Visão geral
- Entenda o significado de data lake e data warehouse
- Veremos quais são as principais diferenças entre Data Warehouse e Data Lake
- Entenda qual é o melhor para a organização.
Introdução
Do processamento ao armazenamento, todos os aspectos dos dados tornaram-se importantes para uma organização apenas por causa do grande volume de dados que produzimos nesta era. Quando se trata de armazenamento de big data, é possível que você tenha se deparado com os termos do Data Lake e Data Warehouse. Estes são os 2 opções mais populares para salvar big data.
Tendo estado na indústria de dados por muito tempo, Posso atestar o fato de que um data warehouse e um data lake são duas coisas diferentes. Apesar disto, Eu vejo muitas pessoas que os usam indistintamente. Como engenheiro de dados, compreender o data lake e o data warehouse junto com suas diferenças e uso é muito importante, pois só então você vai entender se o data lake se encaixa na sua organização ou data warehouse.
Então, neste post, satisfaça sua curiosidade explicando o que são data lake e storage e destaque a diferença entre eles.
Tabela de conteúdo
- O que é um data lake?
- O que é um data warehouse?
- Quais são as diferenças entre Data Lake e Data Warehouse?
- Data lake ou data warehouse: Qual usar?
O que é um data lake?
Um data lake é um repositório comum capaz de armazenar uma grande quantidade de dados sem manter nenhuma estrutura de dados específica.. Você pode armazenar dados cuja finalidade pode ou não pode ainda ser estabelecida. Seus objetivos incluem a criação de painéis, aprendizado de máquina ou análise em tempo real.
Agora, quando você armazena uma grande quantidade de dados em um só lugar de várias fontes, é essencial que esteja em uma forma utilizável. Você deve ter algumas regras e regulamentos para manter a segurança e acessibilidade dos dados.
Caso contrário, apenas a equipe que projetou o data lake sabe como acessar um determinado tipo de dados. Sem as informações adequadas, seria muito difícil distinguir entre os dados que você deseja e os dados que você está recuperando. Por isso, é essencial que o seu data lake não se torne um pântano de dados.
Fonte da imagem: aqui
O que é um data warehouse?
Um data warehouse é outro banco de dados que armazena apenas os dados pré-processados. Aqui, a estrutura de dados está bem estabelecida, otimizado para consultas SQL e pronto para uso para fins analíticos. Alguns dos outros nomes do data warehouse são Business Intelligence Solution e Decision Support System.
Quais são as diferenças entre Data Lake e Data Warehouse?
| Lago de dados | Armazem de dados | |
| Armazenamento e qualidade de dados | O data lake captura todos os tipos de dados como estrutura, não estruturado em sua forma bruta. Ele contém os dados que podem ser úteis em um caso de uso atual e também que provavelmente serão usados no futuro. | Contém apenas dados de alta qualidade que já estão pré-processados e prontos para serem usados pela equipe. |
| objetivo | O objetivo do Data Lake não é fixo. As vezes, as instituições têm um caso de uso futuro em mente. Seus usos gerais incluem descoberta de dados, perfil de usuário e aprendizado de máquina. | O data warehouse possui dados que já foram projetados para algum caso de uso. Seus usos incluem business intelligence, Visualizações e relatórios em lote. |
| Comercial | Os cientistas de dados usam lagos de dados para descobrir padrões e informações úteis que podem contribuir para as empresas. | Os analistas de negócios usam data warehouses para criar visualizações e relatórios. |
| Preços | É um armazenamento de custo relativamente baixo, uma vez que não prestamos muita atenção ao armazenamento no formato estruturado. | O armazenamento de dados é um pouco mais caro e também um procedimento demorado. |
Data lake ou data warehouse: Qual usar?
Vimos quais são as diferenças entre um data lake e um data warehouse. Agora, vamos ver qual devemos usar.
Se sua organização lida com saúde ou mídia social, a maioria dos dados que você captura não será estruturada (documentos, imagens). O volume de dados estruturados é muito menor. Então, aqui, data lake é uma boa opção, uma vez que pode lidar com os dois tipos de dados e fornecerá mais flexibilidade para análise.
Se o seu negócio online está dividido em vários pilares, aparentemente, você deseja obter painéis de resumo de todos eles. Armazéns de dados serão úteis neste caso para tomar decisões informadas. Manterá a qualidade, consistência e precisão dos dados.
A maioria das vezes, instituições usam uma combinação de ambos. Eles realizam exploração e análise de dados em todo o data lake e movem os dados ricos para armazéns de dados para relatórios rápidos e avançados.
Notas finais
Neste post, vimos as diferenças entre data lake e data warehouse com base no armazenamento de dados, a finalidade de uso e qual usar. Entender esse conceito ajudará o engenheiro de big data a selecionar o mecanismo de armazenamento de dados correto e, assim, aproveitar ao máximo os custos e processos da organização..
A seguir estão alguns recursos adicionais de engenharia de dados que eu recomendo fortemente que você verifique:
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