Data Lakes vs. Data Warehouses: o que sua organização precisa saber

No cenário atual, impulsionado por AI e saturado de dados, escolher a arquitetura de dados certa é mais do que uma decisão técnica — é uma decisão estratégica. À medida que as organizações trabalham para escalar o analytics, ativar a IA e reduzir a complexidade operacional, surgem perguntas fundamentais: Como os dados devem ser armazenados? Quais sistemas melhor apoiam nossos objetivos? E precisamos escolher entre flexibilidade e desempenho?

Para muitos, a resposta se resume a data lakes e data warehouses — ou, cada vez mais, uma combinação de ambos. Este blog se baseia na nossa página de glossário para explorar as diferenças práticas entre essas arquiteturas, como as tendências modernas estão mudando o cenário e o que considerar ao construir uma plataforma de dados moderna.

Principais diferenças: uma rápida recapitulação

Em essência, lagos de dados e armazéns de dados atendem a necessidades diferentes:

Um data warehouse é um repositório estruturado otimizado para inteligência de negócios (BI) e relatórios operacionais. Ele armazena dados limpos e transformados, modelados em um esquema predefinido para consultas e análises rápidas.

Um data lake é um repositório flexível que armazena dados brutos, não estruturados e semiestrutrados. Ele oferece suporte a uma ampla variedade de análises, desde a exploração de dados até o aprendizado de máquina avançado.

Além desses dois, outros componentes, como operational data stores (ODS) e data marts, adicionam mais especialização. E, cada vez mais, surgem arquiteturas híbridas para atender às novas demandas das empresas.

Se você está apenas começando, nossa entrada no glossário sobre data lakes x data warehouses aborda os fundamentos.

Casos de uso

Diferentes equipes e workloads exigem coisas diferentes de uma plataforma de dados.

• Engenheiros de dados precisam ingerir dados brutos em grande escala, dar suporte a pipelines de ingestão e permitir o processamento de dados em tempo real.
• Equipes de BI e analytics precisam de desempenho consistente e confiável para alimentar dashboards e as principais métricas de negócios.
• Cientistas de dados precisam de acesso a uma ampla variedade de tipos de dados, incluindo logs brutos e formatos semiestruturados, para dar suporte à experimentação e ao desenvolvimento de modelos.

Essas necessidades não são mutuamente excludentes. Uma única organização pode precisar de suporte para tudo isso, com agilidade, governança e controle de custos em mente.

Uma conversa moldada pela mudança

As organizações modernas não estão mais apenas decidindo entre data lakes e data warehouses; elas estão repensando como os dados são armazenados, acessados e governados do zero. Então, o que mudou?

A IA e os modelos de linguagem grandes (LLMs) dependem de formatos de dados diversos e muitas vezes não estruturados — o que impõe novas demandas à infraestrutura de dados que vão além das capacidades dos sistemas de armazenamento tradicionais. Ao mesmo tempo, a análise em tempo real tornou-se uma expectativa básica, exigindo acesso aos dados com baixa latência e alta escalabilidade. À medida que os ecossistemas de dados se tornam mais complexos, estabelecer a confiança depende de uma catalogação robusta, do gerenciamento de metadados e de camadas semânticas que ajudam as equipes a entender e governar seus dados. E sustentando tudo isso está uma mudança para arquiteturas abertas: formatos abertos e APIs não são mais opcionais — são um imperativo estratégico para flexibilidade, interoperabilidade e agilidade a longo prazo.

Juntas, essas forças estão levando as empresas a adotar plataformas de dados unificadas que combinam a escalabilidade de um lago de dados com o desempenho de um armazém de dados sem fazer concessões.

Tomada de decisões informadas

Os líderes de dados com visão de futuro não estão perguntando “Qual arquitetura é melhor?” Elas estão se perguntando: “Qual base nos ajudará a alcançar nossos objetivos de negócios?”

Ao avaliar sua arquitetura de dados, considere:

• Flexibilidade vs. desempenho: você precisa de agilidade para explorar dados ou de velocidade para alimentar dashboards de alta simultaneidade?
• Governança e conformidade: qual a importância da linhagem, da segurança e da aplicação de políticas em todos os tipos de dados?
• Integração e ferramentas: Sua plataforma se conecta com suas ferramentas preferidas de BI, ML e engenharia de dados, de código aberto ou comerciais?
• Escalabilidade e custo total de propriedade (TCO): você consegue escalar com eficiência e evitar sobrecargas ou duplicações desnecessárias?
• Abertura e interoperabilidade: Quão bem sua plataforma suporta formatos de tabela abertos, compartilhamento de dados aberto, ANSI SQL aberto e governança aberta para maximizar a flexibilidade e evitar a dependência de um único fornecedor?

Essas não são escolhas excludentes — e, cada vez mais, a melhor resposta é todas as opções anteriores.

A defesa de uma plataforma unificada

As plataformas Lakehouse combinam a escala e a flexibilidade de um data lake com a confiabilidade e o desempenho de um data warehouse. Em vez de gerenciar e integrar sistemas separados, as equipes podem trabalhar em uma única cópia governada dos dados, seja para consultas SQL, modelos de ML ou pipelines de streaming.

Com a Databricks Data Intelligence Platform, as organizações podem:

• Use uma plataforma única para workloads de analytics e IA
• Acesse dados estruturados e não estruturados no mesmo ambiente
• Escale computação e armazenamento de forma independente
• Gerencie os dados de ponta a ponta com o Unity Catalog
• Evite o vendor lock-in com formatos abertos e APIs
• Potencialize análises em tempo real e cargas de trabalho de streaming com um desempenho de baixa latência

O resultado é uma arquitetura simplificada que acelera o tempo de geração de insights, aumenta a produtividade e oferece suporte a uma ampla variedade de casos de uso de negócios e técnicos, sem concessões.

Conclusão

Embora os data lakes e os data warehouses tenham seus pontos fortes, o futuro está na convergência. Uma abordagem de lakehouse permite que as organizações deem suporte a diversos usuários e casos de uso de dados em uma única plataforma, sem precisar escolher entre flexibilidade e desempenho.

À medida que sua estratégia de dados evolui, considere como uma arquitetura unificada pode ajudar sua organização a agir mais rápido, reduzir a complexidade e se manter preparada para o futuro.

Pronto para saber mais? Veja como a Databricks Data Intelligence Platform pode simplificar sua arquitetura e preparar sua estratégia de dados para o sucesso a longo prazo.

Explore o Databricks Lakehouse

(This blog post has been translated using AI-powered tools) Original Post