Data Lake vs. Cloud Data Warehouse: Um Guia Prático para Cientistas de Dados
Traduzido do original em inglês por IA. Ver em inglês
Data lakes oferecem flexibilidade schema-on-read para ML e análises avançadas, enquanto data warehouses em nuvem priorizam schema-on-write para BI de alta concorrência. Lakehouses, impulsionados por formatos de tabela abertos como Delta Lake, combinam o melhor dos dois, trazendo transações ACID e desempenho de BI para data lakes.
Um data lake armazena dados brutos e não processados em todos os formatos em armazenamento de objetos de baixo custo usando schema-on-read, tornando-o ideal para aprendizado de máquina e análises avançadas; um data warehouse em nuvem impõe schema-on-write e armazenamento colunar para oferecer desempenho SQL de alta concorrência para cargas de trabalho de business intelligence. As principais diferenças entre data lakes e data warehouses em nuvem residem nos requisitos de estrutura de dados, características de desempenho de consulta, maturidade de governança e custo por terabyte – com data lakes ganhando em flexibilidade e warehouses ganhando em confiabilidade para relatórios estruturados. Lakehouses, construídos sobre formatos de tabela abertos como Delta Lake, resolvem o principal trade-off, fornecendo suporte a transações ACID e desempenho de consulta de nível BI diretamente no armazenamento do lake, e analistas projetam que lakehouses serão responsáveis por mais da metade das cargas de trabalho de análise empresarial nos próximos anos.