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.
