[DIÁRIOS DA IA] A Evolução dos Dados: Data Warehouse, Data Lake ou Lakehouse – Qual Escolher?

Na prática, a escolha dependerá da maturidade digital, necessidades analíticas e ambições estratégicas da empresa. / Imagem: DALL-E/SC Inova

[07.04.2025]

Por Eduardo Barbosa, CEO da Brognoli Imóveis e um dos responsáveis pelo Conselho Mudando o Jogo (CMJ) em SC e RS. Escreve sobre inteligência artificial no ambiente corporativo na série “Diários de IA”.

No universo dos negócios contemporâneos, dados são considerados o novo petróleo – porém, se mal armazenados e administrados, podem rapidamente se tornar apenas mais um custo sem retorno palpável. 

Diante disso, a escolha entre data warehouse, data lake ou lakehouse é crucial para empresas que desejam extrair o máximo valor de suas informações.

Historicamente, os data warehouses surgiram como a solução ideal para empresas que precisavam estruturar seus dados para relatórios analíticos precisos e confiáveis. Organizados em esquemas rígidos e projetados para consultas específicas, são excelentes em manter a consistência e segurança dos dados. Porém, sua rigidez limita a flexibilidade para análises mais profundas ou a integração rápida de novos tipos de dados.

Com o advento da Big Data, surgiram os data lakes, oferecendo uma estrutura diametralmente oposta. Eles armazenam todos os tipos de dados em seu formato original, sem uma estrutura predefinida, o que facilita a exploração e experimentação.

Contudo, muitas empresas descobriram, às custas de tempo e recursos, que um data lake pode facilmente transformar-se em um “pântano de dados” – uma massa desorganizada de informações difíceis de gerenciar e aproveitar. Diante desses desafios, a recente inovação dos lakehouses promete unir o melhor de ambos os mundos. 

Lakehouses combinam a flexibilidade dos data lakes com o controle rigoroso e a performance analítica dos data warehouses. Usando tecnologias avançadas como Delta Lake, Apache Iceberg e Apache Hudi, permitem uma governança robusta, melhor gerenciamento dos dados e eficiência em consultas analíticas, sem abrir mão da agilidade de armazenamento.

Então, por que tantas empresas enfrentam dificuldades ao escolher entre esses modelos? 

A resposta está na complexidade das demandas atuais. As empresas não querem abrir mão da flexibilidade para incorporar rapidamente novas fontes de dados e também não podem comprometer a qualidade e governança desses dados, necessárias para relatórios estratégicos. O resultado é uma hesitação constante: um compromisso de flexibilidade versus controle.

Para superar esse dilema, o lakehouse surge como uma abordagem híbrida eficaz. Ele permite que as empresas integrem rapidamente dados estruturados e não estruturados, mantendo-os acessíveis, seguros e auditáveis. 

Assim, não precisam mais decidir entre agilidade e governança, ganhando liberdade para escalar rapidamente suas estratégias de analytics e inteligência artificial.

Na prática, a escolha entre data warehouse, data lake ou lakehouse dependerá da maturidade digital, necessidades analíticas e ambições estratégicas da empresa. Porém, em um cenário onde a velocidade, precisão e flexibilidade são essenciais, os lakehouses destacam-se como uma solução cada vez mais adotada pelas organizações que buscam não só acompanhar, mas liderar em seus mercados.

LEIA TODOS OS ARTIGOS DOS “DIÁRIOS DA IA”

OPORTUNIDADES PARA EMPRESÁRIOS E EMPREENDEDORES

Empresários e empreendedores que compreendem claramente essas diferenças e adotam a abordagem correta ganham uma vantagem competitiva significativa.

A implementação do modelo lakehouse oferece uma oportunidade única para criar produtos inovadores baseados em dados, melhorar a eficiência operacional e proporcionar insights estratégicos valiosos em tempo real. Além disso, abre caminho para avançar rapidamente na adoção de tecnologias emergentes, como inteligência artificial e machine learning, fundamentais para a inovação contínua e a diferenciação no mercado. 

Para avançar com sucesso, recomenda-se investir na capacitação técnica das equipes, parcerias estratégicas com fornecedores de tecnologia confiáveis como a Nekt.ai e uma forte cultura orientada a dados, que incentivará decisões mais rápidas e assertivas.

A Nekt.ai oferece uma plataforma completa de dados e inteligência artificial que conecta equipes aos dados, permitindo que empresas liberem todo o potencial de suas análises e casos de uso em IA. 

Os principais entregáveis da Nekt.ai incluem:​

• Integração Simplificada de Dados: Conecte diversas fontes de dados com facilidade, centralizando informações em uma plataforma unificada.​
• Lakehouse e Catálogo de Dados: Combine a flexibilidade de um data lake com a eficiência de um data warehouse. O catálogo oferece uma visão clara dos dados armazenados, garantindo organização e acessibilidade para análises.​
• Consultas, Transformações e Compartilhamento: Utilize SQL ou Spark para consultar e transformar dados. Compartilhe resultados de forma integrada usando destinos ou ferramentas de visualização favoritas, transformando dados em insights acionáveis.​
• Governança e Controle: Ferramentas de governança integradas permitem proteger o acesso aos dados, definindo permissões granulares para equipes ou usuários individuais, garantindo segurança e conformidade.​

Além disso, a Nekt.ai oferece planos flexíveis para atender diferentes necessidades empresariais, desde equipes pequenas até organizações com requisitos personalizados. Esses planos incluem recursos como usuários ilimitados, agendamento de pipelines e soluções de IA e ML.

Empresários e empreendedores, é hora de se desafiarem: vocês estão preparados para transformar seus dados em decisões assertivas e disruptivas, conduzindo suas empresas para além dos limites tradicionais e estabelecendo novas referências em seus mercados? O futuro dos dados já chegou – não fiquem para trás!

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS:

• Inmon, W. H. (2005). Building the Data Warehouse. John Wiley & Sons.
• Kimball, R., & Ross, M. (2013). The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling. Wiley.
• Lakehouse: A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics. (2020). Databricks. Disponível em: https://databricks.com/lakehouse
• Armbrust, M., Ghodsi, A., Xin, R., & Zaharia, M. (2021). Lakehouse: A New Generation of Open Platforms. ACM Queue. Disponível em: https://queue.acm.org/detail.cfm?id=3454123
• Apache Iceberg. (2021). Disponível em: https://iceberg.apache.org/
• Delta Lake. (2021). Disponível em: https://delta.io/
• Nekt.ai (2024). Disponível em: https://www.nekt.ai/pt