Data Lakehouse vs. Data Lakehouse. Armazém de dados: Principais diferenças explicadas

Diferenças entre data lakehouses e data warehouses

Compreender as principais diferenças entre data lakehouses e data warehouses pode ajudar a determinar qual solução é mais adequada às suas necessidades. Abaixo você encontra um detalhamento de suas principais distinções.

Tipos de dados suportados

Os data lakehouses lidam com diversos tipos de dados, o que os torna ideais para diversas cargas de trabalho. Eles oferecem suporte:

• Dados estruturados: Transações de vendas, bancos de dados relacionais
• Dados semiestruturados: Perfis de usuário JSON, leituras de sensores
• Dados não estruturados: Registros de IoT, imagens, arquivos de áudio.

Os data warehouses armazenam principalmente dados estruturados e alguns semiestruturadoso que os torna mais adequados para processos comerciais tradicionais, como relatórios financeiros e análises.

Exemplo: Uma empresa de varejo que usa um data lakehouse pode analisar logs de fluxo de cliques, dados de mídia social e registros de transações para avaliar o sentimento do cliente.

Eficiência de custos

Os data lakehouses aproveitam armazenamento em nuvem econômico (por exemplo, Amazon S3, Azure Data Lake Storage) e oferecem suporte ao esquema na leitura, reduzindo os custos de pré-processamento de ETL.

Em geral, os data warehouses são mais caros devido ao armazenamento estruturado, ao processamento de ETL e aosformatos proprietários.

Exemplo: Uma startup que precisa de armazenamento de baixo custo para dados brutos e processados pode achar que um data lakehouse é mais econômico do que um data warehouse.

Desempenho

Os data lakehouses suportam processamento em tempo real e em lote, o que os torna ideais para análise de big data e aprendizado de máquina. Sua arquitetura distribuída garante o processamento em alta velocidade de grandes conjuntos de dados.

Os data warehouses são excelentes para consultas baseadas em SQL e cargas de trabalho transacionais, oferecendo desempenho rápido e consistente para dados estruturados.

Exemplo: Uma instituição financeira que executa a detecção de fraudes em tempo real pode se beneficiar da capacidade de um data lakehouse de processar dados em fluxo contínuo.

Integração com aprendizado de máquina

Os data lakehouses integram-se nativamente a ferramentas de ML, como TensorFlow, PyTorch e DatabricksML, permitindo o treinamento direto de modelos em grandes conjuntos de dados.

Os data warehouses têm suporte limitado a ML e geralmente exigem a exportação de dados para sistemas externos para análise.

Exemplo: Uma empresa de tecnologia que usa o Databricks pode desenvolver sistemas de recomendação baseados em IA diretamente em um data lakehouse.

Escalabilidade

Os data lakehouses são dimensionados para petabytes de dados e oferecem suporte ao processamento de vários mecanismos.

Armazéns de dados são bem dimensionados para dados estruturados mas têm dificuldades com grandes conjuntos de dados não estruturados.

Exemplo: Um provedor de telecomunicações pode dimensionar um lakehouse para processar bilhões de registros de chamadas diariamente, enquanto um armazém tradicional pode ter dificuldades com os logs de IoT.

Tipos de usuários

Os data lakehouses servem para cientistas de dados, analistas e engenheiros que trabalham com análises em tempo real, pipelines de ML e análises exploratórias.

Os data warehouses atendem principalmente a analistas de negócios e executivos que dependem de dados estruturados e pré-processados para gerar relatórios e painéis de controle.

Exemplo: Uma equipe de marketing pode usar um data warehouse para painéis de BI, enquanto uma equipe de ciência de dados prefere um data lakehouse para modelagem preditiva.

Data Lakehouses vs. Data Warehouses: Um resumo

Aqui está uma tabela de comparação detalhada entre data lakehouses e data warehouses que inclui mais detalhes técnicos do que os discutidos anteriormente:

Prós e contras de Data Warehouses vs. Data Warehouses de dados Data Lakehouses

Nesta seção, detalhamos as principais vantagens e desvantagens de cada arquitetura para oferecer uma visão equilibrada.

Prós e contras dos data warehouses

Prós e contras dos data lakehouses

Quando usar um Data Warehouse

Os data warehouses são mais adequados para dados estruturados, business intelligence e conformidade normativa. Um data warehouse é a escolha certa se você depende de análises altamente organizadas, rápidas e consistentes.

Análise de dados estruturados

• Ideal para conjuntos de dados limpos e estruturados com requisitos de esquema bem definidos.
• Use quando a consistência e o desempenho forem essenciais para análises e relatórios.

Exemplo: Uma empresa que usa um data warehouse para analisar dados de vendas estruturados de sua vasta rede de lojas. Isso ajuda a rastrear os níveis de estoque, identificar os produtos mais vendidos e otimizar os processos de reabastecimento em tempo real.

Relatórios de inteligência de negócios (BI)

• Ideal para gerar painéis e relatórios para os tomadores de decisão.
• Oferece suporte a ferramentascomo Power BI e Tableau com desempenho de consulta otimizado.

Exemplo: Uma empresa de serviços financeiros que cria relatórios de ganhos trimestrais para as partes interessadas.

Conformidade regulatória

• Projetado para setores com requisitos rigorosos de precisão de dados e auditoria.
• Fornece armazenamento confiável para registros financeiros, dados de saúde e relatórios de conformidade.

Exemplo: Uma instituição financeira usa um data warehouse para armazenar e analisar dados transacionais, garantindo a conformidade com normas como Basileia III e GDPR. Essa abordagem centralizada ajuda a gerenciar trilhas de auditoria e a evitar fraudes.

Análise de dados históricos

• Use para análise de tendências de longo prazo e tomada de decisões estratégicas.
• É ideal para setores como manufatura ou energia que precisam de percepções de dados de vários anos.

Exemplo: Uma empresa de energia que analisa o histórico de uso de energia para otimizar a produção.

Quando usar um Data Lakehouse

Um data lakehouse é ideal quando você precisa de um sistema escalável e flexível que possa lidar com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados e, ao mesmo tempo, oferecer suporte a IA, aprendizado de máquina e análise em tempo real.

Armazenamento unificado para diversos dados

• Melhor para combinar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em uma única plataforma.
• Reduz os silos e oferece suporte ao acesso dinâmico aos dados.

Exemplo: Um serviço de streaming que armazena conteúdo de vídeo, registros de atividades do usuário e metadados.

Aprendizado de máquina e fluxos de trabalho de IA

• Perfeito para exploração de dados brutos, treinamento de modelos e experimentação.
• Oferece flexibilidade de esquema na leitura para diversos conjuntos de dados.

Exemplo: Uma empresa que usa um data lakehouse para processar dados brutos de viagem, classificações de motoristas e registros de GPS. Esses dados alimentam modelos de aprendizado de máquina para otimização de rotas, preços dinâmicos e detecção de fraudes.

Fluxo de dados em tempo real

• Use para aplicativos que exigem ingestão e processamento de dados quase instantâneos.
• Oferece suporte a casos de uso dinâmicos, como detecção de fraudes e análise de IoT.

Exemplo: Veículos habilitados para IoT transmitem dados de sensores em tempo real para uma arquitetura de lago. Isso permite que uma empresa monitore o desempenho do veículo, detecte anomalias e implemente atualizações de software pelo ar.

Armazenamento econômico de big data

• Reduz as despesas com o armazenamento de dados brutos sem pré-processamento extensivo.
• Escalonamento eficiente para organizações que geram grandes quantidades de dados.

Exemplo: Uma empresa de mídia social que usa um data lakehouse para armazenar e processar grandes quantidades de conteúdo bruto gerado pelo usuário, como textos, imagens e vídeos. Essa configuração permite que eles realizem análises de sentimentos, detectem tópicos de tendências e otimizem a segmentação de anúncios.

Soluções híbridas: Combinação de data warehouses e data lakehouses

Embora os data warehouses e os lakehouses tenham finalidades diferentes, muitas organizações combinam arquiteturas para equilibrar desempenho, custo e flexibilidade. 

Uma abordagem híbrida permite que você armazene dados estruturados em um warehouse para análises rápidas e, ao mesmo tempo, aproveite um lakehouse para big data, IA e aprendizado de máquina.

Uma abordagem híbrida segue uma estratégia de dois níveis:

1. Dados brutos e semiestruturados no data lakehouse (flexível, dimensionável, econômico)

• • Armazena diversos dados (estruturados, semiestruturados, não estruturados) no armazenamento de objetos na nuvem (Amazon S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage).
  • Usa o esquema na leitura para oferecer flexibilidade aos cientistas de dados e às equipes de IA/ML.
  • Oferece suporte à ingestão de dados em tempo real de dispositivos IoT, logs de eventos e plataformas de streaming.

2. Dados estruturados e limpos no data warehouse (otimizados para análise rápida e BI)

• • Os dados são filtrados, transformados e estruturados antes de serem armazenados em um depósito (Snowflake, Redshift, BigQuery, Synapse).
  • Usa schema-on-write para reforçar a consistência dos dados e otimizar o desempenho da consulta.
  • Fornece acesso rápido a business intelligence, painéis de controle e relatórios operacionais.

Uma arquitetura de dados híbrida é vantajosa quando:

• Você precisa de relatórios de BI de alta velocidade e armazenamento de dados flexível para cargas de trabalho de ML/AI.
• Sua empresa lida com dados estruturados e não estruturados, o que exige recursos de esquema na gravação e esquema na leitura.
• Você deseja otimizar os custos, usando um warehouse para análises estruturadas e de alto valor e um lakehouse para armazenamento econômico de dados brutos.
• Você precisa de ingestão e processamento de dados em tempo real e, ao mesmo tempo, manter registros históricos governados.

Conclusão

Este guia explorou as principais diferenças entre data warehouses e data lakehouses, seus pontos fortes, desafios e casos de uso, e como as organizações geralmente combinam as duas arquiteturas para uma abordagem híbrida.

Compreender esses conceitos é essencial para criar sistemas de dados eficientes e preparados para o futuro à medida que as arquiteturas de dados evoluem. Para se aprofundar nesses tópicos, confira estes cursos:

• Conceitos de Data Warehousing - Um guia básico sobre data warehouses, seus componentes e sua função na análise.
• Conceitos do Databricks - Saiba como o Databricks permite a arquitetura de data lakehouse para processamento de dados dimensionável e aprendizado de máquina.