No mundo em constante mudança do gerenciamento de dados, dois conceitos fundamentais ganharam destaque para as organizações que buscam aproveitar ao máximo seus dados: data marts e data lakes. Embora ambos sejam repositórios para armazenar e acessar dados, eles se diferenciam bastante na estrutura, propósito e abordagem para o gerenciamento de dados.
Vamos juntos entender as diferenças entre esses dois modelos de armazenamento de dados para ajudar sua organização a tomar decisões mais informadas sobre arquitetura de dados e estratégias de análise.
O Que é um Data Mart?
Imagine um data mart como um mini armazém de dados específico, criado para atender às necessidades de uma unidade de negócios, departamento ou grupo de usuários dentro de uma organização. Ele geralmente contém dados selecionados e pré-agregados, prontos para atender a requisitos analíticos ou de relatórios específicos.
Os data marts são frequentemente organizados em torno de funções de negócios específicas, como vendas, marketing, finanças ou recursos humanos. São projetados para facilitar o acesso dos usuários aos dados relevantes, de maneira rápida e eficiente, sem a necessidade de navegar por estruturas de dados complexas ou realizar tarefas extensas de transformação de dados.
O Que é um Data Lake?
Já um data lake é mais como uma piscina gigante onde você pode jogar qualquer tipo de dado, sem se preocupar em organizá-los antes. É um local centralizado que armazena uma grande quantidade de dados brutos, sejam eles estruturados, semiestruturados ou não estruturados, no formato original. Ao contrário dos data marts ou data warehouses tradicionais, que exigem uma estrutura rígida e modelagem de dados detalhada, os data lakes seguem o conceito de “schema-on-read”. Isso significa que os dados são armazenados em sua forma original e somente são processados ou organizados quando necessário para análise.
Os data lakes são projetados para acomodar a diversidade e rápida evolução das fontes de dados que as organizações encontram hoje. Eles são uma solução escalável e flexível, capaz de armazenar vários tipos de dados, como textos, imagens, vídeos, dados de sensores, arquivos de log e muito mais. Ao manter os dados em seu formato bruto, os data lakes permitem que as organizações capturem e preservem ativos de dados valiosos que poderiam ter sido descartados ou negligenciados anteriormente.
Principais Diferenças e Considerações
Embora os data marts e data lakes ofereçam benefícios valiosos para armazenamento e análise de dados, eles diferem significativamente em termos de arquitetura, casos de uso e considerações de implementação. Entender essas diferenças é fundamental para as empresas que buscam projetar uma estratégia eficaz e eficiente de gerenciamento de dados.
- Estrutura dos Dados: Os data marts se caracterizam por terem esquemas de dados estruturados e pré-definidos, otimizados para análises ou relatórios específicos. Em contrapartida, os data lakes adotam uma abordagem de “schema-on-read”, permitindo que os dados sejam armazenados em formato bruto até serem acessados e transformados para análise.
- Governança de Dados: Os data marts geralmente seguem políticas e padrões rígidos de governança de dados, garantindo qualidade, consistência e segurança dos dados. Já os data lakes podem apresentar desafios em termos de governança de dados, já que acumulam grandes volumes de dados não estruturados, com níveis de qualidade e confiabilidade variados.
- Flexibilidade Analítica: Os data marts oferecem modelos de dados pré-definidos e visões agregadas dos dados, sendo ideais para tarefas de análise e relatórios estruturados. Por outro lado, os data lakes proporcionam maior flexibilidade e agilidade para análises exploratórias e descoberta de dados, permitindo que os usuários analisem dados brutos e obtenham insights sem esquemas ou agregações pré-definidas.
- Escalabilidade e Custo: Os data lakes são altamente escaláveis e rentáveis, permitindo que as organizações armazenem grandes volumes de dados a um custo menor por terabyte, em comparação com as soluções tradicionais de armazenamento de dados. No entanto, gerenciar e manter uma infraestrutura de data lake requer um planejamento cuidadoso e divisão de recursos para garantir desempenho e eficiência ideais.
ELT no Gerenciamento de Dados
No campo do gerenciamento de dados, o processo de Extração, Carregamento e Transformação (ELT) desempenha um papel crucial na facilitação da integração e dos fluxos de trabalho de processamento de dados. Embora tradicionalmente associado aos processos de Extração, Transformação e Carregamento (ETL), o ELT ganhou força à medida que as organizações adotam cada vez mais arquiteturas de data lake e plataformas de dados em nuvem.
No contexto de data lakes, o ELT refere-se ao processo de extração de dados brutos de fontes diversas, carregando-os na camada de armazenamento do data lake e, em seguida, transformando ou preparando os dados conforme necessário para análise ou consumo. Ao aproveitar a escalabilidade e as capacidades de processamento paralelo das plataformas de dados em nuvem, o ELT permite que as organizações realizem transformações complexas de dados diretamente no ambiente do data lake, sem a necessidade de uma infraestrutura de transformação separada.
Ao incorporar o ELT em suas estratégias de gerenciamento de dados, as organizações podem simplificar os processos de integração de dados, reduzir a latência e acelerar o tempo de obtenção de insights para análises e tomadas de decisão. O ELT também oferece maior flexibilidade e agilidade em comparação com as abordagens tradicionais de ETL, permitindo que as organizações se adaptem rapidamente às mudanças nas necessidades de dados e de negócios.
Conclusão
Resumindo, os data marts e data lakes representam duas abordagens distintas para armazenamento e análise de dados, cada uma oferecendo benefícios e considerações exclusivas para organizações que buscam aproveitar ao máximo seus dados. Enquanto os data marts fornecem visões estruturadas e otimizadas dos dados para funções de negócios específicas, os data lakes oferecem soluções de armazenamento escaláveis e flexíveis para fontes de dados diversas e em rápida evolução.
Ao entender as diferenças entre data marts e data lakes, bem como o papel do ELT no gerenciamento de dados, as organizações podem projetar uma arquitetura de dados que atenda às suas necessidades analíticas atuais e futuras, desbloqueando todo o potencial de seus ativos de dados. Seja aproveitando data marts para análises estruturadas ou explorando a flexibilidade dos data lakes para análises exploratórias, as organizações podem capacitar seus usuários com os insights e a inteligência necessários para tomar decisões informadas e alcançar objetivos estratégicos.
