No mundo do big data, as organizações estão constantemente buscando maneiras de armazenar, processar e analisar grandes quantidades de informações. Duas soluções comuns para lidar com big data são os lagos de dados e os data warehouses. Embora possam parecer semelhantes à primeira vista, esses dois paradigmas de armazenamento de dados atendem a finalidades diferentes e apresentam características distintas.
O que são lagos de dados e data warehouses?
Lagos de dados
Um data lake é um grande repositório de armazenamento capaz de conter dados brutos e não processados em seu formato nativo. Os data lakes podem armazenar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, o que os torna altamente versáteis. Eles são projetados para serem altamente escaláveis, acomodando o crescimento exponencial dos dados. Os data lakes permitem a ingestão de dados em tempo real e são ideais para organizações que precisam armazenar e analisar rapidamente grandes volumes de diversos tipos de dados.
Armazenamentos de dados
Um data warehouse, por outro lado, é um repositório estruturado projetado para armazenar, processar e analisar dados estruturados. Os data warehouses armazenam dados de maneira altamente organizada e baseada em esquemas, o que facilita a consulta e a geração de insights. Normalmente, os dados são limpos, transformados e agregados antes de serem carregados em um data warehouse. Esses sistemas são utilizados principalmente para fins de inteligência de negócios e análise, permitindo que as organizações tomem decisões baseadas em dados.
Exemplos de aplicações para data lakes e data warehouses
Aplicações do data lake
- Análise de sentimento: Os data lakes podem ser utilizados para armazenar e analisar grandes volumes de dados não estruturados, como publicações nas redes sociais e avaliações de clientes. Esses dados podem, então, ser processados por meio de algoritmos de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina (ML) para determinar o sentimento dos clientes em relação a um produto ou serviço.
- Processamento de dados da IoT: Os data lakes são ideais para armazenar e processar grandes quantidades de dados gerados por dispositivos da IoT. Os recursos de ingestão em tempo real dos data lakes permitem o processamento e a análise de dados em fluxo contínuo, possibilitando que as organizações monitorem e otimizem suas redes de IoT.
- Armazenamento de dados para treinamento de ML/IA: Nas áreas da medicina e da biotecnologia, os data lakes podem ser utilizados para armazenar dados de diversas fontes, como sequências genéticas, prontuários de pacientes e resultados de ensaios clínicos. Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser aplicados a esses dados não estruturados para identificar padrões ou correlações, auxiliando em aplicações que vão desde o desenvolvimento de tratamentos personalizados até a previsão de surtos de doenças. Além disso, os algoritmos podem analisar dados em tempo real provenientes de dispositivos médicos para monitorar a saúde dos pacientes e alertar os profissionais de saúde sobre quaisquer alterações significativas (veja IoT acima).
Aplicações do Data Warehouse
- Análise de vendas: Os data warehouses podem ser utilizados para armazenar e analisar dados de vendas, permitindo que as organizações identifiquem tendências, acompanhem o desempenho e tomem decisões baseadas em dados para aprimorar as estratégias de vendas. A natureza estruturada dos data warehouses facilita a criação de relatórios de vendas, painéis e visualizações.
- Segmentação de clientes: Ao analisar os dados de clientes armazenados em um data warehouse, as organizações podem segmentar sua base de clientes e adaptar suas iniciativas de marketing para atingir grupos demográficos específicos. Os data warehouses podem armazenar dados estruturados de clientes, como histórico de compras e informações demográficas, permitindo que as organizações criem perfis detalhados dos clientes.
Exemplo de uso da Autoridade Reguladora do Setor Financeiro (FINRA)
Um ótimo exemplo de empresa que utiliza os serviços da AWS para criar um data lake é a FINRA. A FINRA utiliza a AWS para armazenar e analisar mais de 500 bilhões de eventos de mercado diariamente, o que lhe permite detectar fraudes e manipulações de mercado.
O data lake da FINRA, desenvolvido na AWS, processa e armazena grandes volumes de diversos tipos de dados, incluindo dados de negociação, dados de ordens e dados de referência. Ao utilizar o Amazon S3, a FINRA consegue armazenar e gerenciar seus dados de forma econômica e segura, enquanto o Amazon EMR e o AWS Glue permitem que a organização processe e analise os dados para identificar possíveis violações.
Você pode saber mais sobre esse caso de uso lendo o estudo de caso da AWS sobre a FINRA.
Conclusão
Os data lakes e os data warehouses têm finalidades diferentes e são adequados para diferentes tipos de armazenamento e análise de dados. Compreender as diferenças entre esses dois paradigmas de armazenamento é essencial para as organizações.
Depois de determinar qual caminho é o mais adequado para você, certifique-se de incorporar a resiliência de dados à sua estratégia. Fique atento ao meu próximo post no blog, que abordará técnicas avançadas de resiliência de dados em data warehouses do RDS e data lakes do S3.
Boa leitura!
