A necessidade de processar grandes volumes de dados em tempo real tem levado empresas a reavaliar suas infraestruturas. Modelos tradicionais, como Data Warehouses, são confiáveis, mas pouco flexíveis e caros para escalar. Já os Data Lakes oferecem volume e custo reduzido, mas carecem de estruturação e governança.
O Data Lakehouse surge como uma solução híbrida, combinando a escalabilidade dos Data Lakes com a confiabilidade dos Data Warehouses, garantindo maior eficiência operacional.
Mas quais são os principais benefícios dessa abordagem para empresas que lidam com grandes volumes de dados e necessitam de análises em tempo real?
Vamos explorar isso a seguir.
O Que é um Lakehouse?
Criado em 2020, o conceito de Data Lakehouse une a flexibilidade e o armazenamento escalável dos Data Lakes com a estrutura e confiabilidade dos Data Warehouses. Essa abordagem elimina as barreiras entre armazenamento de dados brutos e processamento analítico, permitindo maior eficiência e melhor governança. Ele permite:
✔ Armazenar dados estruturados e não estruturados em um único repositório.
✔ Processar informações em tempo real, garantindo análises ágeis e precisas.
✔ Melhorar governança e qualidade de dados, reduzindo inconsistências e falhas.
Qual o objetivo de um data lakehouse?
Os Data Lakehouses têm como objetivo unificar diversas fontes de dados e reduzir a complexidade da engenharia de dados, permitindo que toda a organização aproveite insights de forma acessível e eficiente.
Benefícios do Lakehouse para Escalabilidade e Processamento de Dados em Tempo Real
1. Escalabilidade Eficiente
- Com arquitetura distribuída e separação entre armazenamento e computação, o Lakehouse permite escalar horizontalmente sem aumento exponencial de custos.
Por que isso importa?
Diferente dos Data Warehouses tradicionais, que exigem infraestrutura robusta, o Lakehouse utiliza tecnologias como Delta Lake e Apache Iceberg, otimizando armazenamento e processamento.
2. Processamento de Dados em Tempo Real
O suporte nativo a streaming de dados, via Apache Kafka e Apache Spark Streaming, permite ingestão e análise em tempo real.
Casos de uso:
✔ Monitoramento contínuo de operações industriais (IoT).
✔ Detecção de fraudes bancárias instantânea.
✔ Personalização dinâmica de experiência do cliente.
Além disso, a estrutura transacional ACID garante integridade e confiabilidade nos dados.
3. Unificação de Dados Estruturados e Não Estruturados
Diferente dos Data Warehouses, que lidam apenas com dados estruturados, o Lakehouse suporta:
✔ Dados tabulares (CSV, SQL).
✔ Arquivos semi-estruturados (JSON, Parquet).
✔ Conteúdos não estruturados (imagens, vídeos, logs de sensores).
Isso significa que IA e Machine Learning podem ser aplicados diretamente na camada de dados, sem a necessidade de movimentação entre diferentes repositórios.
4. Controle total sobre seus dados
Com funcionalidades avançadas, o Lakehouse garante transparência, conformidade regulatória e proteção contra violações.
Principais recursos:
✔ Versionamento e auditoriapara rastreamento de mudanças.
✔ Gerenciamento de metadados com Apache Hive Metastore e Unity Catalog.
✔ Padrões abertos, reduzindo dependência de fornecedores específicos.
Empresas ganham mais segurança, governança eficiente e acesso controlado para os stakeholders certos.
5. Redução de Custos Operacionais
O Lakehouse elimina a necessidade de manter Data Warehouses e Data Lakes separados, reduzindo custos com:
✔Infraestrutura duplicada, simplificando a manutenção e operação.
✔ Movimentação e transformação de dados, evitando ETL complexo e reduzindo processamento.
✔ Licenciamento de softwares proprietários, ao utilizar padrões abertos como Delta Lake.
Diferencial financeiro: Com formatos otimizados (Parquet e Delta), as empresas armazenam mais dados gastando menos, graças à melhor compressão e indexação.
Aseparação entre armazenamento e computação permite escalar recursos sob demanda, reduzindo desperdícios e tornando a operação mais eficiente e previsível financeiramente.
Somente aplicamos o Data Lakehouse com Databricks?
Não. Embora o Databricks seja um dos principais pioneiros e promotores do conceito de Data Lakehouse, ele não é a única opção para sua implementação. Empresas podem construir um Lakehouse utilizando diversas tecnologias open source, combinadas com soluções de armazenamento e processamento.
Conclusão
Empresas que dominam dados dominam o mercado. O modelo Data Lakehouse é uma excelente opção para empresas que buscam escalabilidade, processamento em tempo real e maior eficiência operacional. Ao combinar o melhor dos Data Lakes e Data Warehouses, essa arquitetura melhora a qualidade dos dados, reduz custos e permite análises mais ágeis e inteligentes.
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