Lagos de dados e armazéns de dados são soluções complementares de armazenamento de dados que as empresas utilizam para inteligência de negócios e análises. Enquanto um lago de dados armazena dados estruturados e não estruturados não processados, um armazém de dados armazena dados estruturados processados e verificados para fins de análises predeterminadas.
As empresas gerenciam esses repositórios de armazenamento de dados usando soluções de armazém de dados e sistemas de processamento e distribuição de big data. Embora se complementem no ecossistema de análises de uma organização, lagos de dados e armazéns de dados diferem em seu esquema, armazenamento, análise, processamento e custo.
Qual é a diferença entre um lago de dados e um armazém de dados?
Um lago de dados é um repositório de armazenamento de dados centralizado e altamente escalável que armazena grandes volumes de dados brutos estruturados, semiestruturados e não estruturados em seu formato nativo. Ele ajuda as empresas a construir pipelines de dados e alimentar análises de dados para insights de negócios.
Devido à sua arquitetura aberta e escalável, os lagos de dados podem armazenar dados relacionais e não relacionais sem sacrificar a fidelidade. As empresas usam lagos de dados para capturar dados de mídias sociais, streaming, sistemas de negócios, aplicativos móveis e dispositivos de internet das coisas (IoT) e analisá-los usando plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina.
Um armazém de dados é um sistema de gerenciamento de dados especializado e orientado por assunto que organiza dados altamente estruturados usando um data mart. Enquanto um lago de dados não define a estrutura ou o esquema dos dados até que os dados sejam lidos, um armazém de dados aplica um esquema predefinido antes de armazenar os dados. Armazéns de dados usam bancos de dados relacionais e são ideais para consultas rápidas de análises de dados e suporte à análise histórica.
A tabela abaixo mostra como um lago de dados e um armazém de dados diferem em termos de processamento de dados, abordagem de esquema e custo.
| Lago de dados | Armazém de dados | |
| Definição | Um lago de dados é um repositório de dados centralizado que ingere e armazena dados estruturados, não estruturados ou vagamente montados para uso imediato ou futuro. | Um armazém de dados é uma unidade de armazenamento de dados que usa um esquema predefinido para armazenar dados estruturados limpos, processados e organizados para um propósito de análise predeterminado. |
| Usuários | Cientistas de dados e engenheiros | Equipes de inteligência de negócios, desenvolvedores, gerentes e usuários finais |
| Tipos de dados | Lagos de dados armazenam dados brutos e não filtrados estruturados, não estruturados e semiestruturados em formatos nativos. | Armazéns de dados mantêm dados estruturados processados, limpos e curados. |
| Prontidão dos dados | Um lago de dados armazena dados indefinidamente, independentemente de seu uso imediato ou futuro. | Os dados em um armazém de dados estão prontos para análise e podem ser usados para fins pretendidos por meio de ferramentas de inteligência de negócios de autoatendimento. |
| Processamento de dados | Lagos de dados usam a abordagem de extração, carregamento e transformação (ELT) para carregar dados em seu formato original e transformá-los quando necessário. | Armazéns de dados usam a abordagem de extração, transformação e carregamento (ETL) para integração e preparação de dados. |
| Abordagem de esquema | Lagos de dados usam esquema na leitura e não requerem esquema predefinido. | Armazéns de dados seguem práticas de esquema na escrita e definem o esquema antes de carregar os dados. |
| Armazenamento de dados | Lagos de dados armazenam dados usando soluções de armazenamento em nuvem de baixo custo. | Armazéns de dados usam bancos de dados colunares ou relacionais para armazenar dados com armazenamento em disco. |
| Acessibilidade dos dados | Lagos de dados são ágeis e flexíveis, permitindo fácil adição de modelos de dados e aplicativos. | Armazéns de dados contêm dados em formato "somente leitura", tornando difícil modificar os dados. |
| Segurança dos dados | Lagos de dados são menos seguros devido aos seus grandes volumes de dados. | Armazéns de dados são mais seguros devido à sua estrutura robusta e rígida. |
| Benefícios | Lagos de dados ajudam cientistas de dados a criar modelos analíticos críticos para análise de dados, entrega de insights de negócios e planejamento estratégico. | Armazéns de dados ajudam equipes de inteligência de negócios a acessar e analisar dados estruturados para apoiar decisões de operações de negócios. |
| Casos de uso | Lagos de dados são ideais para aplicações de ciência de dados, incluindo aprendizado de máquina, modelagem preditiva e análises avançadas. | Armazéns de dados são ideais para mineração de dados, análise ad hoc e rastreamento de indicadores-chave de desempenho (KPI) de negócios com técnicas de visualização de dados e BI. |
| Custo | Lagos de dados são menos caros, pois usam armazenamento de baixo custo e servidores. | Armazéns de dados são mais caros porque usam grandes servidores e sistemas de armazenamento em disco. |
| Quando usar | As empresas usam lagos de dados para armazenar grandes volumes de dados brutos e não filtrados estruturados, semiestruturados e não estruturados. | Armazéns de dados são adequados para empresas que buscam acessar e analisar dados estruturados rapidamente. |
Aprenda os detalhes de modelagem de dados para estabelecer e gerenciar relações entre diferentes objetos de dados.
Sudipto Paul
Sudipto Paul leads the SEO content team at G2 in India. He focuses on shaping SEO content strategies that drive high-intent referral traffic and ensure your brand is front-and-center as LLMs change the way buyers discover software. He also runs Content Strategy Insider, a newsletter where he regularly breaks down his insights on content and search. Want to connect? Say hi to him on LinkedIn.
