Com volumes crescentes de dados estruturados e não estruturados, as organizações precisam de soluções capazes de armazenar, processar e analisar essas informações. Diante disso, Data Lake, Data Warehouse e Data Mart oferecem diferentes abordagens para uma gestão de dados eficiente.
Essas soluções têm características específicas que atendem a diferentes necessidades corporativas. A escolha entre elas, contudo, depende de fatores como volume de dados, complexidade analítica e objetivos estratégicos.
Mas afinal, qual a melhor escolha para cada necessidade? Entenda as principais diferenças entre Data Lake, Data Warehouse e Data Mart, destacando seus usos, benefícios e como podem ser combinados para maximizar a eficiência na gestão de dados.
O que é um Data Lake?
O data lake é um repositório capaz de armazenar e processar grandes quantidades de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Estes últimos são dados gravados no estado original, como dados gerados em tempo real, um banco de dados e outros tipos.
Essas plataformas escalonáveis permitem às organizações realizar a ingestão de qualquer tipo ou volume de dados e de diversas fontes, como sistemas locais, nuvem ou de computação de borda. É capaz de armazenar dados com fidelidade e segurança, processar dados em tempo real ou em lote. Além disso, permite analisar dados por meio de qualquer linguagem, como SQL e Python, softwares de análise ou dados de terceiros.
Esta central acomoda dados em seu formato original e processa qualquer tipo desses dados, independentemente do tamanho, eliminando restrições dimensionais. Nos data lakes, os dados não sofrem tratamento, sendo armazenados no estado bruto. É a maneira ideal de abrigar grandes quantidades de informações originais para poderem ser utilizadas em análises ou pesquisas futuras.
É ideal para organizações que precisam armazenar grandes volumes de dados, em formato bruto e sem necessidade de tratamento para serem utilizados em múltiplas atividades de negócios.
Assim, o data lake é útil quando sua empresa lida com grandes volumes de dados e precisa de mais contexto para análises. Permite armazenar dados brutos via lote ou streaming, reduzindo custos, simplificando a gestão, acelerando análises e facilitando a adoção de IA e machine learning, além de melhorar segurança e governança.
O que é um Data Warehouse?
O data warehouse, ou Enterprise Data Warehouse (EDW), é uma plataforma de dados corporativos projetada para análise e geração de relatórios baseados em dados estruturados e semiestruturados oriundos de fontes diversas. No data warehouse, os dados são limpos e padronizados para responder às demandas do negócio, podendo incluir transações de ponto de venda ou resultados de campanhas de marketing.
Esses sistemas abrangem um banco de dados analítico e executam processos complexos, suportando análises e relatórios personalizados. Também fazem a consolidação e integração de grandes volumes de dados de forma centralizada, além de proporcionar uma visão de longo alcance dos dados ao longo do tempo. Assim, o data warehouse é indicado para análises ad-hoc e relatórios personalizados.
Um data warehouse em nuvem oferece diversas vantagens, como escalabilidade, segurança, preços baseados no uso, operação sem servidor serverless e melhor aproveitamento do tempo de atividade. Por isso, esse armazenamento é uma peça fundamental para a execução de análises corporativas que são suporte à tomada de decisões informadas.
O que é um Data Mart?
Um data mart é um subconjunto específico de um data warehouse, desenvolvido para atender um grupo de usuários ou área de negócio.
Diferente de um data warehouse (que armazena dados corporativos amplos) ou de um data lake (que armazena dados brutos e não estruturados), o data mart é menor, altamente estruturado e focado em análises em tempo real, gerando insights acionáveis para decisões imediatas. Como exemplo, o marketing pode usá-lo para definir “personas” e estratégias, enquanto setores de produção podem utilizar para monitorar desempenho e otimizar processos.
Quanto à estrutura, um data mart pode ser estruturado em formatos como estrela, floco de neve ou cofre, sendo este último mais flexível e escalável. Isso facilita consultas rápidas e análises especializadas.
Há três tipos principais de data marts:
- Dependentes (dados extraídos diretamente do warehouse),
- Independentes (autônomos, criados para áreas específicas sem integração corporativa); e
- Híbridos (combinam dados do warehouse e fontes externas, oferecendo flexibilidade e acesso rápido).
A escolha depende das necessidades do negócio: dependente é ideal para garantir consistência com dados corporativos, enquanto um híbrido permite integração com fontes externas para análises dinâmicas e, por fim, independentes são úteis em casos onde a autonomia é prioritária, como unidades de negócio com requisitos únicos.
Como escolher entre Data Lake, Data Warehouse e Data Mart?
As empresas podem combinar a agilidade de data marts com a robustez de warehouses ou a economia de data lakes, garantindo uma gestão de dados adaptável e orientada a resultados específicos. A decisão deve considerar volume de dados, complexidade analítica e objetivos estratégicos de cada área.
Data lake, data warehouse e data mart se diferenciam principalmente pela estrutura e propósito:
- Data lakes: armazenam grandes volumes de dados desestruturados a custos mais baixos;
- Data warehouses: organizam dados estruturados para análises diversificadas;
- Data mart: é uma versão reduzida e segmentada do warehouse, com dados categorizados para um uso específico, como relatórios departamentais. Tal segmentação possibilita maior agilidade e precisão, já que os dados são pré-processados e alinhados às demandas de uma equipe ou função.
Google Cloud
As empresas data-driven são aquelas que possuem um ecossistema ideal para o processamento de dados de forma holística. Para tanto, o Google Cloud oferece uma abordagem integrada para engenharia de dados e gestão de dados, com recursos para lidar com as diversas fases do ciclo de dados, tornando-os acessíveis e úteis.
As soluções do Google Cloud permitem destruir silos de dados e unificar com diferentes conjuntos de dados. O resultado: uma inteligência acionável para tomadas de decisões imediatas.
Confira alguns benefícios oferecidos pelo Google Cloud na gestão de dados:
- Velocidade, escala, segurança e recursos incomparáveis
- Centralização de dados de diferentes fontes
- Ampliação do acesso à análise de dados
- Acessibilidade dos dados em escala
Dentre os principais recursos de gestão de dados do Google Cloud está o BigQuery, o data warehouse do Google totalmente gerenciado, utilizado para manipular dados estruturados e não estruturados. Trata-se de um serviço de armazenamento (data warehouse corporativo) e análise totalmente serverless (sem servidor) ideal para gerenciar todos os tipos de dados em nuvens, estruturados e não estruturados.
Esse data warehouse totalmente gerenciado e com manutenção realizada pelo Google, permite que as empresas foquem nas análises, sem precisar gerenciar a infraestrutura. Além disso, o BigQuery ajuda a evitar a existência de silo de dados, especialmente quando os times trabalham com seus próprios data marts independentes, o que pode dificultar o controle de versão de dados.
É comum ocorrer uma confusão entre bancos de dados transacionais e analíticos. Como resultado, muitas pessoas continuam a armazenar grandes volumes de dados para análise em bancos transacionais, como SQL Server e MySQL.
Sendo assim, alguns data warehouses tradicionais usam bancos de dados transacionais para processar grandes volumes de dados. Isso torna o data warehouse mais lento quando comparado com soluções analíticas como o BigQuery e BigTable, do Google, que são otimizados para consultas analíticas em larga escala. O BigQuery utiliza uma arquitetura distribuída que permite processar e analisar grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente, sem a necessidade de gerenciar infraestrutura complexa.
Apesar de ser um serviço de data warehouse, o BigQuery também pode operar como data lake, facilitando o controle dos dados, otimizando custos e garantindo maior coerência da informação através de sua arquitetura “single source of truth” (fonte única de verdade, na tradução).
Saiba mais sobre a gestão data-driven:
Conclusão
Como vimos, o data lake, o data warehouse e o data mart se diferenciam tanto pela estrutura quanto pelo propósito.
Enquanto os data lakes são usados para armazenar grandes volumes de dados desestruturados a custos mais baixos, os data warehouses são ideais para organizar dados estruturados para análises diversificadas. Já os data mart são versões segmentadas do warehouse, alinhados às demandas de um departamento específico.
Essas soluções devem ser usadas combinadas, e não de forma concorrente, a depender da necessidade de cada empresa. O Google Cloud é um dos líderes de mercado quando se trata de infraestrutura em nuvem e sistemas de gerenciamento de dados.
A Geoambiente, Parceira Premier do Google há mais de 10 anos, auxilia empresas de diversos setores a potencializar seus negócios por meio da Google Cloud. Atuamos no mapeamento de fontes de dados internas e externas, identificando como os dados são utilizados em diferentes áreas para oferecer soluções em nuvem que elevam a maturidade analítica do cliente.
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Data Engineer
Com formação em Banco de Dados e Certificação Google Professional Data Engineer, é especialista em engenharia e pipelines de dados, análise de dados e desenvolvimento de modelos de machine learning.
