Data Lakehouse x Data Lake x Data Warehouse

Nesta matéria fazemos uma comparação da aplicação destas três importantes abordagens nas estratégias de dados das empresas.

Data Lakehouse

• Tratamento de dados: Capaz de gerenciar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Ele combina o melhor dos dois mundos, oferecendo um ambiente versátil para todos os tipos de dados.

• Finalidade: adequado para análise de dados e cargas de trabalho de Machine Learning. É a multiferramenta versátil em seu kit de ferramentas de dados, pronta para várias tarefas.

• Custo: Oferece economia, velocidade e flexibilidade no armazenamento. É como ter um espaço de armazenamento expansível que se ajusta às suas necessidades sem gastar muito.

• Conformidade com ACID: Está em conformidade com o ACID, garantindo consistência nos dados em várias leituras ou gravações. Isso o torna uma base confiável para operações de dados colaborativas e complexas.

Data Lake

• Tratamento de dados: lida bem com dados semiestruturados e não estruturados. Imagine um vasto oceano digital onde os dados fluem livremente, de várias formas.
• Finalidade: ideal para cargas de trabalho de ML (Machine Learning) e IA (Inteligência Artificial). É como um playground para os cientistas de dados explorarem e inovarem.
• Custo: O armazenamento é econômico, rápido e flexível. É como alugar uma grande unidade de armazenamento onde você pode facilmente adicionar ou remover itens.
• Conformidade com ACID: Não compatível com ACID. Atualizar e excluir dados podem ser tarefas complexas, tornando-o um pouco como um jardim selvagem que cresce em todas as direções.

Data Warehouse

• Tratamento de dados: gerencia dados estruturados de forma excelente. É como uma biblioteca tradicional onde cada livro (dados) é catalogado e fácil de encontrar.

• Finalidade: Mais adequado para análise de dados e Business Intelligence (BI). É a referência para gerar relatórios e insights que ajudam na tomada de decisões.

• Custo: O armazenamento pode ser caro e demorado, pois tudo precisa ser organizado e indexado de forma prévia.

• Conformidade com ACID: Está em total conformidade com os padrões ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade), garantindo o mais alto nível de integridade dos dados. Isso significa que as transações são processadas de forma confiável.

Resumo

Os Data Warehouses são como bibliotecas bem organizadas, perfeitas para análise de dados estruturados e tarefas de BI, mas vêm com custos mais altos e gerenciamento de dados rigoroso.

Os Data Lakes são vastos armazenamentos para todos os tipos de dados, especialmente benéficos para ML e IA, oferecendo flexibilidade e eficiência de custos, mas sem integridade transacional.

Os Data Lakehouses mesclam os pontos fortes de Data Warehouses e Data Lakes, fornecendo uma solução flexível e econômica que lida com todos os tipos de dados e oferece suporte a análises complexas e ML, mantendo a alta integridade dos dados.