Data Lake vs. Data Warehouse: Qual é a Diferença?

Data lakes e data warehouses ajudam você a coletar e armazenar big data com eficiência. Mas, embora os dois termos pareçam semelhantes, eles têm várias diferenças. Um data lake é uma coleção de dados brutos e desorganizados. Um data warehouse coleta, armazena e filtra os dados processados ​​para facilitar a análise.

Esses dois termos costumam ser usados ​​de forma intercambiável, mas têm muitas diferenças e usos que podem ajudá-lo a maximizar suas campanhas de marketing com dados.

É por isso que vamos nos aprofundar nas principais diferenças entre um data lake e um data warehouse nesta página. Então continue lendo para saber mais!

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Definindo um data lake vs. data warehouse

Antes de nos aprofundarmos no que diferencia os data warehouses e os data lakes, vamos definir cada termo abaixo:

O que é um lago de dados?

Um data lake é um sistema que permite armazenar todos os seus dados em qualquer escala. Os data lakes podem ajudá-lo a coletar dados brutos e desorganizados em qualquer tamanho que você possa analisar posteriormente.

Pense nos data lakes como corpos d'água reais. Você pode armazenar uma grande quantidade de dados no data lake que flutua até que você ou outro membro da equipe mergulhe para examiná-los ou analisá-los.

O que é um armazém de dados?

Um data warehouse é um sistema que permite armazenar, gerenciar e analisar dados. Os data warehouses usam painéis, relatórios e outras ferramentas de análise para ajudá-lo a organizar e interpretar seus dados.

Pense nos data warehouses como armazéns reais. Com um data warehouse, você pode coletar seus dados em corredores ou linhas para mantê-los organizados. Você pode então fazer um inventário de estoque ou um relatório de dados para analisar conjuntos de dados e métricas específicos.

3 principais diferenças entre um data lake e um data warehouse

Então, qual é exatamente a diferença entre um data lake e um data warehouse? Embora esses dois termos possam parecer intercambiáveis ​​no início, existem algumas diferenças significativas entre eles.

Aqui estão três diferenças principais entre um data warehouse e um data lake:

1. Tipos de dados
2. Propósito
3. Usuários

1. Tipos de dados

Quando se trata da diferença entre um data warehouse e um data lake, os tipos e formatos dos dados que esses sistemas armazenam podem variar.

Armazém de dados

Um data warehouse armazena dados processados ​​e refinados. Dados processados ​​são dados coletados e traduzidos em informações utilizáveis. Em outras palavras, os dados processados ​​podem fornecer insights acionáveis ​​para ajudá-lo a melhorar suas campanhas e processos de marketing para gerar melhores resultados para seus negócios.

Por exemplo, com dados processados, você pode analisar uma coleção de dados demográficos do usuário para visualizar a localização da maioria dos visitantes do seu site.

Você pode usar essas informações para saber mais sobre seu público e implementar campanhas mais eficazes que segmentem usuários nesse local.

Lago de dados

Os data lakes armazenam dados brutos e não processados. Dados brutos são dados que foram coletados de uma fonte, mas ainda não foram processados. Ao contrário dos dados processados, os dados brutos são armazenados em um data lake em sua forma original e não podem fornecer informações acionáveis ​​para suas estratégias de marketing.

Por exemplo, você pode coletar informações valiosas de uma fonte, como sua localização, cargo, setor e muito mais. No entanto, esses dados não são analisados ​​com dados de outras fontes para permitir que você entenda o cargo e o setor da maioria de seus leads.

2. Objetivo

Outra diferença significativa entre um data lake e um data warehouse é sua finalidade. As empresas usarão um data warehouse versus data lake por vários motivos.

Armazém de dados

Você pode usar um data warehouse não apenas para armazenar dados, mas também para organizar, gerenciar e analisar dados de várias fontes. Com um data warehouse, você pode criar painéis personalizados que ajudam a analisar sua coleção de dados de maneira organizada e fácil de entender.

Por exemplo, você pode criar um painel que exibe métricas de comportamento do usuário do site, como tempo gasto nas páginas do site, taxa de rejeição e muito mais.

Como resultado, você pode usar um data warehouse para analisar uma representação visual dos dados do seu site para obter informações valiosas sobre como os visitantes interagem com seu site.

Lago de dados

Por outro lado, você pode usar um data lake para armazenar uma vasta coleção de dados brutos que você processará e analisará no futuro. Ao contrário de um data warehouse, os data lakes não permitem que você aproveite as ferramentas de análise para ajudá-lo a interpretar e entender seus dados.

A maioria das empresas usa um data lake para armazenar uma grande quantidade de dados para organizá-los e processá-los usando outra plataforma em sua equipe interna.

3. Usuários

Outra diferença entre um data warehouse e um data lake são as pessoas e empresas que os utilizam.

Armazém de dados

De pequenas e médias empresas (SMBs) a empresas, várias empresas podem usar data warehouses para armazenar e analisar seus dados. Como um data warehouse oferece várias ferramentas e recursos de análise para ajudá-lo a interpretar seus dados, eles geralmente são a escolha preferida entre as empresas.

Além disso, se você tiver uma equipe menor ou não tiver analistas de dados, poderá usar um data warehouse para ajudá-lo a organizar seus dados e economizar tempo e recursos.

Lago de dados

Empresas maiores com uma equipe considerável de processadores de dados e analistas normalmente investem em data lakes. Isso ocorre porque as empresas geralmente usam data lakes para armazenar dados brutos e não processados.

Sua equipe de analistas e processadores de dados pode interpretar e organizar os dados para criar insights acionáveis ​​para informar suas estratégias de marketing.

Data lake vs. data warehouse: qual é a opção certa para o seu negócio?

Então, agora que você conhece as principais diferenças entre um data warehouse e um data lake, você pode se perguntar qual deles é o mais adequado para o seu negócio. Sua escolha pode depender das necessidades e objetivos exclusivos do seu negócio.

Se você precisar armazenar uma grande quantidade de dados e tiver recursos para organizar e processar posteriormente esses dados, um data lake pode ser uma boa opção para seus negócios.

Por outro lado, se sua empresa não tiver tempo e recursos para organizar grandes quantidades de dados ou se você quiser tirar proveito de painéis personalizados e ferramentas de análise para interpretar seus dados, um data warehouse pode ser o ajuste perfeito para sua empresa.

Devido às suas interfaces amigáveis ​​e recursos de análise, os data warehouses geralmente são a opção preferida para as empresas que estão começando com o marketing orientado a dados. Isso porque os data warehouses fornecem insights acionáveis ​​que permitem otimizar suas estratégias de marketing para gerar mais vendas e receita para sua empresa.

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