Neste tutorial sobre a diferença entre data lake vs. data warehouse, discutiremos as principais diferenças entre data warehouse e data lake. Mas antes de discutir a diferença, vamos primeiro aprender “O que é Data Warehouse?”.
O que é data warehouse?
Data Warehouse é uma mistura de tecnologias e componentes para o uso estratégico de dados. Ele coleta e gerencia dados de fontes variadas para fornecer insights de negócios significativos. É o armazenamento eletrônico de uma grande quantidade de informações projetadas para consulta e análise, em vez de processamento de transações. É um processo de transformação de dados em informações.
O que é Data Lake?
Um Data Lake é um repositório de armazenamento que pode armazenar uma grande quantidade de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. É um lugar para armazenar todos os tipos de dados em seu formato nativo, sem limites fixos no tamanho da conta ou arquivo. Ele oferece uma grande quantidade de dados para maior desempenho analítico e integração nativa.
O Data Lake é como um grande contêiner, muito semelhante a rios e lagos reais. Assim como em um lago, você tem vários afluentes entrando; da mesma forma, um data lake possui dados estruturados, dados não estruturados, máquina para máquina, logs que fluem em tempo real.
Conceito de Data Warehouse:
O Data Warehouse armazena dados em arquivos ou pastas que ajudam a organizar e usar os dados para tomar decisões estratégicas. Este sistema de armazenamento também oferece uma visão multidimensional dos dados atômicos e resumidos. As funções importantes que devem ser executadas são:
- Extração de dados
- Limpeza de Dados
- Transformação de dados
- Carregamento e atualização de dados
A seguir, aprenderemos a principal diferença entre o data lake do Azure e o data warehouse.
DIFERENÇA CHAVE
- O Data Lake armazena todos os dados independentemente da fonte e de sua estrutura, enquanto o Data Warehouse armazena dados em métricas quantitativas com seus atributos.
- Data Lake é um repositório de armazenamento que armazena enormes dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, enquanto o Data Warehouse é uma mistura de tecnologias e componentes que permitem o uso estratégico dos dados.
- O Data Lake define o esquema depois que os dados são armazenados, enquanto o Data Warehouse define o esquema antes que os dados sejam armazenados.
- O Data Lake usa o processo ELT (Extract Load Transform) enquanto o Data Warehouse usa o processo ETL (Extract Transform Load).
- Comparando o Data Lake com o Warehouse, o Data Lake é ideal para quem deseja uma análise aprofundada, enquanto o Data Warehouse é ideal para usuários operacionais.
Conceito de Data Lake:
Um Data Lake é um repositório de armazenamento de grande porte que mantém uma grande quantidade de dados brutos em seu formato original até o momento em que for necessário. Cada elemento de dados em um Data lake recebe um identificador exclusivo e é marcado com um conjunto de tags de metadados estendidos. Ele oferece uma ampla variedade de recursos analíticos.
Diferença fundamental entre o Data Lake e o Data Warehouse
Diferença entre Data Lake e Data Warehouse
Aqui estão as principais diferenças entre data lakes e data warehouse:
| Parâmetros | Data Lake | Armazém de dados |
|---|---|---|
| Armazenar | No data lake, todos os dados são mantidos independentemente da fonte e de sua estrutura. Os dados são mantidos em sua forma bruta. Ele só é transformado quando está pronto para ser usado. | Um data warehouse consistirá em dados extraídos de sistemas transacionais ou em dados que consistem em métricas quantitativas com seus atributos. Os dados são limpos e transformados |
| História | As tecnologias de big data usadas em data lakes são relativamente novas. | O conceito de data warehouse, ao contrário do big data, foi usado por décadas. |
| Captura de Dados | Captura todos os tipos de dados e estruturas, semiestruturados e não estruturados em sua forma original a partir dos sistemas de origem. | Captura informações estruturadas e as organiza em esquemas, conforme definido para fins de data warehouse |
| Linha do tempo de dados | Os data lakes podem reter todos os dados. Isso inclui não apenas os dados que estão em uso, mas também os que podem ser usados no futuro. Além disso, os dados são mantidos para sempre, para voltar no tempo e fazer uma análise. | No processo de desenvolvimento do data warehouse, um tempo significativo é gasto na análise de várias fontes de dados. |
| Comercial | O lago de dados é ideal para usuários que se entregam a análises profundas. Esses usuários incluem cientistas de dados que precisam de ferramentas analíticas avançadas com recursos como modelagem preditiva e análise estatística. | O data warehouse é ideal para usuários operacionais por ser bem estruturado, fácil de usar e entender. |
| Custos de armazenamento | O armazenamento de dados em tecnologias de big data é relativamente barato do que o armazenamento de dados em um data warehouse. | Armazenar dados em data warehouse é mais caro e demorado. |
| Tarefa | Os data lakes podem conter todos os dados e tipos de dados; ele permite que os usuários acessem os dados antes do processo de transformação, limpeza e estruturação. | Os armazéns de dados podem fornecer percepções sobre questões predefinidas para tipos de dados predefinidos. |
| Tempo de processamento | Os lagos de dados permitem que os usuários acessem os dados antes que eles sejam transformados, limpos e estruturados. Assim, permite que os usuários obtenham seus resultados mais rapidamente em comparação com o data warehouse tradicional. | Os armazéns de dados oferecem percepções sobre questões predefinidas para tipos de dados predefinidos. Portanto, qualquer alteração no data warehouse precisava de mais tempo. |
| Posição do Esquema | Normalmente, o esquema é definido depois que os dados são armazenados. Isso oferece alta agilidade e facilidade de captura de dados, mas requer trabalho no final do processo | Normalmente, o esquema é definido antes que os dados sejam armazenados. Requer trabalho no início do processo, mas oferece desempenho, segurança e integração. |
| Processamento de dados | Uso do Data Lakes do processo ELT (Extract Load Transform). | O data warehouse usa um processo tradicional de ETL (Extract Transform Load). |
| Reclamar | Os dados são mantidos em sua forma bruta. Ele só é transformado quando está pronto para ser usado. | A principal reclamação contra os data warehouses é a incapacidade ou o problema enfrentado ao tentar fazer alterações neles. |
| Principais benefícios | Eles integram diferentes tipos de dados para gerar questões inteiramente novas, já que esses usuários provavelmente não usarão data warehouses porque podem precisar ir além de suas capacidades. | A maioria dos usuários em uma organização está operacional. Esse tipo de usuário se preocupa apenas com relatórios e métricas de desempenho chave. |