Manvirender Singh Rawat tem mais de 17 anos de experiência diversificada com a capacidade de produzir resultados inovadores e excepcionais. Ele ocupou cargos de liderança onde entregou com sucesso vários projetos em nível nacional e internacional. Manvirender ingressou na Cynoteck como consultor de ciência de dados. Ele tem experiência diversificada em análise de dados, visualização e análise avançada. Ele Saiba Mais
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Bancos de dados x Data Warehouses x Data Lakes: entendendo as diferenças
A fim de fornecer tanto operacional e benefícios analíticos, sua empresa deve coletar, armazenar e integrar dados de várias fontes com eficiência. Os dados são o ponto de partida para tudo, seja na descoberta de novos clientes para impulsionar as vendas ou cortar despesas. Com o tempo, os usuários têm várias alternativas em termos de coleta de dados para vários usuários ou apenas para armazenamento. Seja bancos de dados, data warehouses ou data lakes recém-criados.
Escolha inteligência de negócios (BI), estruturas SQL, pesquisa e outras análises, analistas de dados, cientistas de dados, engenheiros e gerentes precisam de uma solução confiável de armazenamento de dados.
Sua organização moderna precisa de um solução de armazenamento de dados que é mais versátil, escalável, seguro e confiável do que qualquer banco de dados antigo. Bancos de dados modernos, data warehouses e data lakes são úteis nessa situação.
O que é um banco de dados?
A banco de dados é onde dados relacionados são armazenados e usado para documentar análise e uso. Um banco de dados de ponto de venda (POS) é um tipo de banco de dados. Todas as informações pertinentes sobre as transações em uma empresa de varejo são registradas e armazenadas no banco de dados do PDV.
Sistemas de gerenciamento de banco de dados estruturado, relacional e relacional (RDBMS)e estruturas de dados não estruturados, também conhecidas como "NoSQL," são alguns dos vários tipos de bancos de dados. Os processos de banco de dados gerenciam, organizam e atualizam novos dados antes de armazená-los em tabelas.
Uma plataforma como MongoDB é um exemplo de NoSQL banco de dados, enquanto o MS Access é um exemplo de um RDBMS.
Bancos de dados são espaços de armazenamento especializados para dados transacionais não processados. O processamento transacional online, também conhecido como OLTP, é algo que os bancos de dados fazem, pois estão intimamente relacionados às transações.
Os casos de uso de bancos de dados para todas as organizações incluem:
Geração de relatórios financeiros e outros
Como analisar conjuntos de dados de tamanho modesto
Automatizando procedimentos operacionais
Auditoria de entrada de dados
Bancos de dados comumente usados:
Para citar alguns, os seguintes são os bancos de dados mais comumente usados na prática.
1. PostgreSQLName
PostgreSQL é um banco de dados objeto-relacional; fará sentido imediatamente para os desenvolvedores familiarizados com a programação orientada a objetos (OOP).
Isso significa que, além de sua forma relacional, uma tabela PostgreSQL também oferece suporte a ideias OOP tradicionais, como herança e sobrecarga de função.
O PostgreSQL é uma escolha fantástica se você precisar realizar processamento de dados de pequena a média escala ou realizar consultas complicadas.
2. MySQL
Um sistema completo de gerenciamento de banco de dados (DBMS), MySQL. Devido ao seu modelo relacional e facilidade de compreensão, o MySQL é talvez o banco de dados mais fácil de aprender a usar. Para aplicações mais extensas, qualquer uma das outras opções nesta lista pode ser preferível.
3.MongoDB
O primeiro banco de dados não relacional da nossa lista é o MongoDB, conhecido por usar um modelo de dados de documento em vez de uma arquitetura tabular. Se seus dados não forem estruturados, o MongoDB é fantástico e funciona bem com a maioria dos aplicativos de computação em nuvem.
4 Oracle
O banco de dados mais usado em 2023 ainda é o Oracle. O Oracle é um SGBD com uma longa lista de funcionalidades, assim como o MySQL.
Embora a Oracle tenha sido inicialmente uma DBMS relacional, é hoje considerado um banco de dados multimodelo que oferece suporte a uma variedade de abordagens de modelagem não relacional, tornando-o um dos bancos de dados mais adaptáveis e abrangentes disponíveis.
De acordo com o Insights do GM, O mercado global de data warehouse valia US$ 28.7 bilhões em 2022 e está previsto para US$ 51.7 bilhões até 2028, crescendo a uma CAGR de 10.4% entre 2023 e 2028.
Há mais em um data warehouse do que apenas ser um grande banco de dados. A data warehouse não é freqüentemente usado em aplicativos de software. Armazéns de dados são mais adequados para extensa análise de dados, enquanto os bancos de dados são otimizados para atividades rápidas de leitura e gravação.
Armazéns de dados armazenar registros de várias fontes, em oposição aos bancos de dados, que geralmente possuem apenas registros de uma fonte.
Isso se deve ao fato de que o principal objetivo de um data warehouse é dar a seus clientes a capacidade de realizar análises em dados combinados de muitas (mas relacionadas) fontes.
Isso permite que você aproveite ao máximo suas ferramentas de relatórios e análise de dados.
Características do Data Warehouse
1. Possuir a capacidade de gerenciar enormes volumes de dados
Os armazéns de dados são locais ideais para dados históricos, como registros completos de gastos da empresa, uma vez que são construídos para lidar com grandes quantidades de dados.
Os armazéns de dados podem armazenar facilmente petabytes de dados estruturados de várias fontes, pois são projetados para casos de uso que abrangem organizações inteiras.
2. Assistência ETL
Os dados são recuperados de uma fonte, transformados em um formato compatível com o data warehouse e, em seguida, carregados no armazenamento usando o processo de extração, transformação e carregamento (ETL).
A funcionalidade ETL é frequentemente incluída em data warehouses, permitindo que os usuários combinem rapidamente dados de várias fontes e os formatem de acordo com o esquema do data warehouse.
Mais especificamente, 85% das empresas acham que o big data mudará completamente a forma como conduzem os negócios.
3. Suporte para ferramentas OLAP e BI
O uso de data warehouses permite que você crie facilmente visualizações de tendências e insights porque a maioria deles é compatível com software OLAP e ferramentas de business intelligence (BI).
Os analistas de dados veem os data warehouses como essenciais para criar visualizações e relatórios por causa disso.
Armazéns de dados comumente usados:
1. Floco de neve
Semelhante ao BigQuery, o Snowflake usa uma arquitetura que divide a camada central de armazenamento de dados da camada de processamento de dados para separar armazenamento e computação.
Devido à sua pequena vantagem sobre a concorrência em termos de desempenho, escalabilidade e otimização de consultas, o Snowflake é atualmente o data warehouse mais popular.
Porém, isso tem um custo, já que o Snowflake costuma ser mais caro.
2. BigQuery no Google
Outro data warehouse baseado em nuvem que se destaca no gerenciamento de análise de dados é o Google BigQuery. O BigQuery, ao contrário do Redshift, separa o armazenamento da computação para que você possa dimensionar cada um conforme necessário.
Além disso, como o BigQuery pode atribuir automaticamente computação adicional conforme necessário, ele é bem dimensionado ao lidar com enormes volumes de dados.
3. Kindle Redshift
Um data warehouse em nuvem chamado Amazon Redshift tem um Exabyte (um bilhão de gigabytes) de capacidade de armazenamento. O Redshift, por outro lado, combina computação e armazenamento, então você não pode aumentar cada um separadamente.
A memória deve ser dimensionada simultaneamente com nós de computação se você simplesmente deseja aumentar seus nós de computação, o que pode ser um desperdício.
Os dados brutos e processados (não estruturados e estruturados) de uma organização são mantidos em um data lake em grande e pequena escala.
Um data lake coleta tudo o que a organização considera valioso para uso posterior, ao contrário de um data warehouse ou banco de dados. Qualquer coisa pode ser usada para isso - fotos, filmes, PDFs, etc.
O data lake reunirá informações de várias fontes de dados não relacionadas e as processará de maneira semelhante a um data warehouse.
Um data lake pode ser usado para análise de dados e desenvolvimento de relatórios, assim como um data warehouse. Ao contrário de um data warehouse, um data lake usa uma tecnologia muito mais sofisticada.
De acordo com um relatório da Pesquisa de Mercado Futuro, a indústria do mercado de data lakes está projetada para crescer de US$ 5.1385 bilhões em 2023 para US$ 21.3687 bilhões em 2032, exibindo uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 19.50% durante o período de previsão (2023 - 2032).
Seu processamento e análise fazem uso de uma variedade de programas e ferramentas, incluindo Java. Data lakes e aprendizado de máquina são frequentemente combinados. Os resultados dos experimentos de aprendizado de máquina também são frequentemente mantidos no data lake.
Um data lake exige usuários com competência em linguagens de programação e metodologias de ciência de dados devido ao nível de complexidade e habilidade necessária para explorá-lo.
Por último, mas não menos importante, um data lake não usa um ODS para limpeza de dados, ao contrário de um data warehouse.
Características do Data Lake
1. Assistência com dados não estruturados
Dados não estruturados só podem ser armazenados em data lakes, um tipo especial de repositório de dados. Qualquer coisa pode ser lançada em um data lake e não causará nenhum problema durante a gravação.
No entanto, isso implica que, antes de conduzir qualquer análise útil dos dados, você provavelmente precisará fazer algum pré-processamento neles.
2. Escala simples
Os data lakes podem empregar discos rígidos mais baratos para armazenamento, tornando-os uma opção de armazenamento consideravelmente mais acessível quando comparados a bancos de dados e data warehouses, que usam muita RAM cara e unidades de estado sólido para fornecer resultados otimizados.
Isso indica que expandir o uso do data lake é mais simples e acessível.
3. Suporte para Extrair, Carregar e Transformar (ELT)
Em sua forma nativa, os dados em um data lake não estão prontos para processamento. Em vez disso, extrair, carregar e transformar (ELT) são suportados por data lakes.
O ELT extrai dados, carrega-os no data lake e os transforma no formato necessário, em contraste com o ETL para bancos de dados e data warehouses.
4. Suporte para ferramentas OLAP e BI
Os data lakes são totalmente compatíveis com as tecnologias OLAP e BI, assim como os data warehouses. No entanto, antes de usar essas ferramentas, você deve realizar ELT nos dados.
Semelhança entre banco de dados, data warehouse e data lake:
Para vários casos de uso, uma organização geralmente precisa de um data lake, um data warehouse e um banco de dados ou bancos de dados. Todos os três enfatizam a coleta de dados em um local para que várias unidades de negócios possam analisá-los e tirar conclusões deles.
Na realidade, existem tecnologias modernizadas disponíveis hoje que auxiliam na integração de diversos tipos de dados e arquiteturas para que você possa conectar os pontos em toda a sua organização, independentemente de onde seus dados residam.
Para facilitar a análise da ciência de dados e a transição de um data lake passivo excepcionalmente grande para a implementação de dados em tempo real em uma escala gigantesca, eles estendem os dados entre data warehouses e data lakes e vice-versa.
Banco de dados x Data Warehouse x Data Lake: qual é a diferença
Um banco de dados, um data warehouse e um data lake diferem principalmente porque:
Os dados mais recentes necessários para alimentar um aplicativo são mantidos em um banco de dados.
Atual e data histórica de uma ou mais plataformas são mantidos em um data warehouse em um esquema predeterminado e consistente, facilitando a análise dos dados por analistas e cientistas de dados da empresa.
Analistas de negócios e a cientistas de dados pode analisar rapidamente os dados graças à forma bruta em que um data lake mantém dados recentes e antigos de um ou mais sistemas.
Por meio de uma ferramenta externa, como um armazenamento de dados operacionais (ODS), muitos bancos de dados podem se conectar a um data warehouse. Um ODS não é necessário para o data lake.
O data warehouse cuidará do processamento analítico e da limpeza dos dados, enquanto um ODS é utilizado para conectar os bancos de dados. O data lake cuidará de toda a limpeza e análise de dados"internamente."
Um data mart frequentemente recebe dados mais precisos do banco de dados e data warehouse. Um data mart não é necessário para o data lake. Relatórios, painéis e outras ferramentas recebem dados aprimorados diretamente do data lake.
banco de dados
Armazém de dados
lago data
Propósito
Organize e gerencie dados estruturados com eficiência
Repositório centralizado para dados estruturados e semiestruturados de várias fontes
Repositório centralizado para dados estruturados, semiestruturados e não estruturados de várias fontes
Estrutura de dados
Dados estruturados com esquemas predefinidos
Dados estruturados e semiestruturados com esquemas predefinidos
Dados estruturados, semiestruturados e não estruturados sem esquemas predefinidos
Integração de Dados
Projetado para processamento transacional
Processo Extrair, Transformar, Carregar (ETL) para integrar dados de várias fontes
Suporta ingestão de dados em lote e em tempo real
Processamento de dados
Suporta tarefas transacionais e operacionais
Otimizado para processamento analítico e consultas complexas
Suporta processamento de dados em lote e em tempo real
AMPLIAR
Dimensionamento vertical (aumento da capacidade do hardware)
Dimensionamento horizontal (adicionando mais servidores)
Escalável usando computação distribuída e armazenamento em nuvem
Recuperação de dados
Recuperação rápida de registros específicos usando índices
Consultas e agregações complexas para análise e geração de relatórios
Consulta flexível usando várias ferramentas e estruturas
Governança de dados
Integridade de dados forte e controles de segurança
Enfatiza a qualidade, consistência e precisão dos dados
Controles de governança limitados, frequentemente aplicados a jusante
Granularidade de dados
Representação de dados refinada
Dados agregados e resumidos para análise
Dados brutos e granulares, com potencial para agregação
Base de usuários
Equipe operacional e aplicativos
Analistas de negócios, tomadores de decisão e cientistas de dados
Cientistas de dados, engenheiros de dados e equipes de análise avançada
Tecnologias de exemplo
MySQL, Oracle, PostgreSQL
Amazon Redshift, Google BigQuery
Hadoop, Apache Spark, Amazon S3
Escolhendo a solução certa:
Ao decidir como organizar e armazenar todos os dados da sua empresa, existem algumas diferenças significativas a serem consideradas. Conforme estabelecido anteriormente, os bancos de dados têm limites em escala, mas funcionam melhor quando há uma única fonte de dados estruturados.
Os bancos de dados tradicionais são ineficazes para a maioria das organizações devido a essas restrições, o que faz com que os gerentes prestem mais atenção aos data lakes e/ou data warehouses.
Dados estruturados, processamento de esquema na gravação, velocidades variáveis, segurança frouxa, uma base de usuários aberta e casos de uso em relatórios, análises e automação são apenas algumas características dos bancos de dados.
Conclusão:
Data lakes, data warehouses e bancos de dados atendem a diferentes funções. Para manter os dados atuais do aplicativo, quase todos os aplicativos modernos precisarão de um banco de dados. As empresas podem optar por adicionar um data lake, um data warehouse ou ambos aos seus bancos de dados para analisar os dados recentes e históricos provenientes de seus aplicativos.
A quantidade de dados que precisam ser gerenciados aumenta à medida que aplicativos, equipes e organizações se expandem. Engenheiros, analistas e líderes de negócios precisam ter uma compreensão completa dos três tipos diferentes de data warehouses para gerenciar esses enormes dados de forma eficaz.
Espero que possamos apresentar uma visão geral de bancos de dados, data warehouses e data lakes neste artigo. Agora que você sabe quando utilizar cada um e como eles trabalham juntos para maximizar o valor de seus dados, talvez você possa usá-los de forma eficaz.
P. Qual é a principal diferença entre um banco de dados e um data warehouse?
Os bancos de dados são projetados para processamento transacional e armazenamento de dados estruturados, enquanto os data warehouses se concentram na agregação e análise de dados para fins de inteligência de negócios.
P. Como um data lake difere de um data warehouse?
Ao contrário de um data warehouse, um data lake armazena dados brutos e não processados de vários tipos e permite a leitura do esquema, fornecendo flexibilidade para análises exploratórias e análises avançadas.
P. Quais são os principais usos de um banco de dados?
Os bancos de dados são comumente usados para gerenciar dados estruturados, garantir a integridade dos dados e dar suporte ao processamento transacional em aplicativos como comércio eletrônico, bancos e sistemas de CRM.
P. Em quais cenários os data warehouses são benéficos?
Os data warehouses se destacam em inteligência de negócios e processos de tomada de decisão, permitindo agregação, integração e análise de dados para setores como varejo, saúde e marketing.
P. Como posso escolher entre um banco de dados, data warehouse ou data lake?
Os fatores a serem considerados incluem estrutura de dados, volume, requisitos de processamento e necessidades analíticas. Entender casos de uso específicos e objetivos de negócios ajudará a determinar a solução mais adequada.
A fim de fornecer tanto operacional e benefícios analíticos, sua empresa deve coletar, armazenar e integrar dados de várias fontes com eficiência. Os dados são o ponto de partida para tudo, seja na descoberta de novos clientes para impulsionar as vendas ou cortar despesas. Com o tempo, os usuários têm várias alternativas em termos de coleta de dados para vários usuários ou apenas para armazenamento. Seja bancos de dados, data warehouses ou data lakes recém-criados.
Escolha inteligência de negócios (BI), estruturas SQL, pesquisa e outras análises, analistas de dados, cientistas de dados, engenheiros e gerentes precisam de uma solução confiável de armazenamento de dados.
Sua organização moderna precisa de um solução de armazenamento de dados que é mais versátil, escalável, seguro e confiável do que qualquer banco de dados antigo. Bancos de dados modernos, data warehouses e data lakes são úteis nessa situação.
A banco de dados é onde dados relacionados são armazenados e usado para documentar análise e uso. Um banco de dados de ponto de venda (POS) é um tipo de banco de dados. Todas as informações pertinentes sobre as transações em uma empresa de varejo são registradas e armazenadas no banco de dados do PDV.
Sistemas de gerenciamento de banco de dados estruturado, relacional e relacional (RDBMS), e estruturas de dados não estruturados, também conhecidas como “NoSQL”, são alguns dos vários tipos de bancos de dados. Os processos de banco de dados gerenciam, organizam e atualizam novos dados antes de armazená-los em tabelas.
Uma plataforma como MongoDB é um exemplo de NoSQL banco de dados, enquanto o MS Access é um exemplo de um RDBMS.
Bancos de dados são espaços de armazenamento especializados para dados transacionais não processados. O processamento transacional online, também conhecido como OLTP, é algo que os bancos de dados fazem, pois estão intimamente relacionados às transações.
Os casos de uso de bancos de dados para todas as organizações incluem:
Geração de relatórios financeiros e outros
Como analisar conjuntos de dados de tamanho modesto
Automatizando procedimentos operacionais
Auditoria de entrada de dados
Bancos de dados comumente usados:
Para citar alguns, os seguintes são os bancos de dados mais comumente usados na prática.
1. PostgreSQLName
PostgreSQL é um banco de dados objeto-relacional; fará sentido imediatamente para os desenvolvedores familiarizados com a programação orientada a objetos (OOP).
Isso significa que, além de sua forma relacional, uma tabela PostgreSQL também oferece suporte a ideias OOP tradicionais, como herança e sobrecarga de função.
O PostgreSQL é uma escolha fantástica se você precisar realizar processamento de dados de pequena a média escala ou realizar consultas complicadas.
2. MySQL
Um sistema completo de gerenciamento de banco de dados (DBMS), MySQL. Devido ao seu modelo relacional e facilidade de compreensão, o MySQL é talvez o banco de dados mais fácil de aprender a usar. Para aplicações mais extensas, qualquer uma das outras opções nesta lista pode ser preferível.
3.MongoDB
O primeiro banco de dados não relacional da nossa lista é o MongoDB, conhecido por usar um modelo de dados de documento em vez de uma arquitetura tabular. Se seus dados não forem estruturados, o MongoDB é fantástico e funciona bem com a maioria dos aplicativos de computação em nuvem.
4 Oracle
O banco de dados mais usado em 2023 ainda é o Oracle. O Oracle é um SGBD com uma longa lista de funcionalidades, assim como o MySQL.
Embora a Oracle tenha sido inicialmente uma DBMS relacional, é hoje considerado um banco de dados multimodelo que oferece suporte a uma variedade de abordagens de modelagem não relacional, tornando-o um dos bancos de dados mais adaptáveis e abrangentes disponíveis.
De acordo com o Insights do GM, O mercado global de data warehouse valia US$ 28.7 bilhões em 2022 e está previsto para US$ 51.7 bilhões até 2028, crescendo a uma CAGR de 10.4% entre 2023 e 2028.
Há mais em um data warehouse do que apenas ser um grande banco de dados. A data warehouse não é freqüentemente usado em aplicativos de software. Armazéns de dados são mais adequados para extensa análise de dados, enquanto os bancos de dados são otimizados para atividades rápidas de leitura e gravação.
Armazéns de dados armazenar registros de várias fontes, em oposição aos bancos de dados, que geralmente possuem apenas registros de uma fonte.
Isso se deve ao fato de que o principal objetivo de um data warehouse é dar a seus clientes a capacidade de realizar análises em dados combinados de muitas (mas relacionadas) fontes.
Isso permite que você aproveite ao máximo suas ferramentas de relatórios e análise de dados.
Características do Data Warehouse
1. Possuir a capacidade de gerenciar enormes volumes de dados
Os armazéns de dados são locais ideais para dados históricos, como registros completos de gastos da empresa, uma vez que são construídos para lidar com grandes quantidades de dados.
Os armazéns de dados podem armazenar facilmente petabytes de dados estruturados de várias fontes, pois são projetados para casos de uso que abrangem organizações inteiras.
2. Assistência ETL
Os dados são recuperados de uma fonte, transformados em um formato compatível com o data warehouse e, em seguida, carregados no armazenamento usando o processo de extração, transformação e carregamento (ETL).
A funcionalidade ETL é frequentemente incluída em data warehouses, permitindo que os usuários combinem rapidamente dados de várias fontes e os formatem de acordo com o esquema do data warehouse.
Mais especificamente, 85% das empresas acham que o big data mudará completamente a forma como conduzem os negócios.
3. Suporte para ferramentas OLAP e BI
O uso de data warehouses permite que você crie facilmente visualizações de tendências e insights porque a maioria deles é compatível com software OLAP e ferramentas de business intelligence (BI).
Os analistas de dados veem os data warehouses como essenciais para criar visualizações e relatórios por causa disso.
Armazéns de dados comumente usados:
1. Floco de neve
Semelhante ao BigQuery, o Snowflake usa uma arquitetura que divide a camada central de armazenamento de dados da camada de processamento de dados para separar armazenamento e computação.
Devido à sua pequena vantagem sobre a concorrência em termos de desempenho, escalabilidade e otimização de consultas, o Snowflake é atualmente o data warehouse mais popular.
Porém, isso tem um custo, já que o Snowflake costuma ser mais caro.
2. BigQuery no Google
Outro data warehouse baseado em nuvem que se destaca no gerenciamento de análise de dados é o Google BigQuery. O BigQuery, ao contrário do Redshift, separa o armazenamento da computação para que você possa dimensionar cada um conforme necessário.
Além disso, como o BigQuery pode atribuir automaticamente computação adicional conforme necessário, ele é bem dimensionado ao lidar com enormes volumes de dados.
3. Kindle Redshift
Um data warehouse em nuvem chamado Amazon Redshift tem um Exabyte (um bilhão de gigabytes) de capacidade de armazenamento. O Redshift, por outro lado, combina computação e armazenamento, então você não pode aumentar cada um separadamente.
A memória deve ser dimensionada simultaneamente com nós de computação se você simplesmente deseja aumentar seus nós de computação, o que pode ser um desperdício.
Os dados brutos e processados (não estruturados e estruturados) de uma organização são mantidos em um data lake em grande e pequena escala.
Um data lake coleta tudo o que a organização considera valioso para uso posterior, ao contrário de um data warehouse ou banco de dados. Qualquer coisa pode ser usada para isso - fotos, filmes, PDFs, etc.
O data lake reunirá informações de várias fontes de dados não relacionadas e as processará de maneira semelhante a um data warehouse.
Um data lake pode ser usado para análise de dados e desenvolvimento de relatórios, assim como um data warehouse. Ao contrário de um data warehouse, um data lake usa uma tecnologia muito mais sofisticada.
De acordo com um relatório da Pesquisa de Mercado Futuro, a indústria do mercado de data lakes está projetada para crescer de US$ 5.1385 bilhões em 2023 para US$ 21.3687 bilhões em 2032, exibindo uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 19.50% durante o período de previsão (2023 – 2032).
Seu processamento e análise fazem uso de uma variedade de programas e ferramentas, incluindo Java. Data lakes e aprendizado de máquina são frequentemente combinados. Os resultados dos experimentos de aprendizado de máquina também são frequentemente mantidos no data lake.
Um data lake exige usuários com competência em linguagens de programação e metodologias de ciência de dados devido ao nível de complexidade e habilidade necessária para explorá-lo.
Por último, mas não menos importante, um data lake não usa um ODS para limpeza de dados, ao contrário de um data warehouse.
Características do Data Lake
1. Assistência com dados não estruturados
Dados não estruturados só podem ser armazenados em data lakes, um tipo especial de repositório de dados. Qualquer coisa pode ser lançada em um data lake e não causará nenhum problema durante a gravação.
No entanto, isso implica que, antes de conduzir qualquer análise útil dos dados, você provavelmente precisará fazer algum pré-processamento neles.
2. Escala simples
Os data lakes podem empregar discos rígidos mais baratos para armazenamento, tornando-os uma opção de armazenamento consideravelmente mais acessível quando comparados a bancos de dados e data warehouses, que usam muita RAM cara e unidades de estado sólido para fornecer resultados otimizados.
Isso indica que expandir o uso do data lake é mais simples e acessível.
3. Suporte para Extrair, Carregar e Transformar (ELT)
Em sua forma nativa, os dados em um data lake não estão prontos para processamento. Em vez disso, extrair, carregar e transformar (ELT) são suportados por data lakes.
O ELT extrai dados, carrega-os no data lake e os transforma no formato necessário, em contraste com o ETL para bancos de dados e data warehouses.
4. Suporte para ferramentas OLAP e BI
Os data lakes são totalmente compatíveis com as tecnologias OLAP e BI, assim como os data warehouses. No entanto, antes de usar essas ferramentas, você deve realizar ELT nos dados.
Semelhança entre banco de dados, data warehouse e data lake:
Para vários casos de uso, uma organização geralmente precisa de um data lake, um data warehouse e um banco de dados ou bancos de dados. Todos os três enfatizam a coleta de dados em um local para que várias unidades de negócios possam analisá-los e tirar conclusões deles.
Na realidade, existem tecnologias modernizadas disponíveis hoje que auxiliam na integração de diversos tipos de dados e arquiteturas para que você possa conectar os pontos em toda a sua organização, independentemente de onde seus dados residam.
Para facilitar a análise da ciência de dados e a transição de um data lake passivo excepcionalmente grande para a implementação de dados em tempo real em uma escala gigantesca, eles estendem os dados entre data warehouses e data lakes e vice-versa.
Banco de dados x Data Warehouse x Data Lake: qual é a diferença
Um banco de dados, um data warehouse e um data lake diferem principalmente porque:
Os dados mais recentes necessários para alimentar um aplicativo são mantidos em um banco de dados.
Atual e data histórica de uma ou mais plataformas são mantidos em um data warehouse em um esquema predeterminado e consistente, facilitando a análise dos dados por analistas e cientistas de dados da empresa.
Analistas de negócios e a cientistas de dados pode analisar rapidamente os dados graças à forma bruta em que um data lake mantém dados recentes e antigos de um ou mais sistemas.
Por meio de uma ferramenta externa, como um armazenamento de dados operacionais (ODS), muitos bancos de dados podem se conectar a um data warehouse. Um ODS não é necessário para o data lake.
O data warehouse cuidará do processamento analítico e da limpeza dos dados, enquanto um ODS é utilizado para conectar os bancos de dados. O data lake cuidará de toda a limpeza e análise de dados “internamente."
Um data mart frequentemente recebe dados mais precisos do banco de dados e data warehouse. Um data mart não é necessário para o data lake. Relatórios, painéis e outras ferramentas recebem dados aprimorados diretamente do data lake.
banco de dados
Armazém de dados
lago data
Propósito
Organize e gerencie dados estruturados com eficiência
Repositório centralizado para dados estruturados e semiestruturados de várias fontes
Repositório centralizado para dados estruturados, semiestruturados e não estruturados de várias fontes
Estrutura de dados
Dados estruturados com esquemas predefinidos
Dados estruturados e semiestruturados com esquemas predefinidos
Dados estruturados, semiestruturados e não estruturados sem esquemas predefinidos
Integração de Dados
Projetado para processamento transacional
Processo Extrair, Transformar, Carregar (ETL) para integrar dados de várias fontes
Suporta ingestão de dados em lote e em tempo real
Processamento de dados
Suporta tarefas transacionais e operacionais
Otimizado para processamento analítico e consultas complexas
Suporta processamento de dados em lote e em tempo real
AMPLIAR
Dimensionamento vertical (aumento da capacidade do hardware)
Dimensionamento horizontal (adicionando mais servidores)
Escalável usando computação distribuída e armazenamento em nuvem
Recuperação de dados
Recuperação rápida de registros específicos usando índices
Consultas e agregações complexas para análise e geração de relatórios
Consulta flexível usando várias ferramentas e estruturas
Governança de dados
Integridade de dados forte e controles de segurança
Enfatiza a qualidade, consistência e precisão dos dados
Controles de governança limitados, frequentemente aplicados a jusante
Granularidade de dados
Representação de dados refinada
Dados agregados e resumidos para análise
Dados brutos e granulares, com potencial para agregação
Base de usuários
Equipe operacional e aplicativos
Analistas de negócios, tomadores de decisão e cientistas de dados
Cientistas de dados, engenheiros de dados e equipes de análise avançada
Tecnologias de exemplo
MySQL, Oracle, PostgreSQL
Amazon Redshift, Google BigQuery
Hadoop, Apache Spark, Amazon S3
Escolhendo a solução certa:
Ao decidir como organizar e armazenar todos os dados da sua empresa, existem algumas diferenças significativas a serem consideradas. Conforme estabelecido anteriormente, os bancos de dados têm limites em escala, mas funcionam melhor quando há uma única fonte de dados estruturados.
Os bancos de dados tradicionais são ineficazes para a maioria das organizações devido a essas restrições, o que faz com que os gerentes prestem mais atenção aos data lakes e/ou data warehouses.
Dados estruturados, processamento de esquema na gravação, velocidades variáveis, segurança frouxa, uma base de usuários aberta e casos de uso em relatórios, análises e automação são apenas algumas características dos bancos de dados.
Conclusão:
Data lakes, data warehouses e bancos de dados atendem a diferentes funções. Para manter os dados atuais do aplicativo, quase todos os aplicativos modernos precisarão de um banco de dados. As empresas podem optar por adicionar um data lake, um data warehouse ou ambos aos seus bancos de dados para analisar os dados recentes e históricos provenientes de seus aplicativos.
A quantidade de dados que precisam ser gerenciados aumenta à medida que aplicativos, equipes e organizações se expandem. Engenheiros, analistas e líderes de negócios precisam ter uma compreensão completa dos três tipos diferentes de data warehouses para gerenciar esses enormes dados de forma eficaz.
Espero que possamos apresentar uma visão geral de bancos de dados, data warehouses e data lakes neste artigo. Agora que você sabe quando utilizar cada um e como eles trabalham juntos para maximizar o valor de seus dados, talvez você possa usá-los de forma eficaz.
P. Qual é a principal diferença entre um banco de dados e um data warehouse?
Os bancos de dados são projetados para processamento transacional e armazenamento de dados estruturados, enquanto os data warehouses se concentram na agregação e análise de dados para fins de inteligência de negócios.
P. Como um data lake difere de um data warehouse?
Ao contrário de um data warehouse, um data lake armazena dados brutos e não processados de vários tipos e permite a leitura do esquema, fornecendo flexibilidade para análises exploratórias e análises avançadas.
P. Quais são os principais usos de um banco de dados?
Os bancos de dados são comumente usados para gerenciar dados estruturados, garantir a integridade dos dados e dar suporte ao processamento transacional em aplicativos como comércio eletrônico, bancos e sistemas de CRM.
P. Em quais cenários os data warehouses são benéficos?
Os data warehouses se destacam em inteligência de negócios e processos de tomada de decisão, permitindo agregação, integração e análise de dados para setores como varejo, saúde e marketing.
P. Como posso escolher entre um banco de dados, data warehouse ou data lake?
Os fatores a serem considerados incluem estrutura de dados, volume, requisitos de processamento e necessidades analíticas. Entender casos de uso específicos e objetivos de negócios ajudará a determinar a solução mais adequada.
Aproveite o poder da ciência de dados
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