[DIFERENÇA] Data Warehouse e Data Lake: conheça 4 principais diferenças



Fonte: IFForum365

1. Quanto maior, melhor

Ambos funcionam como um depósito de dados, mas em comparação com os Data Warehouses, os Data Lakes são enormes e permitem um acúmulo vasto de informações em um ritmo mais rápido. Com os Lakes é possível inserir elementos de diferentes tipos, e isso, além de permitir um armazenamento maior, também aumenta a descoberta de novas informações e cruzamentos entre os conteúdos analisados.
Os insights extraídos da análise de dados são valiosos, porém podem tomar muito tempo caso o Data Lake esteja desorganizado e mal gerido. É nesse momento que os profissionais de gestão de informação atuam parar garantir a organização da estrutura, como sinalizar os prazos para retenção de informações, demandas do compliance ou da governança corporativa, além de práticas para manter a segurança digital.

2. Flexibilidade

Data Warehouses são configurados para reunir dados relevantes ao negócio. Para isso, é preciso saber que tipo de questões esses elementos responderão, e caso novas demandas surjam, tenha em mente que talvez não sejam atendidas pelo tipo de estrutura preestabelecida.
No caso dos Data Lakes, a informação pode vir de múltiplas fontes e ter variados formatos. Não é necessário definir previamente quais perguntas serão respondidas pelos dados, o que dá mais flexibilidade para criar novos tópicos conforme a necessidade.

3. Colaboração

É pertinente ressaltar que o Big Data é feito por pessoas e para pessoas, afinal, os resultados das análises feitas têm grande importância nos processos organizacionais. Porém, nem sempre está disponível para todos. Os Warehouses muitas vezes ficam isolados e sem acesso da maioria dos funcionários. Os Lakes, por outro lado, permitem que a informação seja compartilhada com vários usuários, além de poder ser agrupada por temas e objetivos.

4. Retorno do investimento

No momento de avaliar os custos da construção dessas estruturas, além da aquisição do equipamento e do sistema, empresas devem considerar potenciais resultados. Data Warehouses demandam um alto investimento de dinheiro e tempo, antes de qualquer fruto a ser colhido, uma vez que necessita de um esquema para cada tipo de dado.
Data Lakes operam de forma mais eficiente. Mesmo que sua construção seja cara, é possível armazenar uma quantidade maior de informações que podem ser analisadas mais amplamente por pesquisadores. Esse fluxo, por sua vez, resulta em mais insights para a empresa, beneficiando o negócio de forma mais assertiva.
*Inon Neves é vice-presidente da Access na América Latina
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Sobre Grimaldo Oliveira

Mestre pela Universidade do Estado da Bahia (UNEB) no Curso de Mestrado Profissional Gestão e Tecnologias Aplicadas à Educação (GESTEC) com o projeto “GESMOODLE – Ferramenta de acompanhamento do aluno de graduação, no ambiente virtual de aprendizagem(MOODLE), no contexto da UNEB“. Possui também Especialização em Análise de Sistemas pela Faculdade Visconde de Cairu e Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal da Bahia. Atua profissionalmente como consultor há mais de 15 anos nas áreas de Data Warehouse, Mineração de Dados, Ferramentas de Tomada de Decisão e Estatística. Atualmente é editor do blog BI com Vatapá. Livro: BI COMO DEVE SER - www.bicomodeveser.com.br

1 comentários:

Fernando Alvarenga disse...

Ótimo artigo !! surgiu uma dúvida quanto ao propósito de utilização do DW e DL (não sei se é correto chamar o Data Lake assim...), o DL substituiria o DW ? e por sua vez o DL demandaria um maior conhecimento das origens de dados?

Bom fds! abs