“Grandes dados”, “muitos dados”, “dados gigantes”. Como preferir. Essas podem ser traduções para Big Data, mas o real significado para descrevê-lo vai além de um amontoado de informações, afinal, há outros parâmetros envolvidos no processo. As fontes que estão gerando esses dados, os diferentes formatos e a velocidade da geração são fatores que, combinados, também definem o Big Data.
Os dados, por si só, são pouco relevantes. O principal diferencial está na maneira como as empresas os tratam e analisam. Atualmente, por meio da análise e outros métodos, o Big Data é utilizado para gerar inteligência e impactar áreas de produção, experiência do consumidor, marketing, vendas, entre outras.
Em suma, essa área de conhecimento é essencial para a gestão estratégica e crescimento de um negócio. Desta forma, é possível identificar tendências, antecipar mudanças, compreender melhor o comportamento dos consumidores e avaliar a percepção destes sobre sua marca. Não à toa que o gasto global com análise de Big Data, em 2019, foi de mais de US$180 bilhões. E, em 2020, 90% dos profissionais disseram que os dados e análises são essenciais para as iniciativas de transformação digital de suas organizações. Ou seja, a revolução dos dados já é realidade para muitas empresas.
As atividades das pessoas e as interações são registradas com uma eficácia cada vez maior, gerando mais insights para tomadas de decisão.
O Big Data resulta em um bem precioso para pesquisas, com ferramentas mais sofisticadas e desenvolvidas para extrair conhecimento de tais informações. Um exemplo é o seu uso exponencial pelo segmento de hotelaria. A fim de oferecer experiências mais personalizadas aos hóspedes, as redes conseguem, por exemplo, a partir de uma simples conexão ao WiFi, coletar dados (prezando pela privacidade) e oferecer produtos, serviços e até vincular anúncios para um determinado perfil de usuário.
Como foi colocado anteriormente, o Big Data, isoladamente, não tem muito benefício estratégico. Há uma série de fatores que torna essa tecnologia produtiva para as companhias. Dois deles são: Data Lake e Data Warehouse.
As empresas de grande porte costumam gerar altos índices de dados estruturados. E estes precisam ser armazenados, mantidos em segurança e devem poder ser manipulados para utilização quando necessário.
O Data Warehouse (DW), em resumo, são repositórios de dados, tratados com níveis de segurança absolutos para garantir a integridade do negócio e seu funcionamento. Este é, hoje, a base para aplicação de processos bem conhecidos do mercado, como o Business Intelligence (BI), que afunila ainda mais os dados coletados do DW e os utilizam para rotinas de inteligência de negócio.
Com um Data Warehouse é possível estabelecer e concentrar grandes quantidades de dados de várias fontes, podendo, com o tempo, criar-se um registro histórico robusto para cientistas de dados e analistas de negócios. Explicando de forma simples, é como se a empresa se deparasse com um volume enorme de dados e precisasse quebrá-los ou dividi-los para fazer uma análise sobre determinados setores ou estratégias, para entendê-los mais facilmente.
Já o Data Lake é um repositório para dados estruturados, não estruturados e semiestruturados.
O conceito deste surgiu justamente para se opor ao de Data Warehouse, pois permite que os dados estejam em sua forma mais bruta, disponíveis para qualquer pessoa que precise analisá-los. Já o conceito de um repositório central, de baixo custo, armazenando dados variados de diversas fontes, sem processamento ou governança, tende a democratizar mais a área, mas se utilizados de forma correta e com processos internos bem definidos.
O Data Lake, entretanto, é um conceito, uma estratégia de armazenamento, e não uma tecnologia. O software Hadoop, por exemplo, é uma das tecnologias por trás da criação do Data Lake – mas isso não é importante agora, fica só como curiosidade.
O interessante é saber que ferramentas como Hadoop preparam “lagos de dados” para consumo. Assim sendo, os cientistas de dados podem compilar seus esquemas de dados, coletando, importando e processando dados para análise.
Uma vez analisados e processados, pode-se mover os dados do Data Lake para o Data Warehouses, e aí está. O processo de geração, análise e armazenamento de dados prontos para gerar insights e novos negócios. A importância do Data Lake cresce à medida que os cientistas da área obtêm novos insights de dados não estruturados, pois ele se coloca como um novo paradigma que pode democratizar dados dentro das organizações, permitindo que diferentes departamentos façam uso e alterem operações baseadas em dados.
Tanto o Data Lake quanto o Data Warehouse são repositórios de dados. As semelhanças entre ambos, contudo, ficam por aí. Na prática, são bem diferentes. Que tal mostrarmos as principais delas, para que não fique nenhuma dúvida?
1 – Data Lakes são projetados para suportar todos os tipos de dados, enquanto os Data Warehouses fazem uso de dados altamente estruturados – na maioria dos casos.
2 – Data Lakes armazenam todos os dados que podem, ou não, ser analisados em algum momento. Este princípio não se aplica aos Data Warehouses, uma vez que dados irrelevantes são normalmente eliminados devido ao armazenamento limitado.
3 – A escala entre Data Lakes e Data Warehouses é drasticamente diferente. Oferecer suporte a todos os tipos de dados e armazená-los (mesmo que não seja imediatamente útil) significa que os Data Lakes precisam ter um sistema escalável de dados, caso haja alteração em tamanho ou volume para atender a alguma necessidade específica.
4 – Graças aos metadados (dados sobre dados), os usuários que trabalham com um Data Lake podem obter uma visão básica sobre os dados rapidamente. Em Data Warehouse, geralmente, é necessário que um membro da equipe de desenvolvimento acesse os dados – o que pode criar um gargalo.
5 – Por último, mas não menos importante, o intenso gerenciamento de dados necessário para Data Warehouse significa que sua manutenção é normalmente mais cara em comparação ao Data Lake.
À medida que mais empresas recorrem ao Big Data em busca de melhores oportunidades de negócio, a aplicação de Data Lake aumentará. Afinal, dados não estruturados, como publicações em mídias sociais e gravações de chamadas telefônicas, contêm informações valiosas, que não podem ser armazenadas em Data Warehouses.
Resumindo, ambos são amplamente usados para armazenar Big Data, mas não são termos que podem ser misturados. Um Data Lake é vasto em dados brutos, cuja finalidade ainda requer muito estudo. Já o DW é um repositório para dados estruturados e filtrados que já foram processados para um propósito específico.
E para o momento atual da sua empresa, em qual repositório faz mais sentido investir?