Data lake vs data warehouse

As diferenças entre um data lake e um data warehouse

Embora ambas as abordagens se destinem a armazenar dados para análise, existem várias diferenças importantes que influenciam a sua utilização em diferentes contextos.

Um data lake armazena dados brutos e não estruturados, prontos para uma utilização futura, ao passo que um data warehouse organiza dados estruturados e tratados para análises rápidas. O data lake é mais flexível, ao passo que o data warehouse é otimizado para os pedidos e os relatórios analíticos.

1. Estrutura dos dados

Uma das principais distinções entre um data lake e um data warehouse é a forma como os dados são organizados e armazenados.

• Um data lake armazena dados brutos sem transformação, permitindo conservar ficheiros áudio, vídeo, documentos de texto, dados em tempo real e outros formatos. Esta flexibilidade é adequada para as empresas que pretendam explorar diferentes tipos de dados antes de definir a utilização final. Os data lakes, frequentemente integrados em ambientes de cloud computing, são úteis para os analistas, cientistas e programadores que trabalham com grandes conjuntos de dados heterogéneos. Por exemplo, uma empresa pode centralizar dados de clientes de várias fontes, tais como redes sociais, pesquisas de satisfação de clientes e historiais de compras.
   
• Num data warehouse, os dados são pré-tratados e organizados em formato estruturado, frequentemente sob a forma de tabelas. Esta abordagem permite otimizar as análises, mas limita a utilização de dados não estruturados. Este sistema é melhor para as empresas que produzem relatórios regulares, por exemplo, uma loja que precisa de estruturar os seus dados de vendas semanais para obter estatísticas.

2. Utilização dos dados

A forma como os dados são utilizados varia igualmente entre um data lake e um data warehouse.

• Um data lake permite uma abordagem exploratória dos dados, utilizados para análises preditivas, de machine learning e de aplicações de inteligência artificial. O armazenamento dos dados no seu formato bruto permite aos analistas transformá-los e estruturá-los de acordo com as necessidades de cada projeto. Por exemplo, uma equipa de data scientists que trabalha em modelos preditivos para detetar fraudes pode utilizar os dados de um data lake para testar diferentes algoritmos de aprendizagem automática.
   
• Um data warehouse é concebido para pedidos e relatórios precisos. Os dados estão organizados e prontos para análise de negócios ou relatórios BI, o que o torna ideal para as empresas que procuram performances ótimas em dados bem definidos. Os pedidos podem ser otimizados para responder a necessidades estratégicas como a análise das vendas, os desempenhos operacionais ou a evolução dos custos de produção.

3. Custo e armazenamento

O custo de gestão dos dados varia em função da estrutura dos dados, do volume a tratar e da complexidade das análises necessárias.

• Os datacenters utilizam soluções de armazenamento de baixo custo, nomeadamente através do cloud computing, para conservar enormes quantidades de dados. Esta capacidade de gestão de grande volume e baixo custo é ideal para as empresas que pretendem manter dados brutos sem investir imediatamente em infraestruturas de tratamento. No entanto, os custos podem aumentar se forem necessárias ferramentas especializadas, sobretudo para a análise em tempo real, que pode exigir serviços avançados de processamento de dados.
   
• Os data warehouses são mais caros de armazenar devido à estruturação dos dados. O custo inicial é elevado, mas a rentabilidade dos investimentos é frequentemente mais rápida graças a análises orientadas. Além disso, uma vez que os dados estão estruturados, os custos de tratamento são geralmente mais baixos a longo prazo.

4. Segurança e governação

Com a crescente importância das regulamentações sobre a confidencialidade e a segurança dos dados, tais como o RGPD (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados), a governação dos dados tornou-se um aspeto crucial a ter em conta quando trabalhamos com dados sensíveis.

• A flexibilidade do datastore pode acarretar desafios em matéria de segurança e de governação, uma vez que a organização dos dados é menos rigorosa. A conservação de dados não estruturados e não em bruto pode acarretar vulnerabilidades, em especial para os dados sensíveis. Um rigoroso controlo de acessos e uma política de gestão de direitos são essenciais para garantir a integridade dos dados. As organizações devem investir em ferramentas específicas para proteger os seus dados contra ataques informáticos e respeitar as normas de conformidade.
   
• Os data warehouses têm regras de governação rigorosas, que garantem uma segurança reforçada. Os utilizadores têm acessos limitados consoante a sua função, reduzindo os riscos de erros ou de acesso não autorizado. Além disso, as ferramentas de análise cloud modernas, como as da OVHcloud, oferecem funcionalidades de gestão das permissões de acesso avançadas, ferramentas de acompanhamento e soluções de encriptação para uma melhor segurança.

Exemplos de um Data Lake

Eis alguns exemplos concretos de utilização de um data lake para melhor compreender a sua utilidade:

• Análise dos logs: uma empresa cloud pode armazenar os logs de atividade dos seus sistemas num data lake. Estes logs, brutos e não estruturados, podem ser analisados para detetar anomalias, identificar avarias ou otimizar a performance.
   
• Dados em tempo real: uma plataforma de e-commerce pode armazenar as interações dos utilizadores em tempo real num data lake para analisar o seu comportamento e otimizar a conversão. Os dados podem ser utilizados para propor recomendações de produtos personalizadas em função das recentes interações de um utilizador.
   
• Machine Learning: um data lake é ideal para acionar modelos de machine learning. As empresas que procuram inovar com a IA podem armazenar dados não estruturados, como imagens, vídeos ou dados de texto, para desenvolver modelos preditivos e otimizar as suas decisões empresariais.

Exemplos de um Data warehouse

Em contrapartida, eis alguns casos em que um data warehouse é mais apropriado:

• Relatórios financeiros: As empresas, como os bancos, que devem fornecer relatórios financeiros precisos e em tempo real, utilizam dados de warehouse para garantir a integridade e a rapidez dos dados. Estes sistemas permitem gerar rapidamente balanços contabilísticos, análises de rendibilidade e projeções orçamentais.
   
• Business Intelligence (BI): as organizações que precisam de dados estruturados para a business intelligence, como as vendas ou os desempenhos de produção, escolhem um data warehouse. Uma empresa transformadora pode, por exemplo, utilizá-lo para monitorizar a produtividade das fábricas e analisar o desempenho das linhas de produção.