Com o big data atuando de maneira preponderante no estudo e análise dos dados de vários setores da indústria e comércio, é de suma importância estudar sobre as opções que o mercado oferece, verificando qual delas é mais interessante para ser implantada nas empresas.
De acordo com uma pesquisa lançada no ano passado, menos de 50% dos dados estruturais coletados pelo segmento de internet das coisas (IoT) são utilizados na tomada de decisões, fazendo com quem tenha acesso a essas informações possuam uma vantagem competitiva sobre a concorrência.
Dentre os principais modelos do mercado, temos o data lake e o data warehouse, nos próximos parágrafos você verá as diferenças entre eles e em quais situações são recomendados.
Exemplos de data lake
O conceito de data lake gira em torno de bancos de dados híbridos, onde eles são armazenados brutos, e apenas são tratados quando um usuário requer a visualização dos mesmos.
Exemplos de data lake giram em torno de dados diversos, como planilhas, logs, imagens, ou mesmo dados vindos de dispositivos ligados à internet das coisas. Tais servidores podem ser hospedados em nuvem, tornando parte dos custos menores, otimizando os gastos financeiros no processo.
Estrutura do armazenamento de dados
Um data lake tem uma estrutura mais simples, em grande parte devido ao fato de existirem muitos dados não estruturados alocados no mesmo, a escalabilidade de um servidor como esse pode chegar na escala dos exabytes, garantindo uma grande capacidade à disposição da empresa.
Com a governança correta dos dados, essa estrutura pode ser utilizada por cientistas de dados, principalmente para a criação de modelos preditivos baseados numa grande quantidade de informações. Além disso, tais modelos podem servir para alimentar estruturas de API’s e aplicativos em geral.
Razões para sua empresa adotar
Dentre alguns motivos para sua empresa adotar um data lake, temos:
- Crescimento exponencial dos dados: Tais estruturas têm grande capacidade de adaptação, podendo lidar com uma grande quantidade de dados de diferentes origens, agregando mais valor às informações geradas.
- Consumidores de dados diversos: Os dados em si também podem ser consumidos e utilizados por diferentes grupos, dentre eles cientistas de dados, analistas de negócio e outros stakeholders.
- Formas de acesso diversas: Dados que são acessíveis desde API’s, notebooks, ferramentas de BI, dentre outras.
Tendo grandes vantagens, a estrutura de um data lake não substitui em sua totalidade um data warehouse, mas quando usado em conjunto com um, pode fazer com que a sua empresa seja apta a manusear tipos diferentes de dados sem muitos problemas.
Exemplos de data warehouse
No caso de um data warehouse, o seu foco é primariamente em arquivos estruturados, ou seja, aqueles que são tratados antes de ficarem armazenados no servidor. É necessário a catalogação dos tipos de dados que serão alocados nesse servidor para que o tratamento dos mesmos ocorra da maneira correta.
Os processos de preparação de um data warehouse são por vezes custosos e demandam bastante tempo no que diz respeito a como preparar, transformar e estruturar esses dados dentro do servidor.
Estrutura do armazenamento de dados
Sobre a organização dos dados num data warehouse, as estruturas se baseiam em camadas com diferentes funções no que diz respeito a lapidar o conteúdo do servidor. A mais comum é a estrutura de três camadas, sendo dividida num banco de dados (camada inferior), ferramenta de processamento analítico online (OLAP) e a camada do cliente, com as API’s para acessar os dados de maneira mais fácil.
Todas essas camadas trabalham em conjunto para serem usados em conjunto com ferramentas de BI e consultas utilizando estruturas em SQL.
Razões para sua empresa adotar
Um sistema de data warehouse pode trabalhar com diversos tipos de dados estruturados, como faturas e transações financeiras, além de informações advindas de plataformas ERP (Enterprise Resource Planning) e CRM (Customer Relationship Management).
O data warehouse utiliza esses dados para criar valor na análise de negócios e otimizar a tomada de decisão das empresas em que ele é aplicado.
Principais diferenças entre data warehouse e data lake
Apesar de terem suas diferenças, esses dois modelos de servidores podem ser usados em conjunto, mas sempre com um extenso planejamento e o acompanhamento de um profissional experiente da área.
Sobre os principais pontos de cada um, temos:
Data Warehouse
- Aceita apenas dados estruturados.
- Dados otimizados para consultas específicas.
- Mais caro.
- Usuários geralmente são stakeholders de uma instituição.
Data Lake
- Aceita tanto dados estruturados quanto não estruturados.
- Dados otimizados tanto para data warehouse quanto para consultas diretas.
- Mais barato.
- Usuários são geralmente engenheiros e cientistas de dados.
Recomendações de uso
Cada um dos dois tipos de servidores tem suas funcionalidades específicas e podem trazer grande vantagem a seus utilizadores quando usados de maneira correta, inclusive a Adentro Cloud possui várias opções de armazenamento de dados em cloud computing a serem escolhidas pelos clientes, sempre pensando em atender melhor às suas necessidades.
No que envolve a escolha de um dos tipos de servidor, deve ser considerado os objetivos que a empresa busca alcançar com a implantação de uma estrutura baseada em big data e verificar os tipos de dados envolvidos.
Custos também entram na equação, entretanto se for uma necessidade intrínseca da organização manejar tanto dados estruturados quanto não estruturados, pode ser considerada a opção de transformar e carregar os dados entre os dois tipos de servidores para assim otimizar os efeitos dos mesmos na tomada de decisão da empresa.
Portanto, quando usadas de maneira correta, os dois tipos de servidores podem trazer vários insights sobre o mercado que as empresas atuam, ajudando na concepção de novos produtos e na definição de segmentos a serem explorados.
