Data Lake vs Data Warehouse: Diferença entre Data Lake e Data Warehouse [2022]

Desde que o Big Data ganhou destaque, data lakes e data warehouses entraram em cena. Embora ambos sejam data lakes e data warehouses sejam depósitos de Big Data, eles não são a mesma coisa. A única semelhança entre um data lake e um data warehouse é que eles são usados ​​para armazenar dados. Para entender as finalidades exclusivas desses repositórios de armazenamento, é essencial identificar a diferença entre data lake e data warehouse.

Data Lake vs. Data Warehouse

Armazém de dados

Um data warehouse é um repositório de armazenamento para grandes volumes de dados coletados de várias fontes. Antes que os dados sejam inseridos em um data warehouse, você deve definir claramente seu caso de uso. Geralmente contém dados históricos e atuais em um formato estruturado. Os dados armazenados em um data warehouse são usados ​​pelas empresas para criar relatórios anuais e trimestrais para medir o desempenho dos negócios.

Lago de dados

Um data lake é um conjunto de dados brutos (dados em seu estado natural) que flui como fluxos de fontes de dados para o lago. Os data lakes aceitam todos os tipos de dados, independentemente de serem estruturados ou não. Primeiro, os dados são armazenados no nível folha em um estado não transformado, após o que são transformados e o esquema é aplicado para atender às necessidades de análise. Os usuários podem acessar o lago para mergulhar e coletar amostras de dados para impulsionar a inovação nos negócios.

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Data Lake vs. Data Warehouse: Como eles são diferentes um do outro?

Estrutura de dados

Uma das maiores diferenças entre data lake e data warehouse é a maneira como eles armazenam dados. Enquanto os data lakes armazenam dados brutos e não processados, os data warehouses armazenam dados organizados e processados. Esta é principalmente a razão pela qual os data lakes exigem uma capacidade de armazenamento maior. Ao armazenar dados processados ​​e estruturados, os data warehouses economizam espaço de armazenamento valioso e reduzem custos.

O benefício mais significativo dos data warehouses é que, como eles armazenam dados processados ​​com um caso de uso definido, as empresas podem usá-los prontamente para suas necessidades organizacionais. Os dados brutos também têm uma vantagem clara – os dados não processados ​​são altamente flexíveis, tornando-os ideais para tarefas de ML. No entanto, como os data lakes não têm medidas rígidas de qualidade de dados e governança de dados, eles podem se transformar rapidamente em pântanos de dados.

Objetivo

Um data lake é caracterizado por organização e filtragem mínimas. Os dados podem fluir para um data lake de qualquer fonte. Geralmente, os elementos de dados individuais em um data lake não têm uma finalidade definida ou fixa. Por outro lado, os data warehouses armazenam dados processados ​​que serão usados ​​para fins comerciais específicos. Assim, os data warehouses nunca armazenam dados que não tenham uso dentro de uma organização.

Acessibilidade

A facilidade de acesso aos dados de um repositório de dados depende da estrutura de armazenamento como um todo. Como os data lakes não têm estrutura definida ou limitações estritas, você pode acessar e modificar facilmente os dados conforme e quando necessário. Ao contrário disso, a arquitetura de um data warehouse é mais estruturada. Isso é benéfico, pois os dados processados ​​são fáceis de interpretar e entender.

Base de usuários

Dados brutos e não estruturados são bastante complicados de gerenciar, analisar e interpretar. Os cientistas de dados e analistas de dados normalmente lidam com dados brutos para extrair deles padrões significativos e transformá-los em estratégias de negócios acionáveis. Assim, os data lakes exigem usuários muito mais habilidosos e experientes que conhecem o âmago da questão de lidar com dados brutos.

Por outro lado, você pode visualizar facilmente os dados processados ​​na forma de gráficos, tabelas, gráficos, planilhas, etc. .

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Adaptabilidade

Talvez o maior problema dos data warehouses seja que eles não são flexíveis ou adaptáveis. É preciso uma quantidade significativa de tempo, recursos e esforço para modificar a estrutura de um data warehouse, principalmente porque o processo de carregamento de dados é complicado. No entanto, como os dados sempre permanecem em sua forma bruta em um data lake, qualquer pessoa pode acessá-los a qualquer momento. Você pode explorar e experimentar os dados brutos da maneira que desejar, sem restrições.

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Conclusão

Data lakes e data warehouses servem a propósitos completamente diferentes. O objetivo principal de um data lake é coletar Big Data de fontes diferentes, enquanto os data warehouses são os melhores para análise de dados. Embora um data lake possa funcionar melhor para uma organização, um data warehouse pode ser o mais adequado para outra empresa, enquanto algumas empresas podem exigir ambos.

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