Data Lake vs Data Warehouse, mesmo dado, propósitos diferentes!

Data Lake vs Data Warehouse, mesmo dado, propósitos diferentes!

Já se perguntou por que precisamos tanto de Data Lakes quanto de Data Warehouses?

Esta imagem explica tudo com um toque de humor! 😄

À esquerda, temos o Data Lake — um imenso reservatório de dados brutos, não estruturados e semiestruturados vindos de diversas fontes.

Pense nisso como coletar tudo — logs, vídeos, dados de IoT, cliques, textos — sem se preocupar com formato.

É o famoso “armazene agora, analise depois.”

À direita, está o Data Warehouse — um ambiente altamente organizado, onde apenas dados processados, limpos e estruturados são armazenados.

Ele é feito para análises, relatórios e tomada de decisão.

É o “limpo, estruturado e pronto para consultar.”

Principais Diferenças (de forma simples)

Data Lake:

Armazena dados brutos, não processados

Lida com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados

Usado por Engenheiros e Cientistas de Dados

Esquema flexível (schema-on-read)

Ideal para Machine Learning, IA e exploração

Armazenamento de baixo custo e alta escalabilidade

Data Warehouse:

Armazena dados processados e estruturados

Usado por Analistas e equipes de BI

Esquema fixo (schema-on-write)

Otimizado para consultas e relatórios rápidos

Custo mais alto, mas excelente desempenho

Analogia do Mundo Real

Um Data Lake é como um reservatório natural, onde todos os tipos de água (dados) fluem.

Um Data Warehouse é como uma fábrica de engarrafamento — a água (dados) é limpa, filtrada e embalada para consumo.

Tendência Atual

Com plataformas como Databricks, Snowflake e Microsoft Fabric, as fronteiras estão se misturando.

O futuro caminha para a arquitetura Lakehouse, que combina a escalabilidade dos lakes com a organização dos warehouses.