No cenário atual da tecnologia de dados, organizações enfrentam um volume crescente de informações provenientes de múltiplas fontes. Para lidar com esses dados de forma eficiente, é fundamental escolher a arquitetura correta. Três modelos se destacam: Data Warehouse, Data Lake e o mais recente Data Lakehouse.

🏢 O que é um Data Warehouse?

O Data Warehouse (ou armazém de dados) é uma estrutura voltada para a análise estruturada e tomada de decisão baseada em dados consolidados. Ele organiza as informações de forma relacional, permitindo consultas rápidas e confiáveis para relatórios e dashboards.

• Vantagens: Alto desempenho em consultas analíticas, dados limpos e estruturados, ideal para BI.
• Desvantagens: Custo elevado, pouca flexibilidade com dados não estruturados.
• Exemplos: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake.

🌊 O que é um Data Lake?

O Data Lake é um repositório que armazena dados estruturados, semiestruturados e não estruturados sem necessidade de transformação prévia.

• Vantagens: Alta escalabilidade, suporte a vários formatos, ideal para Data Science e ML.
• Desvantagens: Risco de virar “data swamp”, análise mais complexa.
• Exemplos: Amazon S3, Azure Data Lake, Hadoop HDFS.

🧬 O que é um Data Lakehouse?

O Lakehouse é uma arquitetura híbrida que combina a flexibilidade do Data Lake com a estrutura do Data Warehouse. Permite análises sobre dados brutos com governança e performance.

• Vantagens: Equilíbrio entre custo, performance e flexibilidade.
• Desvantagens: Tecnologia nova, pode exigir mudanças de cultura e infraestrutura.
• Exemplos: Databricks Lakehouse, Delta Lake, Apache Iceberg.

Comparativo entre as arquiteturas

Característica	Data Warehouse	Data Lake	Lakehouse
Tipo de dado	Estruturado	Todos os tipos	Todos os tipos
Performance BI	Alta	Baixa a média	Alta
Custo	Alto	Baixo	Médio
Governança	Forte	Fraca	Moderada a forte
Casos de uso	BI, relatórios	Data Science, ML	BI + ML + dados brutos

📌 Quando escolher cada um?

• Data Warehouse: Se o foco for BI, compliance e governança.
• Data Lake: Para lidar com grandes volumes e tipos variados de dados.
• Lakehouse: Se quiser unir análise estruturada com flexibilidade e menor custo.

📚 Referências

1. Databricks. What is a Data Lakehouse?
2. Google Cloud. Data lakes vs. data warehouses: Key differences

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Publicado em: 20/05/2025  |  Por: Decifra Dados