Neste artigo você irá compreender as diferenças entre Data Lake e Data Warehouse.

O Business Intelligence (BI) é uma disciplina que analisa os dados de uma empresa por meio de tecnologias, como estatística e aprendizado de máquina, com o objetivo de aumentar a competitividade.

As empresas possuem um grande volume de dados e precisam extrair informações úteis desses dados para a competitividade. Para isso, investem em pesquisas para encontrar soluções capazes de extrair essas informações. Por exemplo, uma grande empresa como a Amazon está muito ligada à inteligência de negócios. Precisa entender as preferências do cliente, especializar os tratamentos aos clientes, encontrar produtos capazes de satisfazer os clientes.

Existem muitas ferramentas automáticas e semiautomáticas para gerenciar este enorme volume de dados. Antes de falar sobre as ferramentas, precisamos distinguir o tipo de dados que precisamos analisar. O primeiro tipo é denominado Estruturado . Refere-se a dados facilmente legíveis do computador. Geralmente são dados numéricos, como o preço de uma casa, a idade de uma pessoa, etc. Outro tipo de dado mais comum é conhecido como Dados não estruturados . Está relacionado a dados que não podem ser reconhecidos automaticamente pelo computador. Exemplos são textos, imagens, vídeos. A maioria dos dados não é estruturada e precisa ser pré-processada antes.

Os repositórios mais comuns que armazenam esses dados são Data Warehouse e Data Lake . O Data Warehouse armazena apenas dados estruturados, enquanto o Data Lake fornece os dois tipos de dados. A seguir, explicaremos os conceitos básicos por trás de Data Warehouses e Data Lakes. Dependendo dos propósitos, um repositório é melhor que o outro.

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.

Um Data Lake é menos complexo, pois armazena todos os tipos de dados, brutos, estruturados e não estruturados. Permite guardar os dados sem esquema. A análise de informações passadas, atuais e futuras é permitida porque os dados nunca são excluídos. Os Data Lakes são projetados para armazenamento de baixo custo, levando à remoção das limitações de armazenamento. Os Data Lakes são mais novos do que Data Warehouses e são menos fáceis de implementar porque seriam um data warehouse. Existem diferentes usuários finais para cada tecnologia. Um Data Lake é usado por cientistas de dados ou especialistas sofisticados capazes de extrair insights dos dados, enquanto um Data Warehouse é usado por analistas de negócios. Além disso, os Data Lakes usam o ELT processo, em vez de usar o ETL como o 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

Os dados estruturados e já processados ​​são armazenados no Data Warehouse . Os Data Warehouses existem há duas décadas e constituem repositórios centrais de informações em muitas empresas, como bancos e financeiras. Esses tipos de dados têm um esquema predefinido. Isso permite consultas simples, mas existem complicações onde há atualizações para alterar o esquema por algum motivo. Ele usa um processo denominado Extract Transform Load (ETL). Como você pode deduzir pelo nome do processo, ele extrai, transforma e carrega os dados no repositório.

Os Data Warehouses armazenam três tipos de dados:

• Metadados são os dados que descrevem as informações sobre o Data Warehouse e os detalhes para entender os dados armazenados.
• Dados resumidos são os dados agregados / resumidos gerados pelo gerente do Data Warehouse. Ajuda a acelerar o desempenho da consulta.
• Os dados brutos são os dados não processados ​​armazenados no Data Warehouse.

Qual escolher: Data Lake ou Data Warehouse?

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.

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. Agora você tem uma visão geral dos principais conceitos de Business Intelligence.