Data Lake Vs Data Warehousing: principais diferenças que você deve saber

Publicados: 2023-04-06

Os dados se tornaram uma parte crucial de todas as empresas. Os dados têm vários ingredientes associados para adquirir seu maior valor, como coletar grandes volumes de dados, processá-los, analisá-los e armazená-los. Como uma organização requer muitos dados, armazená-los adequadamente é uma tarefa significativa. Data lake e data warehouse são dois modelos de armazenamento de dados proeminentemente conhecidos que provaram ser úteis para organizações que usam essas metodologias.

Ambos os modelos de armazenamento de dados são usados ​​principalmente para armazenar Big Data. Às vezes, uma organização usa data lake e data warehousing simultaneamente como e quando necessário. No entanto, as duas técnicas são muito diferentes entre si e foram desenvolvidas com propósitos diferentes. Um data lake e um data warehouse diferem em estrutura e recursos para armazenar dados.

Vamos nos aprofundar na compreensão desses dois modelos de armazenamento de dados e nas principais diferenças entre data lake e data warehouse .

Índice

O que é um Data Warehouse?

Um data warehouse é um tipo de sistema de gerenciamento de dados que possui habilidades para apoiar a busca de Business Intelligence (BI), principalmente análise de dados. Os data warehouses contêm muitos dados históricos e pretendem realizar consultas para realizar o processo de análise de dados. Espera-se que o armazenamento de dados como modelo de armazenamento atinja uma taxa de crescimento de 22,56% até 2026. Isso é três vezes o tamanho do mercado em 2021, que é de US$ 4,7 bilhões.

A técnica de armazenamento de dados é usada principalmente por organizações de médio e grande porte. É uma técnica conveniente para compartilhar dados significativos entre vários departamentos de uma organização por meio de bancos de dados. Os data warehouses atraem regularmente dados e geralmente são originados de vários locais.

Um data warehouse é uma ótima maneira de canalizar e consolidar grandes quantidades de dados. Ele armazena principalmente informações sobre clientes, produtos, serviços, pedidos, estoque, etc.

O que é Data Lake?

Um data lake é um repositório de armazenamento central que armazena big data em um formato bruto. O data lake possui a capacidade de armazenar dados não estruturados, semiestruturados e estruturados, e essa provisão oferece a flexibilidade do tipo de armazenamento aos usuários. Um data lake é uma vantagem para as organizações, pois o tamanho do mercado global de data lake deve atingir uma taxa de crescimento de 20,6% até 2027, implicando em sua rápida implementação no mercado.

Data Lake usa metadados e identificadores ao armazenar dados, onde as marcas de metadados permitem que um data lake recupere dados rapidamente. Um cluster grava principalmente a configuração de data lakes de hardware com mais escalabilidade. Portanto, o sistema de data lake despeja os dados em um espaço de armazenamento, caso seja necessário posteriormente.

No entanto, um data lake não analisa ou processa os dados imediatamente. É um método de armazenamento rápido geralmente usado por cientistas de dados.

Diferença entre Data Warehouse e Data Lake

Data warehouse versus data lake é uma palavra da moda no setor de TI atual. Esses são os dois modos mais populares de armazenamento e processamento de big data, mas ambos têm certas distinções. A diferença entre data lake e data warehouse pode ser declarada da seguinte forma:

Base lago de dados Armazém de dados
Armazenar Qualquer tipo de dado pode ser armazenado em nosso data lake independentemente de sua estrutura ou origem. Ele lida com dados brutos e os transforma apenas quando necessário. Data warehouse lida com os dados que consistem em métricas quantitativas e foram atraídos de fontes transacionais. Os dados são periodicamente transformados.
História A metodologia de armazenamento de data lake usa big data e é um conceito relativamente novo. Os armazéns de dados prevalecem há muitos anos, ao contrário do big data.
captura de dados Tem a capacidade de capturar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em seu formato original. Ele apenas captura os dados da estrutura e os simplifica para fins de armazenamento.
Linha do tempo de dados Um data lake armazena todos os dados, sejam eles necessários no presente ou talvez necessários no futuro. Um data lake retém dados permanentemente para serem usados ​​para análise. O data warehouse economiza uma quantidade significativa de tempo para processar e analisar várias fontes de dados e decidir o que armazenar.
Usuários Melhor para usuários que realizam análises profundas. Por exemplo, cientistas de dados, estatísticos, engenheiros etc. Melhor para usuários operacionais. Por exemplo, empresários, proprietários de empresas, partes interessadas, etc.
Custo Um data lake é comparativamente menos dispendioso quando se trata de armazenar dados usando essa metodologia. Um data warehouse é relativamente caro e consome mais tempo para armazenar dados.
Tarefa Ele permite que os usuários acessem os dados antes mesmo de limpá-los, transformá-los e estruturá-los. Ele permite que os usuários obtenham insights sobre questões predefinidas para tipos de dados predefinidos.
Tempo de processamento Gera resultados mais rápidos e tem menos tempo de processamento. Os data warehouses precisam de mais tempo de processamento, especialmente quando são feitas alterações neles.
Recua Às vezes, a forma bruta dos dados pode ser muito difícil de entender. Portanto, nenhuma simplificação imediata é uma reclamação contra os data lakes. A principal desvantagem dos data warehouses é a dificuldade encontrada ao tentar fazer alterações neles.
Processamento de dados Data lakes usam ELT (Extract Load Transform). Os data warehouses usam uma forma tradicional de ELT (Extract Load Transform).

Ferramentas do Data Lake

Aqui está a lista das ferramentas de data lake mais usadas:

Armazenamento do Lago de Dados Azure

Essa ferramenta de data lake usada popularmente ajuda a criar um espaço de armazenamento de dados único e unificado. A ferramenta Azure Data Lake é benéfica, pois fornece autenticação de dados precisa, juntamente com recursos avançados e seguros. Os dados podem ser transferidos para bancos de dados específicos para enviar as informações apenas aos departamentos ou indivíduos pretendidos. Esta ferramenta é melhor para uma grande quantidade de consultas.

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Formação do Lago AWS

Com a ajuda da ferramenta, é muito simples configurar um data lake. Os serviços de aprendizado de máquina baseados na AWS oferecem funções de análise consistentes. Ele pode identificar facilmente o histórico de acesso aos dados com a ajuda de um banco de dados que ajuda a pesquisar tudo facilmente.

Qubole

Qubole é uma ferramenta de data lake de formato aberto amplamente acessível e com padrões abertos. A principal vantagem desta ferramenta é que ela oferece serviços e atividades de análise ad hoc. Ele executa a função de reunir pipelines de dados, o que é importante para obter insights em tempo real.

Lago de Dados Infor

Essa ferramenta tem a capacidade de atrair e coletar dados de várias fontes e processá-los imediatamente para recuperar informações valiosas e significativas. Este sistema de armazenamento de dados não permite o encharcamento de dados, e é a vantagem mais proeminente que esta ferramenta oferece.

Data Lake Inteligente

Esta ferramenta de data Lake é baseada em Hadoop. Ele garante que os usos não precisem ser muito técnicos, pois não requer uma grande quantidade de codificação para recuperar os resultados. Ele executa consultas em dados de grande escala e ajuda os consumidores a obter o valor máximo.

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Ferramentas de armazenamento de dados

As ferramentas de data warehouse mais bem avaliadas são enumeradas da seguinte forma:

Amazon Redshift

É uma ótima ferramenta de armazenamento de dados baseada em nuvem que oferece análise de dados rápida. Ele não precisa de nenhuma sobrecarga operacional extra e pode executar várias consultas simultâneas.

Microsoft Azure

É uma ferramenta de armazenamento de dados baseada em nó que oferece a facilidade de processar grandes quantidades de dados ao mesmo tempo. Ajuda a obter e analisar insights de negócios com mais rapidez e precisão.

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Google BigQuery

Essa famosa ferramenta de armazenamento de dados se integra bem ao TensorFlow e ao Cloud ML, o que permite criar modelos poderosos baseados em IA.

Floco de neve

Essa ferramenta oferece a função de realizar análises de dados de várias fontes estruturadas e não estruturadas. Essa ferramenta possui uma arquitetura precisa que oferece recursos separados de processamento e armazenamento. É por isso que os recursos da CPU podem ser ajustados de acordo com as atividades dos usuários.

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Micro Focus Vertica

É uma ferramenta de armazenamento de dados baseada em SQL compatível com plataformas de nuvem como AWS, Azure etc. Ela foi projetada especificamente com uma capacidade de análise integrada para funções de séries temporais, atividades de aprendizado de máquina e assim por diante.

Amazon DynamoDB

Essa ferramenta é conhecida por ter um formato que permite o escalonamento rápido dos dados. Ele pode escalar a capacidade de seu processo de consulta para 10 ou 20 trilhões de solicitações diariamente em petabytes de dados.

Qual é a certa para você?

O modelo de data warehouse geralmente trata do potencial de ingestão de dados úteis do RDBMS. É tudo sobre funcionalidade de desempenho e aplicativos de BI. Visto que o modelo de data lake é menos restritivo e oferece a liberdade de trabalhar com base no esquema.

Principais habilidades de ciência de dados para aprender

Principais habilidades de ciência de dados para aprender
1 Curso de Análise de Dados Cursos de Estatística Inferencial
2 Programas de teste de hipóteses Cursos de Regressão Logística
3 Cursos de Regressão Linear Álgebra Linear para Análise

Assim, as empresas consideram os data lakes mais adequados para seu sistema de armazenamento.

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P. O que é um data lake?

Um data lake refere-se a um depósito centralizado para dados de todos os tipos - estruturados, não estruturados ou semiestruturados. O depósito armazena os dados em sua forma autêntica para permitir que as organizações obtenham os benefícios deles em seus próprios termos.

P. Os termos data lake e data warehousing são intercambiáveis?

Não, data lake e warehousing são duas abordagens diferentes para armazenar big data para posterior análise, avaliação, limpeza e processamento, a fim de obter insights valiosos para as empresas. Ambos compreendem um conjunto diferente de ferramentas para armazenar o máximo de dados.

P. O data lake pode substituir o data warehouse?

O data lake e o warehouse não são uma alternativa um ao outro. Portanto, substituir um pelo outro não forneceria resultados semelhantes. Embora algumas tecnologias oferecidas em cada um possam se sobrepor, a maior parte da assistência fornecida pelos dois varia.