Data Warehouse e Data Lake: o que são?

No contexto da transformação digital nas empresas, a inteligência analítica tornou-se um dos principais pilares da gestão estratégica. Sobretudo na última década, a análise de big data desenvolveu-se a fim de acompanhar as rápidas mudanças do mercado – ocasionadas, entre outros fenômenos, pelo crescimento das redes sociais, do e-commerce e da tecnologia mobile.

Encarregadas de gerenciar e analisar dados corporativos, as equipes de big data e analytics buscam fomentar negócios competitivos e “à prova de futuro”. Para isso, contam com tecnologias cada vez mais sofisticadas de armazenamento e processamento de dados. Os data warehouses e data lakes estão entre as opções mais populares nesse sentido, cada qual com uma arquitetura e finalidade específica.

A partir desta introdução, você terá insumos para iniciar ou aprimorar projetos de big data na sua empresa, atendendo às principais necessidades do seu negócio e derivando o máximo de valor dos dados coletados.

Pronto para melhorar seus processos de gestão de dados? Continue lendo e confira!

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Classificação e integração de dados

Antes de apresentarmos os data warehouses e data lakes, precisamos falar sobre as categorias de dados e sobre o ETL, principal processo de integração de dados digitais. Acompanhe a seguir:

Tipos de Dados

Os dados disponíveis na web classificam-se em três categorias:

Dados Estruturados

São dados formatados segundo parâmetros específicos, para organização em esquemas relacionais. Um dos principais formatos de dados estruturados são as tabelas, que os distribuem em linhas e colunas com valores pré-determinados.

Exemplos: planilhas eletrônicas e bancos de dados (arquivos do Excel, CSV, SQL, JSON, entre outros).≥÷

Dados Semiestruturados

Como o nome indica, são dados com alguma organização interna, mas que não são inteiramente estruturados.

Exemplos: arquivos da web (HTML, XML, OWL, entre outros).

Dados Não Estruturados

São dados sem uma organização ou hierarquia interna clara. É a categoria mais ampla, abrangendo a maior parte dos dados na web.

Exemplos: documentos de texto (arquivos do Word, PDFs), arquivos de mídia (imagem, áudio e vídeo), e-mails, mensagens de texto, dados de redes sociais, dispositivos móveis, Internet das Coisas (IoT), entre outros.

ETL

Em inglês, ETL é um acrônimo de Extract (Extrair), Transform (Transformar) e Load (Carregar).

O ETL é o método mais tradicional de integração de dados digitais, com cada termo da sigla designando uma etapa do processo. Observe o infográfico e leia mais abaixo:

ETL: Como funciona o processo?

1. Extração (E): nesta fase, os dados são coletados de diferentes sistemas organizacionais e conduzidos a um espaço temporário (staging area), onde são convertidos em um mesmo formato para transformação.
2. Transformação (T): os dados brutos são lapidados e padronizados conforme as necessidades da empresa. Ao fim desta etapa, os dados estão “limpos”, estruturados e prontos para armazenamento.
3. Carregamento (L): os dados tratados são enviados a um repositório específico, onde serão armazenados em segurança e acionados para consulta interna.

Desde o fim da década de 70, quando se popularizou, o ETL realiza a estruturação de dados para armazenamento em bancos como os data warehouses. Vamos saber mais sobre estes repositórios?

Data Warehouse: o que é e como utilizar?

Como literais “armazéns de dados”, os data warehouses reúnem dados históricos para classificação em blocos semânticos, chamados relações. Por isso, o data warehouse é um banco de dados relacional, contendo principalmente dados estruturados.

Os dados do data warehouse são distribuídos em subconjuntos chamados data marts (“mercados de dados”), que agilizam a recuperação e entrega de dados para times específicos. Uma vez solicitados, os dados do data warehouse são disponibilizados em modo de leitura, conforme a demanda dos analistas de big data e BI.

Unificados, livres de desvios e inconsistências, os dados do data warehouse rendem análises de alta precisão – que, por sua vez, geram informações e insights estratégicos. Resumindo, portanto: os data warehouses centralizam dados relevantes para a empresa, sistematizando-os de forma eficiente e apoiando a criação de estratégias data-driven de negócios.

Com um planejamento e ETL cuidadosos, os data warehouses agregam enorme valor às decisões organizacionais, sendo estruturas que permitem a otimização e aplicação prática dos dados armazenados.

Quem utiliza os Data Warehouse?

Os data warehouses emergiram como uma ferramenta essencial na estratégia de dados das empresas modernas, proporcionando uma plataforma centralizada para o armazenamento, gestão e análise de informações críticas. Esses depósitos de dados têm provado seu valor por meio de uma ampla gama de casos práticos em diversas indústrias, transformando a maneira como as organizações utilizam informações para tomadas de decisões mais estratégicas:

• Personalização e experiência do cliente: No campo do Marketing e da experiência do cliente, os data warehouses desempenham um papel crucial ao permitir uma compreensão mais profunda e holística dos clientes. Ao consolidar dados de interações online, comportamentos de compra, dados demográficos e preferências dos consumidores, as empresas podem criar perfis detalhados e personalizados. Isso facilita a personalização de estratégias de marketing, campanhas direcionadas e a entrega de experiências mais relevantes e satisfatórias para os clientes.

• Gestão de inventários e otimização de cadeias de fornecimento: Ao coletar dados de múltiplas fontes, como vendas em tempo real, tendências de mercado, informações de fornecedores e dados de inventário, essas soluções oferecem uma visão abrangente. Os algoritmos de análise preditiva integrados nesses depósitos de dados ajudam a prever a demanda, melhorar a precisão das previsões e otimizar os níveis de inventário, levando a uma gestão mais eficiente e rentável dos recursos.

• Melhoria de decisões estratégicas: Ao integrar dados de diferentes departamentos e áreas da empresa, esses depósitos permitem a criação de relatórios e painéis de controle que facilitam a tomada de decisões estratégicas fundamentadas. Análises avançadas e visualização de dados enriquecem a compreensão de tendências, padrões e oportunidades, facilitando a identificação de áreas de melhoria e a implementação de estratégias eficazes.

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Big Data e a Revolução dos Dados

Desde os anos 90, o uso comercial e doméstico da internet decolou, acelerando a geração e o tráfego de dados na web. Este fenômeno fez surgir o conceito de big data, revelando ainda as limitações dos data warehouses e de repositórios afins, como as bases de dados (databases).

Lidando com dados de volume, velocidade e variedade inéditas (os 3 Vs do big data), os gestores de tecnologia anteviram o colapso dos tradicionais sistemas de gestão da informação. Transformar dados para uso corporativo tornava-se uma operação muito cara: primeiro, por demandar milhares de terabytes de armazenamento (de dados que nem sempre eram pertinentes). Segundo, por tomar cada vez mais tempo das equipes dedicadas – exigindo, é claro, mão-de-obra qualificada.

Assim, tornar a gestão de dados mais eficiente, segura e economicamente sustentável era um desafio urgente para as empresas. No início dos anos 2000, surgiram os primeiros protótipos de uma solução inovadora: o data lake.

Data Lake: o que é e como funciona?

O que vem à sua mente ao pensar em um lago? Talvez a ideia de um grande reservatório natural, cuja água pode ser filtrada para abastecer o seu entorno. Essa metáfora – criada por James Dixon, um dos fundadores do Pentaho – ajuda a entender o conceito de data lake (“lago” ou reservatório de dados).

Ao contrário do data warehouse, o data lake é um banco de dados não relacional. Ou seja: trata-se de um repositório que não requer estruturação prévia dos dados, no qual estes “desembocam” em seu formato de origem (estruturado, semiestruturado ou não estruturado).

Uma vez derivados de sistemas e aplicações corporativas, os dados são conduzidos ao data lake “pulando” a etapa T do ETL (transformação). Sem este tratamento, o repositório armazena volumes gigantescos de dados de qualquer tipo e em qualquer escala, podendo chegar às centenas de petabytes (1 PB é mais de mil terabytes!).

Se o data lake é uma estrutura tão robusta, qual a vantagem de mantê-la? A de armazenar dados na íntegra e processá-los sob demanda, de forma escalável. A água do lago, por exemplo, pode ser filtrada para abastecer um caminhão-pipa ou garrafinhas de 500 ml. Da mesma forma, os dados do data lake (em grande parte não estruturados) são mais flexíveis, pois não foram enquadrados em esquemas pré-definidos.

Além de poupar tempo e custos de armazenamento, o data lake facilita a automação de processos e a inovação com base em dados, impulsionando a transformação digital das empresas. Os dados podem ser “customizados” para projetos de todas as áreas, além da criação de algoritmos de deep learning. Podem, ainda, serem estruturados para alocação em data warehouses, onde serão aproveitados em análises estratégicas.

Os data lakes são manejados principalmente por engenheiros e cientistas de dados, responsáveis por arquitetar a estrutura, integrá-la ao fluxo geral de dados e curar a grande riqueza de dados derivados. Em suma: é uma solução que gerencia dados de forma econômica e dinâmica, alinhando a empresa com as tendências do mercado contemporâneo.

Casos práticos do uso de Data Lake

A efetiva gestão dos dados empresariais se tornou um desafio fundamental para organizações que buscam maximizar o uso de seus dados e obter uma vantagem competitiva. É nesse contexto que os data lakes surgiram como uma solução robusta e versátil para o armazenamento, processamento e análise de grandes volumes de dados. Através de diversos casos práticos em diferentes setores, podemos entender melhor como os data lakes estão transformando a forma como os dados são utilizados e decisões são tomadas no mundo empresarial. A seguir, descubra alguns exemplos de uso dos data lakes:

• Análise de dados para a saúde: No setor da saúde, os data lakes revolucionaram a gestão de dados médicos e de saúde. Eles integram informações de registros médicos eletrônicos, dados de dispositivos médicos, registros de seguros e mais, permitindo que profissionais de saúde e pesquisadores acessem uma visão holística da saúde dos pacientes. Isso facilita a identificação de padrões, previsão de doenças e personalização de tratamentos médicos para melhorar o atendimento ao paciente.
• Otimização de operações na indústria manufatureira: Na indústria manufatureira, os data lakes são utilizados para melhorar a eficiência operacional. Ao integrar dados de sensores de máquinas, linhas de produção, inventários e cadeia de suprimentos, as empresas podem realizar um acompanhamento em tempo real do desempenho das máquinas, prever falhas e otimizar os processos de produção. Isso resulta em redução de custos, aumento da produtividade e maior qualidade nos produtos finais.

• Análise de políticas públicas: No âmbito governamental, os data lakes estão sendo utilizados para coletar, analisar e visualizar dados massivos com o objetivo de tomar decisões mais assertivas em políticas públicas. Isso abrange desde a gestão de recursos naturais até o planejamento urbano, ajudando os governos a entender melhor as necessidades dos cidadãos e otimizar a alocação de recursos.

• Experiência do cliente em e-commerces: No meio dos e-commerces, os data lakes são fundamentais para proporcionar experiências de compra personalizadas e aprimoradas. Integrando dados de comportamento de compra, interações online, preferências do consumidor e análises de redes sociais, as empresas podem oferecer recomendações personalizadas, campanhas de marketing direcionadas e uma navegação mais intuitiva em suas plataformas, resultando em maior satisfação e fidelização do cliente.

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Data Warehouse e Data Lake: Qual é a melhor opção?

Enquanto ambos se prestam ao armazenamento e processamento de dados, os data warehouses e data lakes diferem entre si em quatro aspectos principais: conteúdo, função, usuários e tamanho. Veja no comparativo abaixo:

	Data Warehouse	Data Lake
Conteúdo	Dados estruturados	Dados estruturados, semiestruturados e não estruturados
Função	Armazenar dados relevantes para a gestão estratégica	Armazenar big data pela melhor relação custo-benefício
Principais usuários	Analistas de big data e business intelligence (BI)	Engenheiros e cientistas de dados
Tamanho	Necessário para armazenar dados relevantes para análise	Necessário para armazenar todos os dados úteis (ordem dos petabytes)

Para escolher a melhor opção para o seu negócio, é preciso levar em conta critérios como o porte da empresa, os objetivos e as limitações de seus projetos de big data. Qual sua prioridade no momento: gerenciar dados com mais eficiência? Obter informações de inteligência de mercado? Ou fortalecer a área de inovação e soluções digitais?

Como regra, os data lakes são próprios para gerenciar dados não estruturados, e os data warehouses, essenciais para análises de grande escala. No entanto, vale lembrar que os repositórios não são excludentes. Quando integram o mesmo fluxo de gestão de dados, os data warehouses e data lakes combinam vantagens como aumento da produtividade, maior assertividade nas análises e melhor relação custo-benefício.

Por fim, outro ponto a ser avaliado é o modelo de armazenamento – local (on-premises), na nuvem (cloud) ou híbrido. O armazenamento na nuvem tem se popularizado pela escalabilidade e baixo custo, já que não requer integração com sistemas locais. Engenheiros de dados e outros especialistas podem orientar você e sua equipe para planejar o arranjo mais seguro e funcional para sua empresa.

Tiramos suas dúvidas sobre a gestão de dados?

A inteligência analítica é uma das especialidades da Salesforce. Se este material foi útil para você, explore outros conteúdos sobre o tema no nosso blog e Centro de Recursos! Aproveite também para conhecer e experimentar o Salesforce Einstein, nossa plataforma integrada de CRM e analytics. Até a próxima!