O Data Lake e Data Warehouse são amplamente utilizados para armazenar o Big Data. Esses dois tipos de armazenamento de dados costumam ser confundidos, mas há uma grande distinção entre eles.

Data Lake

O Data Lake são dados brutos coletados de diversas fontes e não possuem finalidade específica. Ele oferece uma grande quantidade de dados para maior desempenho analítico e integração nativa.

O Data Lake é como um grande contêiner, muito semelhante a rios e lagos reais. Assim como em um lago, você tem vários afluentes entrando; da mesma forma, um Data Lake possui dados estruturados, dados não estruturados, máquina para máquina, logs que fluem em tempo real.

Data Lake _ exemplo de fontes de dados

Data Warehouse

São dados estruturados visando responder perguntas específicas do negócio. Ele armazena dados em arquivos ou pastas que ajudam a organizar e usar os dados para tomar decisões estratégicas. Este sistema de armazenamento também oferece uma visão multidimensional dos dados atômicos e resumidos. As funções importantes que são necessárias para executar são:

  • Extração de dados
  • Limpeza de Dados
  • Transformação de Dados
  • Carregar e atualizar dados
Data Warehouse: exemplos de fontes de dados

Mas afinal, quais são as principais diferenças entre Data Lake e Data Warehouse?

CaracterísticaData WarehouseData Lake
DadosEstruturado, processado, analisadoprocessado, não analisado
PropósitoMotivo pré-definido para armazenar o dadoMotivo pré-definido para armazenar o dado
SchemaSchema on Write (desenvolvido antes da

implementação do DWH)

Schema on Read (Gerado no momento da

análise)

Casos de usoBI, ReportingML, Exploração de Dados, Preditivo, Inteligência Artificial
UsuáriosAnalistas de NegócioCientistas de dados, alguns analistas de negócio
Preço/TempoMaior custo, maior tempo de implementação,

manutenção simples

Menor custo, implementação rápida,

manutenção difícil

Mas como saber qual é o certo para o meu negócio?

Geralmente as organizações precisam de ambos. Abaixo, dividimos em uma pequena análise para cada setor.

Saúde

O Data Warehouse é utilizado há muitos anos no setor da saúde, mas devido a natureza não estruturada de muitos dados na área da saúde (laudo médico, exames clínicos, etc.) e a necessidade de insights em tempo real, os datas warehouse, geralmente, não são um modelo ideal.

O Data Lake permite uma combinação de dados estruturados e não estruturados, o que possibilita ser mais adequado para as organizações de saúde.

Financeiro

O Data Warehouse geralmente é o melhor modelo de armazenamento, pois pode ser estruturado para ser acessado por toda a organização.

Logística

No gerenciamento da cadeia de suprimentos a capacidade de previsão dos dados flexíveis em um Data Lake pode ter enormes benefícios, como por exemplo, redução de custos através de uma análise de dados de formulários dentro do pipeline de transporte.

Seu maior benefício para a cadeia de suprimentos é o insight do Data Lake que possibilita realizar previsões.

Assessment

Agora que você já compreendeu as diferenças entre Data Lake e Data Warehouse é necessário realizar um levantamento de necessidades da sua empresa para saber qual será o melhor para o crescimento da sua organização.

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4 dicas fundamentais para estruturar uma área de BI

By |agosto 11th, 2021|Categories: BI, Big Data, Consultoria BI, Data Discovery, Destaque na Home|Tags: |

Muitas empresas planejam estruturar uma área dedicada à Business

Comentários desativados em 4 dicas fundamentais para estruturar uma área de BI
Por |2021-06-10T11:59:36-03:00junho 10th, 2021|Big Data|Comentários desativados em Data Lake e Data Warehouse: Conheça as suas diferenças

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