No mundo em constante evolução da gestão de dados, novos paradigmas surgem frequentemente para resolver as limitações dos sistemas existentes. Uma dessas inovações que ganhou destaque nos últimos anos é o data lakehouse. Mas o que exatamente é um data lakehouse e por que está se tornando uma parte essencial das arquiteturas modernas de dados? Este artigo explora o conceito de data lakehouse, seus benefícios e como ele se compara a data warehouses e data lakes tradicionais.

Entendendo o data lakehouse

Um data lakehouse é uma arquitetura híbrida de gestão de dados que combina as melhores características de data lakes e data warehouses. Ele visa preencher a lacuna entre esses dois sistemas, oferecendo a escalabilidade e a eficiência de custo dos data lakes com o desempenho e a confiabilidade dos data warehouses.

  • Data Lake: Um data lake é um repositório centralizado que permite armazenar todos os seus dados estruturados e não estruturados em qualquer escala. Ele fornece a flexibilidade de armazenar dados em sua forma bruta, o que pode ser benéfico para análises de big data. No entanto, os data lakes muitas vezes carecem do desempenho e dos recursos de gerenciamento de dados necessários para análises mais estruturadas e em tempo real.
  • Data Warehouse: Um data warehouse, por outro lado, é projetado para armazenar e consultar dados estruturados. Ele oferece desempenho robusto, confiabilidade e recursos de gerenciamento de dados, tornando-o ideal para business intelligence (BI) e relatórios. No entanto, os data warehouses podem ser caros e menos flexíveis ao lidar com grandes volumes de dados não estruturados.

Principais características de um data lakehouse

Um data lakehouse aproveita as vantagens de ambos data lakes e data warehouses, oferecendo várias características principais:

  1. Plataforma de dados unificada: Um data lakehouse fornece uma única plataforma para gerenciar todos os tipos de dados, sejam eles estruturados, semiestruturados ou não estruturados. Essa abordagem unificada simplifica a gestão de dados e reduz a complexidade de manter sistemas separados.
  2. Escalabilidade e eficiência de custo: Como os data lakes, os data lakehouses podem escalar para acomodar grandes volumes de dados de forma econômica. Eles aproveitam as soluções de armazenamento em nuvem, que oferecem opções de armazenamento escaláveis e econômicas.
  3. Desempenho e confiabilidade: Data lakehouses oferecem o desempenho e a confiabilidade necessários para análises em tempo real e aplicações de BI. Ao incorporar as propriedades ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade) dos data warehouses, os data lakehouses garantem integridade e consistência dos dados.
  4. Análises avançadas: Data lakehouses suportam análises avançadas, incluindo cargas de trabalho de machine learning (ML) e inteligência artificial (IA). Eles permitem que cientistas de dados e analistas trabalhem diretamente com grandes conjuntos de dados sem a necessidade de movimentação ou transformação de dados.
  5. Governança e segurança de dados: Com recursos integrados de governança e segurança de dados, os data lakehouses garantem que os dados sejam gerenciados e acessados de forma segura. Isso inclui suporte para controle de acesso baseado em funções, criptografia e capacidades de auditoria.
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Benefícios de um data lakehouse

A arquitetura de data lakehouse oferece vários benefícios que a tornam uma opção atraente para a gestão moderna de dados:

  1. Arquitetura simplificada: Ao consolidar data lakes e data warehouses em uma única plataforma, um data lakehouse simplifica a arquitetura geral de dados. Isso reduz a complexidade e o custo de manter múltiplos sistemas.
  2. Insights aprimorados de dados: Com um data lakehouse, as organizações podem realizar análises abrangentes de dados, combinando dados estruturados e não estruturados para obter insights mais profundos. Essa visão holística dos dados permite uma tomada de decisão mais informada.
  3. Economia de custos: Aproveitando o armazenamento e o processamento baseados em nuvem, os data lakehouses oferecem economia de custos em comparação com data warehouses tradicionais. As organizações podem armazenar grandes volumes de dados a um custo menor e escalar recursos conforme necessário.
  4. Flexibilidade e agilidade: Data lakehouses fornecem a flexibilidade para armazenar dados em sua forma bruta e transformá-los conforme necessário. Essa agilidade permite que as organizações se adaptem rapidamente a mudanças nos requisitos de negócios e novas fontes de dados.

Comparando data lakehouse com sistemas tradicionais

Para entender melhor o valor de um data lakehouse, é essencial compará-lo com data lakes e data warehouses tradicionais:

  • Data lakes: Embora data lakes ofereçam escalabilidade e eficiência de custo, muitas vezes carecem de desempenho e recursos de gerenciamento de dados necessários para análises estruturadas. Data lakehouses abordam essas limitações ao incorporar capacidades de data warehousing.
  • Data warehouses: Data warehouses fornecem desempenho robusto e gerenciamento de dados, mas podem ser caros e inflexíveis ao lidar com dados não estruturados. Data lakehouses combinam as vantagens dos data warehouses com a escalabilidade e flexibilidade dos data lakes.

Conclusão

O data lakehouse representa um avanço significativo na gestão de dados, oferecendo uma plataforma unificada que combina a escalabilidade e eficiência de custo dos data lakes com o desempenho e a confiabilidade dos data warehouses. Para desenvolvedores e organizações que buscam aproveitar ao máximo seus dados, um data lakehouse fornece uma solução versátil e poderosa. Ao simplificar a arquitetura de dados e possibilitar análises avançadas, os data lakehouses estão prontos para se tornar uma pedra angular das estratégias modernas de dados.

À medida que o cenário de dados continua a evoluir, adotar uma arquitetura de data lakehouse pode ajudar as organizações a se manterem à frente, desbloqueando novas oportunidades para inovação e crescimento.

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Sobre o autor

Marcela Ribeiro dos Santos

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