Por que você deveria considerar aplicar Data Warehouse no seu ambiente de Big Data

Talvez a parte mais importante de um projeto de dados seja construir uma boa arquitetura que não só atenda às necessidades da sua companhia, mas também tenha uma boa estrutura para armazená-los e gerenciá-los. E atualmente quando falamos em um ambiente de Big Data é comum utilizar o recurso de um Data Lake, mas por mais que o Data Warehouse seja mais usual em projetos de BI, veremos ao longo do texto, como ele pode ser um excelente aliado para este tipo de arquitetura.

Sabemos que o Big Data reúne interações do mundo físico com o do digital e que pode se tornar um grande aglomerado de dados de diversos tipos e fontes – estruturados e não estruturados. E o Data Lake acaba se torna um ótimo repositório, uma vez que permite que estes diversos dados sejam armazenados em sua forma bruta e independente de sua origem e formato.

Mas quando pensamos na necessidade de deixar a análise nas mãos dos tomadores de decisão, tornando profissionais de negócio aptos a extraírem insights sem o auxílio de um profissional de TI, o Data Lake não cumpre bem este papel, exatamente por guardar a informação em seu formato original, o que pode dificultar o entendimento e acesso.

E é neste ponto que o Data Warehouse pode ser um bom coautor por ser um repositório que só consegue armazenar dados organizados, tratados e modelados.

Como funciona?

Quando falamos em análise de dados, estes dados precisam ser produtivos. E o Data Lake é uma ótima solução quando estamos falando de fazer analytics em si. Vamos lá, imagine que a sua empresa consiga chegar nos insights, fazendo todas as transformações e criando toda inteligência necessária, e monte um cenário que consiga retornar o valor desejado ao seu negócio. Porém, como prover isso para as áreas de negócio?

São áreas que ainda não estão familiarizadas com as ferramentas comummente utilizadas para acessar um Data Lake e pensando em produtivamente, não faz sentido solicitar esse tipo de know-how das pessoas que precisam tomar decisões importantes de forma rápida.

Então a solução que muitas empresas acabam apropriando ultimamente é de, após fazer todas essas transformações, toda lógica, elas acabam voltando estes dados para um banco relacional, como Data Warehouse, onde esses profissionais consigam de fato consumir de uma forma fácil e rápida estes dados.

Com isso, o Data Warehouse, pode ser um aliado ajudando nestes casos a agregar valor em sua arquitetura. Para ficar ainda mais claro preparamos a tabela abaixo com uma síntese das principais diferenças entre Data Warehouse e Data Lake:

Concluindo, as decisões dos usuários de negócio – principalmente de nível gerencial –  devem ser pautadas em dados e esses dados precisam chegar de forma rápida e inteligível para esses usuários, por e outros motivos, o conceito do Data Warehouse foi e continua sendo um grande aliado nas soluções de dados, seja sendo utilizado na boa e velha solução de Business Intelligence ou apoiando uma plataforma mais robusta como a de Big Data.

Gostou do artigo? A Programmer’s vai ajudar você a definir toda sua estrutura de Big Data, e vamos descobrir o repositório que atende sua necessidade e que facilite seu trabalho com os dados. Fale com os nossos especialistas!