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
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 então interpretar e organizar os dados para criar insights acionáveis para informar suas estratégias de marketing .
