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As empresas estão capturando mais dados do que nunca, à medida que confiam cada vez mais neles para informar importantes decisões de negócios, aprimorar as ofertas de produtos e fornecer um melhor atendimento ao cliente.
Com a quantidade de dados sendo criada em uma taxa exponencial, a nuvem oferece várias vantagens para processamento e análise de dados, incluindo escalabilidade, confiabilidade e disponibilidade.
No ecossistema da nuvem, também existem várias ferramentas e tecnologias para processamento e análise de dados. Os dois tipos de estruturas de armazenamento de big data que são utilizados com mais frequência são data warehouses e data lakes.
Embora a utilização de um data lake seja menos atraente, pois você não pode consultar o modelo e os dados enquanto ainda são relevantes, empregar um data warehouse para armazenamento de dados de streaming é um desperdício.
Wque tipo de arquitetura de nuvem escolhemos?
Devemos considerar conceitos mais novos para o data lakehouse ou devemos nos contentar com as restrições do warehouse ou com as restrições do lago?
Uma nova arquitetura de armazenamento de dados chamada “data lakehouse” combina a adaptabilidade de data lakes com o gerenciamento de dados de data warehouses.
Compreender os vários métodos de armazenamento de big data é essencial para construir um pipeline de armazenamento de dados confiável para business intelligence (BI), análise de dados e aprendizado de máquina (ML) de cargas de trabalho, dependendo das demandas de sua empresa.
Neste post, examinaremos de perto o Data Warehouse, Data Lake e Data Lakehouse, com benefícios, limitações, bem como prós e contras deles. Vamos começar.
O que é Data Warehouse?
Um data warehouse é um repositório de dados centralizado usado por uma organização para armazenar enormes volumes de dados de várias fontes. Um data warehouse atua como a única fonte de “verdade dos dados” de uma organização e é essencial para relatórios e análises de negócios.
Normalmente, os data warehouses combinam conjuntos de dados relacionais de várias fontes, como aplicativos, negócios e dados transacionais, para armazenar dados históricos. Antes de serem carregados no sistema de armazenamento, os dados são transformados e limpos em data warehouses para que possam ser usados como uma única fonte de dados verdadeiros.
Devido à sua capacidade de oferecer rapidamente insights de negócios de todas as áreas da empresa, as empresas investem em data warehouses. Com o uso de ferramentas de BI, clientes SQL e outras soluções analíticas menos sofisticadas (ou seja, sem ciência de dados), business analysts, engenheiros de dados e tomadores de decisão podem acessar dados de data warehouses.
É caro manter um warehouse com o volume cada vez maior de dados, e um data warehouse não pode lidar com dados brutos ou não estruturados. Além disso, não é a opção ideal para técnicas sofisticadas de análise de dados, como aprendizado de máquina ou modelagem preditiva.
Um data warehouse, portanto, fornece respostas de consulta mais rápidas e dados de maior qualidade. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse e Snowflake são serviços de nuvem que estão disponíveis para data warehouses.
Benefícios do Data Warehouse
- Aumentando a eficiência e a velocidade das cargas de trabalho de business intelligence e análise de dados: Data warehouses reduzem o tempo necessário para preparação e análise de dados. Eles podem se conectar facilmente a ferramentas de análise de dados e inteligência de negócios, pois os dados do data warehouse são confiáveis e consistentes. Além disso, os data warehouses economizam o tempo necessário para a coleta de dados e fornecem às equipes a capacidade de usar dados para relatórios, painéis e outros requisitos de análise.
- Aumentar a consistência, qualidade e padronização dos dados: as organizações coletam dados de várias fontes, incluindo dados de usuários, vendas e transações. A empresa pode confiar nos dados para os requisitos de negócios porque o armazenamento de dados compila os dados corporativos em um formato uniforme e padronizado que pode atuar como uma única fonte de dados verdadeiros.
- Melhorar a tomada de decisão em geral: o armazenamento de dados facilita a melhor tomada de decisões, oferecendo um armazenamento centralizado para dados recentes e antigos. Ao processar dados em data warehouses para obter insights precisos, os tomadores de decisão podem avaliar riscos, compreender os desejos dos clientes e aprimorar bens e serviços.
- Fornecendo melhor inteligência de negócios: O armazenamento de dados preenche a lacuna entre dados brutos massivos, que são coletados rotineiramente com frequência, e os dados selecionados que fornecem insights. Eles atuam como a base para o armazenamento de dados de uma organização, permitindo que ela responda a perguntas complicadas sobre seus dados e utilize as respostas para tomar decisões de negócios defensáveis.
Limitações do Data Warehouse
- Falta de flexibilidade de dados: Embora os data warehouses sejam excelentes no tratamento de dados estruturados, formatos de dados semiestruturados e não estruturados, como análise de logs, streaming e dados de mídia social, podem ser desafiadores para eles. Isso faz com que a recomendação de data warehouses para casos de uso envolvendo aprendizado de máquina e inteligência artificial difícil.
- Caro para instalar e manter: Data warehouses podem ser caros para instalar e manter. Além disso, o data warehouse geralmente não é estático; envelhece e precisa de manutenção frequente, o que é caro.
Prós
- Os dados são simples de encontrar, recuperar e consultar.
- Desde que os dados já estejam limpos, a preparação de dados SQL é simples.
Desvantagens
- Você é forçado a usar apenas um fornecedor de análise.
- Analisar e armazenar dados não estruturados ou em fluxo é bastante caro.
O que é Data Lake?
Todo tipo de dados é prometido e possibilitado por data lakes. É benéfico ter dados de forma acessível, localizados centralmente e disponíveis para leitura.
Um data lake é um espaço de armazenamento centralizado e extremamente adaptável, onde grandes volumes de dados organizados e não estruturados são mantidos em suas formas não processadas, inalteradas e não formatadas.
Um data lake emprega uma arquitetura plana e objetos armazenados em seu estado não processado para armazenar dados, ao contrário de data warehouses, que salvam dados relacionais que foram previamente “limpos”.
Os data lakes, ao contrário dos data warehouses, que têm dificuldade em lidar com dados nesse formato, são adaptáveis, confiáveis e acessíveis e permitem que as empresas obtenham insights aprimorados de dados não estruturados.
Em data lakes, os dados são extraídos, carregados e transformados (ELT) para fins analíticos, em vez de ter o esquema ou os dados estabelecidos no momento da coleta de dados.
Utilizando tecnologias para muitos tipos de dados de dispositivos IoT, meios de comunicação social, e streaming de dados, os data lakes permitem aprendizado de máquina e análise preditiva.
Além disso, um cientista de dados que pode processar dados brutos pode usar o data lake. Um data warehouse, por outro lado, é mais fácil para as empresas usarem. É perfeito para perfis de usuários, análise preditiva, aprendizado de máquina e outras tarefas.
Embora os data lakes resolvam vários problemas com data warehouses, a qualidade dos dados é baixa e a velocidade de consulta é insuficiente. Além disso, são necessárias ferramentas extras para que os usuários de negócios realizem consultas SQL. Um data lake mal estruturado pode enfrentar um problema de estagnação de dados.
Benefícios do Data Lake
- Suporte para uma ampla variedade de casos de aplicação de aprendizado de máquina e ciência de dados É mais simples usar uma máquina diferente e algoritmos de aprendizado profundo para manipular os dados em data lakes, pois os dados são mantidos de maneira aberta e bruta.
- A versatilidade dos data lakes, que permite armazenar dados em qualquer formato ou mídia sem a necessidade de um esquema predefinido, é uma grande vantagem. Casos de uso de dados futuros podem ser suportados e mais dados podem ser analisados se os dados forem deixados em seu estado original.
- Para evitar ter que armazenar os dois tipos de dados em vários contextos, os data lakes podem conter dados estruturados e não estruturados. Para o armazenamento de vários tipos de dados organizacionais, eles oferecem um único local.
- Em comparação com os data warehouses tradicionais, os data lakes são mais baratos porque são construídos para serem mantidos em hardware de baixo custo, como armazenamento de objetos, que geralmente é voltado para um custo menor por gigabyte armazenado.
Limitações do Data Lake
- Os casos de uso de análise de dados e inteligência de negócios têm uma pontuação baixa: os data lakes podem se tornar desorganizados se não forem mantidos adequadamente, o que torna difícil vinculá-los a ferramentas de análise e inteligência de negócios. Além disso, quando necessário para casos de uso de relatórios e análises, a falta de estruturas de dados e o suporte transacional ACID (atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade) pode levar a um desempenho de consulta abaixo do ideal.
- A inconsistência dos data lakes torna impossível impor a confiabilidade e a segurança dos dados, o que resulta na falta de ambos. Pode ser difícil desenvolver padrões apropriados de segurança e governança de dados para atender a tipos de dados confidenciais, pois os data lakes podem lidar com qualquer formato de dados.
Prós
- Soluções acessíveis para todos os tipos de dados.
- Capaz de lidar com dados organizados e semiestruturados.
- Ideal para processamento e streaming de dados complicados.
Desvantagens
- Precisa de um pipeline sofisticado para ser construído.
- Dê algum tempo aos dados para se tornarem consultáveis.
- Leva tempo para garantir a confiabilidade e a qualidade dos dados.
O que é Data Lakehouse?
Uma nova arquitetura de armazenamento de big data chamada “data lakehouse” combina os melhores aspectos de data lakes e data warehouses. Todos os seus dados, sejam estruturados, semiestruturados ou não estruturados, podem ser armazenados em um local com os melhores recursos de aprendizado de máquina, inteligência de negócios e streaming possíveis graças a um data lakehouse.
Data lakes de todos os tipos costumam ser o ponto de partida para data lakehouses; depois disso, os dados são transformados no formato Delta Lake (uma camada de armazenamento de código aberto que traz confiabilidade aos data lakes).
Data lakes com delta lakes permitem procedimentos transacionais ACID de data warehouses convencionais. Em essência, o sistema lakehouse usa armazenamento barato para manter grandes quantidades de dados em suas formas originais, bem como data lakes.
Adicionar a camada de metadados no topo da loja também fornece estrutura de dados e capacita ferramentas de gerenciamento de dados, como as encontradas em data warehouses.
Isso possibilita que muitas equipes acessem todos os dados da empresa por meio de um único sistema para diversas iniciativas, como ciência de dados, aprendizado de máquina e inteligência de negócios.
Benefícios do Data Lakehouse
- Suporte para uma variedade maior de cargas de trabalho: para facilitar análises sofisticadas, os data lakehouses oferecem aos usuários acesso direto a algumas das ferramentas de business intelligence mais populares (Tableau, PowerBI). Além disso, cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina podem usar facilmente os dados, pois os data lakehouses empregam formatos de dados abertos (como Parquet) junto com APIs e estruturas de aprendizado de máquina, como Python/R.
- Custo-benefício: Data lakehouses empregam soluções de armazenamento de objetos de baixo custo para implementar as características de armazenamento econômicas dos data lakes. Ao oferecer uma solução única, os data lakehouses também eliminam as despesas e o tempo associados ao gerenciamento de vários sistemas de armazenamento de dados.
- O design do data lakehouse garante a integridade do esquema e dos dados, simplificando a criação de sistemas eficazes de segurança e governança de dados. Facilidade de versionamento de dados, governança e segurança.
- Os data lakehouses oferecem uma plataforma de armazenamento de dados única e multifuncional que pode acomodar todas as demandas de dados da empresa, o que reduz a duplicação de dados. A maioria das empresas escolhe uma solução híbrida devido aos benefícios do data warehouse e do data lake. Essa estratégia, entretanto, pode resultar em duplicação de dados dispendiosa.
- O suporte de formatos abertos. Formatos abertos são tipos de arquivos que podem ser usados por muitos aplicativos de software e cujas especificações estão disponíveis publicamente. Segundo relatos, os Lakehouses são capazes de armazenar dados em formatos de arquivo comuns, como Apache Parquet e ORC (Optimized Row Columnar).
Limitações do Data Lakehouse
A maior desvantagem de um data lakehouse é que ainda é uma tecnologia jovem e em desenvolvimento. É incerto se cumprirá seus compromissos como resultado. Antes que os data lakehouses possam competir com os sistemas de armazenamento de big data estabelecidos, pode levar anos.
No entanto, dada a velocidade com que a inovação moderna está ocorrendo, é difícil dizer se um sistema de armazenamento de dados diferente não o substituirá.
Prós
- Uma plataforma tem todos os dados, o que significa que há menos nomes de host para manter.
- Atomicidade, consistência, isolamento e resistência não são afetados.
- É significativamente mais acessível.
- Uma plataforma tem todos os dados, o que significa que há menos nomes de host para manter.
- Simples de gerenciar e rápido para resolver quaisquer problemas
- Simplifique a construção de um pipeline
Desvantagens
- A configuração pode levar algum tempo.
- É muito jovem e muito distante para se qualificar como um sistema de armazenamento estabelecido.
Data Warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse
O data warehouse tem um longo histórico em aplicativos de inteligência corporativa, relatórios e análises e é a primeira tecnologia de armazenamento de big data.
Os data warehouses, por outro lado, são caros e têm problemas para lidar com dados diversos e não estruturados, como dados de streaming. Para cargas de trabalho de aprendizado de máquina e ciência de dados, os data lakes foram desenvolvidos para gerenciar dados brutos de diversas formas em armazenamento acessível.
Embora os data lakes sejam eficazes com dados não estruturados, eles não possuem os recursos transacionais ACID dos data warehouses, tornando difícil garantir a consistência e a confiabilidade dos dados.
A mais nova arquitetura de armazenamento de dados, conhecida como “data lakehouse”, combina a confiabilidade e consistência dos data warehouses com a acessibilidade e adaptabilidade dos data lakes.
Conclusão
Concluindo, construir um data lakehouse do zero pode ser difícil. Além disso, você quase certamente estará usando uma plataforma projetada para permitir a arquitetura open data lakehouse.
Portanto, tome cuidado para investigar os muitos recursos e implementações de cada plataforma antes de fazer uma compra. As empresas que procuram uma solução de dados estruturada e madura com foco em casos de uso de business intelligence e análise de dados podem considerar um data warehouse.
No entanto, as empresas que procuram uma solução de big data escalável e acessível para alimentar cargas de trabalho para ciência de dados e aprendizado de máquina em dados não estruturados devem considerar os data lakes.
Considere que sua empresa precisa de mais dados do que as tecnologias de data warehouse e data lake podem fornecer ou que você está procurando uma solução para integrar análises sofisticadas e operações de aprendizado de máquina em seus dados. UMA casa do lago de dados é uma opção sensata na situação.
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