Introdução ao Data Lake vs Data Warehouse
Data Lake x Data Warehouse são os termos usados de forma intercambiável, mas existem diferenças entre os dois termos. Apresentamos o diagrama abaixo para entender a diferença de alto nível entre esses dois e, em breve, detalharemos cada um deles.
O que é o Data Lake?
Um Data Lake é um tipo de repositório de armazenamento que consiste apenas em dados brutos que estão na forma de formato estruturado, semiestruturado e não estruturado. O data lake é usado principalmente por cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina, pois os ajuda a responder perguntas que ainda não foram respondidas ou talvez criar uma pergunta que ainda não é conhecida. Ele contém um vasto conjunto de dados com diferentes tipos e, quando integrados, provam ser muito úteis em termos de modelagem preditiva, usada principalmente para construir modelos de aprendizado de máquina.
O que é um Data Warehouse?
Um data warehouse é um local centralizado para armazenar os dados transformados que são criados em um formato estruturado antes de armazená-los no data warehouse. Um armazém de dados pode ter dados de várias fontes de dados que são carregadas usando o processo ETL no armazém e depois usadas para fins de Business Intelligence.
Comparação cara a cara entre Data Lake x Data Warehouse (Infográficos)
Abaixo estão as 14 principais diferenças entre Data Lake e Data Warehouse 
Principais diferenças
As principais diferenças principais entre o data lake e o data warehouse são apresentadas abaixo:
- Consiste em dados não estruturados e estruturados de diferentes plataformas, como sensores, aplicativos e sites, etc. Consiste principalmente em dados relacionais de RDBMS, sistemas DBMS e outros bancos de dados e aplicativos operacionais.
- O Data Lake é um processamento de esquema em leitura. O armazém de dados é um processamento de esquema na gravação.
- É altamente ágil. É menos ágil.
- A configuração é fácil e pode se adaptar às mudanças. Ele tem uma configuração fixa e é muito difícil de alterar.
- É usado principalmente por cientistas da IA e profissionais de Machine Learning. Ele está sendo usado por profissionais de negócios.
Tabela de comparação entre o Data Lake e o Data Warehouse:
Vamos discutir a principal diferença entre Data Lake e Data Warehouse
| Características | Data Lake | Armazém de dados |
| Armazenamento | Os dados são mantidos em sua forma bruta no Data Lake e aqui todos os dados são mantidos, independentemente da fonte dos dados. Eles são transformados apenas em outras formas sempre que necessário. | O Data Warehouse é composto de dados extraídos de sistemas de métricas transacionais e outros. Aqui, os dados não estão na forma bruta e são sempre transformados e limpos. |
| Uso e Finalidade | O principal objetivo do Data Lake são os cientistas de dados, os desenvolvedores de big data e os engenheiros de aprendizado de máquina que precisam fazer análises profundas para criar modelos para os negócios, como a modelagem preditiva. | O principal objetivo do Data Warehouse são os usuários operacionais, pois esses dados estão em um formato estruturado e podem fornecer relatórios prontos para criar. Portanto, eles são usados principalmente para business intelligence. |
| Entradas de dados | As principais entradas para os dados Lake são todos os tipos de dados, como dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Esses dados residem no Data Lake em sua forma original. | As principais entradas para o data warehouse são dados estruturados provenientes de sistemas transacionais e de métricas que são organizados na forma de esquemas. |
| Qualidade dos dados | Compreende dados brutos que podem ou não ser selecionados. | Consiste em dados com curadoria, centralizados e prontos para serem processados para fins de inteligência de negócios e análise. |
| Normalização | Aqui os dados não estão na forma normalizada. | Esquemas desnormalizados |
| História | As tecnologias usadas nos lagos de dados, como o Hadoop, o Machine Learning, são relativamente novas em comparação com o data warehouse. | Aqui, a tecnologia usada para um data warehouse é mais antiga. |
| Linha do tempo dos dados | Um data lake pode ter todos os tipos de dados e pode ser usado com o passado, o presente e as perspectivas em mente. | No que diz respeito ao Data Warehouse, aqui é gasto a maior parte do tempo na análise de várias fontes de dados. |
| Tempo de processamento | Aqui, o tempo de processamento ao analisar e obter resultados dos dados Lake é muito menor que o do Data Warehouse, porque aqui os dados são armazenados na forma de dados brutos e aqueles não estão no formato transformado e, como resultado, reduzimos o tempo que pode estar sendo gasto na transformação dos dados. Podemos simplesmente pegar os dados como estão, fazer uma limpeza básica e começar a construir nossos modelos. | No caso do data warehouse, o tempo consumido para processar é maior em comparação com o data lake. A razão para isso é que os dados em qualquer data warehouse precisam primeiro ser transformados e, em seguida, analisados. |
| Custo de armazenamento | O custo do armazenamento aqui nas tecnologias de data lake é relativamente menor que o do data warehouse e consome menos tempo também. | O custo do armazenamento nas tecnologias de data warehouse é maior em comparação ao data lake. Isso ocorre porque ele precisa de mais armazenamento para os dados transformados, pois primeiro precisa armazenar os dados brutos e depois transformá-los para atribuir vários campos de acordo com a estrutura do Data Warehouse. |
| Compatibilidade | Aqui, os dados são sempre mantidos em seu formato bruto e são transformados apenas quando necessário ou quando estão prontos para serem usados. | Aqui, os dados são armazenados em formato transformado e podemos enfrentar problemas ao tentar fazer alterações. |
| Acessibilidade | Os dados dentro do data lake são altamente acessíveis e podem ser atualizados rapidamente. | Os dados dentro do data warehouse são mais complicados e requerem mais custos para trazer alterações, a acessibilidade também é restrita a usuários autorizados. |
| Posição do esquema | O esquema é criado principalmente após o armazenamento dos dados. Isso traz alta agilidade. | Aqui, o esquema é criado principalmente antes do armazenamento de dados. |
| Processo de processamento | O data lake faz uso do processo ELT, como Extrair, Carregar e Transformar. | O data warehouse usa a abordagem tradicional de ETL, como extrair, transformar e carregar. |
| Benefícios | O data lake leva a novas invenções, pois a integração reúne diferentes tipos de dados e também traz respostas para muitas perguntas não respondidas. | A maioria dos usuários organizacionais está envolvida em atividades operacionais e o data warehouse fornece uma plataforma brilhante para criar relatórios e métricas sobre os dados transformados. |
Conclusão
Neste post, aprendemos sobre Data Lakes x Data Warehouse. Também avançamos e comparamos ambos com base em parâmetros diferentes. Isso deve ajudar qualquer aluno a ter uma idéia básica por trás das tecnologias que dão suporte ao Data Lake e ao Data Warehouse.
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