Data Lakehouse: União entre Data Lake e Data Warehouse

No artigo “Datalake e Datawarehouse: entendendo as arquiteturas de dados” falamos sobre o Data Lake e o Data Warehouse e a diferença entre esses repositórios de dados – caso você não tenha lido recomendo ler o artigo antes de prosseguir - hoje entenderemos sobre o Data Lakehouse, uma solução desenvolvida pela Databricks, empresa fundada pelos criadores do Apache Spark, e quais problemas essa arquitetura de dados se propõe resolver. 

 

Data Lake e Data Warehouse 

Antes de falarmos sobre o Data Lakehouse, vamos relembrar sobre o Data Lake e o Data Warehouse. 

Data Lake: Um data lake é um repositório de dados que armazena uma grande quantidade de dados brutos e não processados. Esses dados podem ser de várias fontes e formatos, como logs, arquivos CSV, JSON, bancos de dados não estruturados, entre outros. O objetivo principal de um data lake é armazenar dados em sua forma bruta para futuras análises e processamento, permitindo a flexibilidade de explorar dados não estruturados e esquemas variados. 

No entanto, um data lake pode apresentar desafios em relação à governança, qualidade e segurança dos dados. A ausência de um esquema definido pode dificultar a consulta e a análise eficiente, e também pode levar a problemas de confiabilidade e consistência nos dados. 

 

Data Warehouse: Por outro lado, um data warehouse é um sistema estruturado que armazena dados preparados e organizados, geralmente seguindo um esquema predefinido. Os dados são extraídos do data lake ou de outras fontes, transformados, limpos e carregados (processo ETL) para atender a requisitos específicos de análise e relatórios. Os data warehouses são projetados para suportar consultas analíticas complexas e fornecer respostas rápidas às perguntas dos usuários. 

Embora os data warehouses forneçam um ambiente confiável para análises, eles podem ter limitações em termos de flexibilidade e custos associados ao armazenamento de grandes volumes de dados brutos. 

 

Data Lakehouse 

Conceito segundo o Databricks: “Um data lakehouse é uma nova arquitetura de gerenciamento de dados aberta que combina a flexibilidade, eficiência de custo e escalabilidade dos data lakes com o gerenciamento de dados e transações ACID dos data warehouses, permitindo a inteligência de negócios (BI) e aprendizado de máquina (ML) em todos os dados”. 

 

O Lakehouse visa combinar o melhor dos dois mundos. Ele propõe o uso do data lake para armazenar dados brutos e não processados, mas adiciona uma camada de processamento estruturado em cima do data lake, tornando possível combinar os benefícios do data lake com a estrutura e eficiência do data warehouse.

Fonte: Databricks

 

Características do Lakehouse 

• Processamento de dados em lote e em tempo real: A capacidade de executar cargas de trabalho em lote tradicionais e também permitir análises em tempo real para suportar diferentes casos de uso. 
• Suporte a esquemas: Embora o data lake ainda possa armazenar dados brutos, a camada de processamento estruturado permite a definição de esquemas para tornar os dados mais organizados e acessíveis. 
• Performance aprimorada: A adição da camada de processamento estruturado ajuda a melhorar o desempenho das consultas analíticas, permitindo respostas mais rápidas aos usuários. 
• Governança de dados: A estruturação dos dados facilita o controle de qualidade, segurança e conformidade dos dados. 
• Integração com ferramentas analíticas: Uma arquitetura de lakehouse é projetada para ser compatível com várias ferramentas analíticas populares, permitindo que as organizações usem suas ferramentas favoritas para análise de dados. 

 

Conclusão

 

Em conclusão, a adoção do conceito de Data Lakehouse representa um passo significativo para o aprimoramento e otimização das operações de gerenciamento de dados nas organizações modernas. Ao combinar as vantagens dos data lakes, com a capacidade de armazenar grandes volumes de dados brutos e não estruturados, com a estruturação e desempenho dos data warehouses, essa abordagem permite que as empresas alcancem uma maior eficiência operacional e tomem decisões mais informadas. 

Além disso, a governança de dados aprimorada garante a qualidade, segurança e conformidade dos dados, mitigando riscos e mantendo a integridade das informações. Isso é especialmente relevante em um cenário onde a proteção dos dados é uma prioridade crescente e regulamentações mais rigorosas são impostas. 

Portanto, ao adotar a arquitetura do Data Lakehouse, as organizações estarão bem posicionadas para enfrentar os desafios da era da informação e aproveitar ao máximo seus ativos de dados. Essa abordagem híbrida combina o melhor de ambos os mundos, permitindo que as empresas impulsionem a inovação, alcancem resultados excepcionais e alcancem uma vantagem competitiva duradoura. Com o Data Lakehouse, a transformação de dados em insights valiosos e ações estratégicas tangíveis torna-se uma realidade acessível, levando as organizações rumo a um futuro mais inteligente e bem-sucedido.