouses para analisar dados estruturados de transações para detecção de fraudes e conformidade. No entanto, eles podem adotar lakehouses para incorporar dados não estruturados, como e-mails de clientes ou transcrições de chamadas, para obter insights mais aprofundados.
Na área da saúde , os hospitais utilizam data warehouses para gerenciar registros de pacientes e dados de faturamento. Um lakehouse pode auxiliar na integração de imagens médicas, dados de sensores de dispositivos vestíveis e dados genômicos para pesquisa e medicina personalizada.
Comércio eletrônico : Os varejistas online dependem de data warehouses para relatórios de vendas e estoque. Um lakehouse permite que eles analisem dados de fluxo de cliques, avaliações de clientes e tendências de mídias sociais juntamente com dados tradicionais.
Resumo das vantagens e desvantagens
A escolha entre um data lakehouse e um data warehouse depende dos tipos de dados, das necessidades analíticas, do orçamento e das capacidades técnicas da sua organização. Muitas empresas encontram valor na combinação de ambas as abordagens, utilizando um data warehouse para relatórios essenciais e um data lakehouse para análises exploratórias e aprendizado de máquina.
Compreender essas diferenças ajuda você a construir uma estratégia de dados que suporte seus objetivos de negócios de forma eficiente e eficaz. Considere seu cenário de dados atual e seus planos futuros para decidir qual sistema melhor se alinha às suas necessidades.
