Datalake e Datawarehouse: entendendo as arquiteturas de dados

12 de Julho de 2023

Com o big data ganhando cada vez mais espaço no cenário global, conhecer sobre as arquiteturas de dados modernas e saber qual utilizar é fundamental para o sucesso de toda empresa que deseja utilizar os dados como base para as tomadas de decisão.

O Data Warehouse (DW) surgiu na década de 80, com o intuito de ser uma “fonte de verdade” das empresas.
Nessa arquitetura, os dados são extraídos de diversas fontes e sistemas de dentro da organização como bancos de dados, sistemas ERP, planilhas do Excel e outras fontes. Após esse processo, os dados sofrem transformações, como limpeza, padronização, exclusão de dados duplicados, enriquecimento de acordo com as regras de negócios e por fim após estarem preparados, são armazenados no Data Warehouse.
Um DW bem estruturado garante uma visão holística dos dados da empresa, permitindo que os usuários de negócio analisem uma grande quantidade de dados da empresa, e consigam extrair insights, entender o comportamento do cliente e acompanhar a performance da empresa.
O diferencial do DW é permitir aos usuários de negócio analisar e explorar determinado assunto da empresa sob diversas perspectivas, como visualizar as vendas por clientes, por data, por vendedores, por produtos. Entregando assim um panorama geral sobre um determinado assunto aos tomadores de decisão.

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Quem pode se beneficiar do Data Warehouse: analistas de negócios, profissionais de business intelligence (BI), executivos e gestores.

O Data Lake é um repositório de dados assim como o Data Warehouse, porém além de suportar dados estruturados, o Data Lake armazena dados semi estruturados e dados não estruturados, que são responsáveis por cerca de 80% de todos os dados existentes no mundo.
Diferente do Data Warehouse que armazena os dados de maneira estruturada e já tratados, o Data Lake armazena os dados em sua maneira bruta e em diversos formatos (imagens, vídeos, textos, documentos, logs, dados de sensores e muito mais). Essa característica do Data Lake em armazenar os dados brutos, garante uma maior flexibilidade para a organização decidir posteriormente como irá trabalhar com esse dados, já que os dados não precisam ser transformados com antecedência. Além disso, o Data Lake permite armazenar e processar dados em tempo real, garantindo celeridade na visualização das informações.
Quem pode se beneficiar do Data Lake: cientistas de dados, engenheiros de machine learning, analistas de dados.

Como escolher a solução ideal para sua empresa?
Cada empresa é única e possui as suas particularidades, não é certo afirmar que o Data Lake veio para tomar o espaço do Data Warehouse. É necessário analisar o cenário atual da sua empresa e as diversas variáveis envolvidas no processo: entender as necessidades do negócio, identificar quais tipos de dados serão armazenados no repositório (dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados), quem se beneficiará desses dados, de qual maneira os dados chegam da fonte e muito mais.
Por isso, contar com uma equipe especializada para implementar seu repositório de dados é de suma importância para garantir o sucesso e eficiência do projeto. Uma equipe experiente e qualificada possui o conhecimento técnico necessário para identificar as necessidades específicas da empresa, compreender as complexidades dos dados e escolher a solução mais adequada.

Nós, da Active BI, contamos um time de especialistas nesse assunto, entre em contato conosco e descubra qual repositório irá melhor atender às suas necessidades.