Data Lakehouses, Data Lakes e Data Warehouses: a arquitetura ideal para sua empresa

Empresas de diversos setores buscam cada vez mais se tornar data-driven, ou seja, utilizar dados de forma intensiva para embasar suas decisões estratégicas. Contudo, essa transformação apresenta desafios significativos relacionados ao processamento, armazenamento e transformação de dados, cujo volume vem crescendo de maneira acelerada. Para atender a essa demanda, foram surgindo tecnologias como Data Warehouses, Data Lakes e Data Lakehouses, que proporcionam novas oportunidades, mas também trazem desafios para as equipes de dados.

Cada uma dessas soluções apresenta características distintas, com vantagens e desvantagens que precisam ser avaliadas cuidadosamente para selecionar a mais adequada a uma plataforma de dados. Ao longo deste artigo, exploraremos brevemente essas tecnologias, suas aplicações ideais, bem como seus benefícios e limitações.

Data Warehouse: Estrutura e Eficiência

O Data Warehouse (DW) é uma unidade de armazenamento consolidada e um centro de processamento voltado para dados estruturados, otimizada para análises e relatórios de business intelligence (BI). Todos os dados armazenados em um DW são estruturados ou pré-modelados em tabelas. Esses esquemas pré-definidos asseguram qualidade, organização e alta performance em consultas SQL. 

No entanto, como o DW exige que os esquemas sejam projetados previamente, essa solução demanda um tempo significativo de uma equipe especializada para analisar e planejar a estrutura dos dados, permitindo assim a integração de novos Datasets. Com soluções robustas como Amazon Redshift, Google BigQuery e Snowflake, os data warehouses são amplamente utilizados para análises estruturadas e relatórios empresariais.

Apesar de suas vantagens, os arquitetos de DW têm enfrentado desafios significativos para manter e evoluir essas soluções. Entre os principais obstáculos estão os altos custos associados ao armazenamento e processamento em servidores acoplados; a incompatibilidade com dados não estruturados, como vídeos e áudios; e a baixa flexibilidade para aplicações de aprendizado de máquina, como por exemplo em cenários que envolvem algoritmos de visão computacional, que utilizam imagens e vídeos como entrada. Essas limitações impulsionaram o desenvolvimento de alternativas que pudessem superar essas barreiras.

Data Lake: Flexibilidade e Escalabilidade

Uma alternativa para superar as limitações do Data Warehouse foi o Data Lake (DL), que surgiu como uma solução escalável e de baixo custo para o armazenamento de dados brutos. O DL é capaz de armazenar de diversos tipos de dados, sejam estruturados, semi-estruturados ou não estruturados. 

Essa solução adota o processo de “esquema na leitura”, o que significa que os dados são transformados apenas quando necessários para análise, ou seja, são armazenados em seu formato bruto, com a aplicação de esquemas ocorrendo somente na consulta ou no processamento subsequente. Essas características fazem do DL uma opção ideal para fluxos de streaming, aprendizado de máquina e data science. Além disso, oferece às equipes de engenharia de dados a flexibilidade de escolher as tecnologias mais adequadas para metadados, armazenamento e computação, com base nas necessidades específicas de cada projeto.

Ao descentralizar o armazenamento e o processamento, o DL proporciona economia e alto desempenho em consultas distribuídas. No entanto, enfrenta desafios relacionados à segurança, governança e qualidade dos dados, além de demandar habilidades técnicas adicionais para extrair valor ao analisar as informações extraídas do DL.

Data Warehouse e Data Lake: Coexistência

Embora o Data Lake tenha surgido com a promessa de superar o Data Warehouse, a realidade demonstrou que ambas as arquiteturas podem coexistir de forma complementar. Dados estruturados podem ser armazenados no formato bruto no Data Lake, mas posteriormente serem processados e organizados em formato tabular no Data Warehouse, para análises de dados e inteligência de negócios (BIs). Por outro lado, dados semi-estruturados ou não estruturados permanecem armazenados exclusivamente no Data Lake, sendo utilizados em aplicações de ciência de dados e aprendizado de máquina.

No entanto, essa abordagem gera problemas como silos de dados, duplicação de armazenamento, o que resulta em custos adicionais, e a sincronização onerosa entre os sistemas. Além disso, limita as análises mais profundas para usuários de Data Warehouses e aumenta a complexidade operacional dos Data Lakes.

Data Lakehouse: Convergência de Eficiência e Flexibilidade

A arquitetura de Data Lakehouse combina as melhores características do Data Warehouse e do Data Lake, reduzindo custos operacionais, simplificando o processo de transformação e aumentando a eficiência e governança dos dados. 

Essa arquitetura utiliza um sistema de armazenamento de baixo custo em Data Lake, mas armazenando formatos de arquivos abertos, como Parquet e ORC. Esses formatos de arquivo são dados estruturados com esquema de dados pré-definidos e armazenados como metadados junto aos dados propriamente ditos. Dessa forma, é possível implementar sobre o sistema de armazenamento uma camada de metadados transacional, oferecendo funcionalidades avançadas, como transações ACID, indexação e otimização de consultas.
Com tecnologias como Delta Lake, Apache Iceberg e Apache Hudi, os Lakehouses permitem armazenamento sem duplicação e processamento eficiente. Eles se tornam uma opção atraente para empresas que precisam lidar com dados variados, combinando análises tradicionais com capacidades de aprendizado de máquina.

Conclusão

A evolução das arquiteturas de armazenamento de dados reflete a crescente demanda por informações mais rápidas, precisas e diversificadas. Compreender as diferenças entre Data Warehouses, Data Lakes e Data Lakehouses é essencial para selecionar o modelo mais adequado às necessidades do negócio. Cada abordagem atende a demandas específicas, tornando fundamental avaliar o tipo de dado, os casos de uso e o orçamento disponível. A escolha do modelo ideal deve considerar sua capacidade de atender aos requisitos da organização, garantindo acesso eficiente e eficaz às informações.

Com a constante corrida por inovações, novas soluções continuarão a emergir, exigindo uma análise contínua para alcançar o melhor custo-benefício e atender às demandas do mercado em constante evolução.