Data lake x Data Warehouse: entenda a diferença
Agrupar arquivos e informações relevantes em um ambiente seguro e de fácil acesso. Essa é a definição de armazenamento de dados. Em um cenário onde os dados se tornam cada vez mais valiosos para as marcas, entender as melhores maneiras de armazená-los é fundamental. Dentro dessas possibilidades estão o Data Lake e o Data Warehouse.
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Antes de explicar melhor cada um deles, vale citar que o processo de gestão de dados se divide em 3 etapas chamadas de ETL: Extract (extração), Transform (transformação) e Load (carregamento).
>> Extração: processo de extrair dados de diferentes sistemas respeitando suas respectivas características e abrigá-las em um espaço temporário
>> Transformação: as informações passam por uma manipulação para que apresentem uma visão mais unificada e padronizada (nem sempre é uma etapa necessária. Veremos a frente o porquê).
>> Carregamento: os dados são enviados para um local seguro de acordo com a necessidade do business. É nesse momento que a decisão de migrá-los para um Data Warehouse ou Data Lake deve ser tomada.
O Data Lake
O Data Lake é o repositório perfeito para quem precisa abrigar qualquer tipo de dados em qualquer escala. Dashboards, dados em tempo real, analytics, planilhas, informações de machine learning… enfim. Não há restrições para a ferramenta.
Por isso o nome “Lago de Dados”. Para abrigar informações no Data Lake, pode-se dispensar, inclusive, a etapa de tratamento de dados, já que a proposta de quem o utiliza é abrigar e ter acesso a um número elevadíssimo de dados brutos de categorias diferentes em um só lugar. Big Data!
Principais benefícios do Data Lake
>> Abriga qualquer tipo de informações
>> Capacidade para um número elevadíssimo de dados
>> Flexibilidade na hora de acessar os dados, já que estão todos reunidos em uma só visão
>> Pode abrigar dados referentes a internet das coisas, como eletrodomésticos inteligentes
>> Dados acessíveis de forma democrática, já que estão brutos e podem ser disponibilizados para todos colaboradores de uma empresa por exemplo.
>> Utiliza a disponibilidade de grandes quantidades de dados e algoritmos de Deep Learning. Isso ajuda na análise de decisões em tempo real
O Data Warehouse
Ao contrário do aglomerado de informações de formatos e tamanhos diferentes, o Data Warehouse é um espaço dedicado a receber dados tratados, padronizados e higienizados. A proposta do DW é oferecer visões organizadas que permitam aos profissionais tomar decisões mais embasadas sobre determinada situação. Para abrigar qualquer informação em um DW, é fundamental que elas tenham passado pelo processo de tratamento, diferentemente do Data Lake.
Principais benefícios do Data Warehouse
>> integração de diferentes tipos de fonte de dados em uma visão única
>> abriga dados já higienizados, o que evita potenciais ruídos de análise
>> favorece a visão de insights
>> ideal para analisar situações específicas analisadas por profissionais de BI
>> permite a análise de dados históricos que ficam abrigados no seu espaço
Modelo Estrela VS Modelo Floco de Neve
Outra técnica muito importante a ser dita no armazenamento de dados nos Data Warehouses é a Modelagem Dimensional. É uma maneira de modelar os dados levando em consideração como as informações se relacionam, se aprofundando em cada “eixo”. Vamos entender melhor explicando o Modelo Dimensional Estrela e o Modelo Dimensional Floco de Neve.
Modelo Estrela
Por ser focado em fatos e dimensões, este modelo permite uma fácil visualização do cenário analisado. No exemplo abaixo, o fato são os voos, centralizados no esquema. As dimensões são todas as variáveis que o rodeiam e são conectadas a ele nos chamados “joins”.
A vantagem desse modelo é a facilidade do entendimento dos relacionamentos, reduzindo o número de joins e tem baixa manutenção de dados.
Modelo Floco de Neve
É considerado uma especialização do modelo estrela, pois é representado pela tabela fato centralizada e conectada a múltiplas dimensões, porém, permite fazer joins com tabelas individuais. Isso ajuda pois nem todas as tabelas precisam se ligar a todas as outras.
Algumas ferramentas de modelagem de banco de dados multidimensionais OLAP (Online Analytical Processing, – método de manipulação e análise de um grande volume de dados) são otimizadas para o modelo floco de neve, a normalização de atributos resulta em economia de armazenamento. Podemos citar que a desvantagem do modelo é que a normalização dos atributos adicionam complexidade aos joins de consulta, e aumenta o gerenciamento e controle de atualização e inserção para garantir a integridade dos dados.
E aí, afinal como armazenar e organizar seus dados?
Já entendemos que a extração, tratamento e organização dos dados são processos essenciais para os times de Marketing. Para isso, é fundamental contar com um parceiro certificado e capacitado para manipular os dados da sua marca de forma segura e organizada.
A Predicta é certificada não apenas para gerenciar o Google Cloud Platform, mas também o Google Marketing Platform e integrar todas as estratégias, desde o planejamento até a organização dos dados das iniciativas digitais.
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