O armazenamento de dados é um grande negócio. Considerando a importância da coleta de big data para o sucesso de uma empresa, é obrigatório que as empresas invistam em armazenamento de dados. Data lakes e data warehouses são amplamente usados para armazenamento de big data, mas são muito diferentes, desde a estrutura e processamento até quem os usa e por quê. Neste artigo, vamos nos concentrar no Data Lake Vs Data Warehouse-as diferenças entre os dois tipos de armazenamento de dados para ajudá-lo a decidir como gerenciar melhor seus dados.
Antes de pular diretamente para o Data Lake Vs Data Warehouse, vamos discuti-los um por um.
O que é um Data Warehouse?
A Data Warehouse é um grande repositório de dados organizacionais acumulados de uma ampla gama de fontes de dados operacionais e externas. Os dados são estruturados, filtrados e já processados para uma finalidade específica. Os armazéns de dados extraem dados processados periodicamente de vários aplicativos internos e sistemas de parceiros externos para consultas e análises avançadas.
Empresas de médio e grande porte usam noções básicas de data warehouse para compartilhar dados e conteúdo em bancos de dados específicos de departamentos. O objetivo de um data warehouse pode ser armazenar informações sobre produtos, pedidos, clientes, estoque, funcionários, etc.
Os usuários finais de um data warehouse são empresários e usuários de negócios.
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O que é um Data Lake?
Uma definição de data lake o explica como uma área de armazenamento de dados altamente escalonável para armazenar uma grande quantidade de dados brutos em seu formato original até que sejam necessários para uso. Um data lake pode armazenar todos os tipos de dados sem limitação fixa no tamanho da conta ou arquivo e sem nenhum propósito específico definido ainda. Os dados vêm de fontes distintas e podem ser estruturados, semiestruturados ou até não estruturados. Os dados do data lake podem ser consultados conforme necessário.
As empresas que precisam coletar e armazenar um grande volume de dados-sem a necessidade de processar ou analisar todos imediatamente-usam o conceito de data lake para armazenamento rápido sem transformação.
Os usuários finais de data lakes são cientistas de dados e engenheiros.
Agora, vamos entender os tipos de Data Lake Vs Data Warehouse
Tipos de Data Lake Vs Data Warehouse
Vamos primeiro discutir os tipos de Data Lake.
Tipos de Data Lake podem ser:
Estruturado-contendo dados estruturados de bancos de dados relacionais, ou seja, linhas e colunas
Não estruturado-contendo dados não estruturados de e-mails, documentos , PDFs
Semiestruturado-contendo dados semiestruturados como CSV, logs, XML, JSON
Binário-contendo imagens, áudio, vídeo
6 principais Diferença entre Data Lake e Data Warehouse
Estrutura de Dados
Um data warehouse só pode armazenar dados que foram processados e refinados. Os lagos de dados, por outro lado, armazenam dados brutos que ainda não foram processados para uma finalidade. Portanto, os data lakes requerem uma capacidade de armazenamento muito maior do que os data warehouses; os dados são flexíveis, analisados rapidamente e perfeitos para aprendizado de máquina.
Processamento
Um data warehouse usa uma abordagem de esquema na gravação para dados processados para dar-lhes forma e estrutura. Um data lake usa schema-on-read em dados brutos para processá-lo.
Armazenar em um data warehouse pode ser caro, principalmente se houver um grande volume de dados. Um data lake é uma opção mais barata projetada para armazenamento de dados de baixo custo. Isso explica por que o data lake é preferido por muitas empresas.
Os data warehouses apenas mantêm os dados processados que foram usados para um propósito específico. Um dos benefícios de um data warehouse é que o espaço de armazenamento não é desperdiçado em dados que não podem ser usados. O lago de dados armazena dados brutos que às vezes podem ter um uso futuro específico e às vezes apenas para acumulação. Portanto, os dados são menos organizados e filtrados no data lake.
Os data warehouses são usados principalmente por profissionais de TI ou de negócios que estão familiarizados com o tópico representado nos dados processados usados. Os dados não estruturados em data lakes geralmente requerem cientistas de dados ou engenheiros para organizar data lakes antes de colocar os dados em uso.
Acessibilidade
Os data warehouses são estruturados por design, tornando-os difíceis de acessar e manipular. Em contraste, os data lakes têm poucas limitações e são fáceis de acessar e alterar. Os dados podem ser atualizados rapidamente. Isso conta como um dos principais benefícios do data lake.
Existem três tipos principais de data warehouse
Enterprise Data Warehouse (EDW)
Este tipo de dados warehouse atua como o banco de dados principal que auxilia nos serviços de suporte à decisão dentro da empresa. O EDW oferece acesso a informações entre organizações, uma abordagem integrada para representação de dados e pode executar consultas complexas.
Armazenamento de dados operacionais (ODS)
ODS é atualizado em tempo real e é usado para executar tarefas de rotina, incluindo armazenamento de registros de funcionários. Os dados armazenados aqui podem ser limpos e a redundância verificada e resolvida. Ele também pode ser usado para integrar dados contrastantes de várias fontes para que as operações de negócios, análises e relatórios possam ser executados sem problemas.
Data Mart
Um data mart é um subconjunto do data warehouse, pois armazena dados para um determinado departamento, região ou unidade de uma empresa. O data mart ajuda a aumentar as respostas do usuário e reduz o volume de dados para análise. Os dados daqui são armazenados no ODS de tempos em tempos. O ODS então o envia para o EDW, onde é armazenado e usado.
Tecnologias de Data Warehouse Vs Data Lake Technologies
As tecnologias de Data Warehouse estão alinhadas com bancos de dados relacionais porque se destacam em consultas de alta velocidade contra dados altamente estruturados. Os bancos de dados relacionais estão em constante evolução para tornar os data warehouses mais rápidos, escaláveis e confiáveis.
As tecnologias de big data, como o Hadoop Distributed File System (HDFS), são usadas para impulsionar o impacto dos Data lakes na análise. O HDFS mostra fácil adaptabilidade e escalabilidade para grandes volumes de dados de qualquer tipo de estrutura. Além disso, o Hadoop oferece suporte a cenários de data warehouse aplicando visualizações estruturadas a dados brutos. Essa flexibilidade torna o Hadoop uma excelente escolha para fornecer dados e percepções para todos os níveis de usuários de negócios.
Muitas empresas como Amazon (Amazon S3), Microsoft (Azure Data Lake) e Google (Google Cloud Storage) são oferecendo serviços gerenciados on-the-Cloud para tecnologia de armazenamento em gerenciamento de Data Lake.
Esses eram os tipos de Data Lake Vs Data Warehouse. Seguindo em frente, vamos discutir as diferenças de ferramentas entre Data Lake e Data Warehouse.
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Data Lake Tools
Data lake bem avaliados as ferramentas são:
Azure Data Lake Storage-cria um espaço de armazenamento de dados único e unificado. A ferramenta oferece recursos de segurança avançados, autenticação de dados precisa e acesso limitado a funções específicas. Ideal para consultas em grande escala AWS Lake Formation-fornece uma solução muito simples para configurar um data lake. Integração perfeita com análises baseadas em AWS e serviços de aprendizado de máquina. A ferramenta cria um catálogo de dados meticuloso e pesquisável com um registro de auditoria para identificar o histórico de acesso aos dados. Qubole-esta solução de data lake armazena dados em um formato aberto que pode ser acessado por meio de padrões abertos. Os principais recursos incluem o fornecimento de relatórios analíticos ad hoc, combinando pipelines de dados para oferecer uma visão unificada em tempo real. Infor Data Lake-coleta dados de diferentes fontes e os ingere em uma estrutura que imediatamente começa a derivar valor a partir dela. Os dados armazenados aqui nunca se transformarão em um pântano devido à catalogação inteligente. Intelligent Data Lake-esta ferramenta ajuda os clientes a obter o máximo valor do Data Lake baseado em Hadoop. O sistema Hadoop subjacente garante que os usuários não precisem de muita codificação para executar consultas de dados em grande escala.
Devido a todas essas diferenças, as organizações geralmente precisam de ambos os data lakes para aproveitar o big data e, ao mesmo tempo, precisar de data warehouses para uso em análises.
Ferramentas de data warehouse
Um dos principais fatores no Data Lake vs Data Warehouse é a escolha de ferramentas e software.
Aqui estão algumas das melhores ferramentas de data warehouse que são rápidas, facilmente escalonáveis e estão disponíveis com pagamento conforme o uso.
Amazon Redshift-uma ferramenta de armazenamento de dados em nuvem excelente para análise de dados de alta velocidade. Este exemplo de data warehouse pode executar várias consultas simultâneas sem qualquer sobrecarga operacional. Microsoft Azure-é uma plataforma baseada em nó que permite processamento paralelo massivo, o que ajuda a extrair e visualizar insights de negócios muito rapidamente. Google BigQuery-esta ferramenta de armazenamento de dados pode ser integrada ao Cloud ML e ao TensorFlow para construir modelos de IA poderosos. Snowflake-permite a análise de dados de várias fontes estruturadas e não estruturadas. Ele consiste em uma arquitetura compartilhada, que separa o armazenamento do poder de processamento. Como resultado, os usuários podem escalar os recursos da CPU de acordo com as atividades do usuário. Micro Focus Vertica-este data warehouse SQL está disponível na nuvem em plataformas incluindo AWS e Azure. Ele oferece recursos de análise integrados para aprendizado de máquina, correspondência de padrões e séries temporais. Amazon DynamoDB-o DynamoDB escalonável pode escalar a capacidade de consulta em até 10 ou 20 trilhões de solicitações por dia em petabytes de dados.
Isso foi tudo sobre Data Lake x Data Warehouse
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