Os modelos de dados são essenciais para empresas que desejam tomar decisões com base em dados confiáveis e, assim, armazená-los, gerenciá-los e analisá-los de forma eficaz.

Neste post, mostraremos as diferenças entre quatro modelos de dados populares: Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse e Data Mesh.

Data Warehouse

Um data warehouse é um sistema de armazenamento de dados que é projetado especificamente para análises de dados. Ele armazena dados de várias fontes, geralmente de sistemas transacionais, e os organiza de uma forma que seja fácil de consultar e analisar.

Os data warehouses são usados por empresas para tomar decisões mais informadas. Eles podem ser usados para analisar dados históricos para identificar tendências, prever comportamentos e identificar oportunidades de melhoria.

Data Lake

Um data lake é um repositório que armazena dados de diferentes fontes e formatos, sendo dados brutos, estruturados, semiestruturados ou não estruturados. Isso permite às empresas armazenarem todos os seus dados em um único lugar, o que facilita a análise de dados e a descoberta de insights.

Os dados em um data lake são definidos só depois de serem consultados. Isso significa que os cientistas de dados podem acessar os dados brutos quando necessário por meio de modelagem preditiva ou ferramentas analíticas mais avançadas.

Data Lakehouse

Data Lakehouse é uma arquitetura de dados que combina os benefícios de um data lake com os recursos de um data warehouse. Isso permite que as empresas armazenem e processem dados de qualquer tipo e formato, de forma flexível e escalável, e ainda assim tenham acesso a análises e inteligência de negócios em tempo real.

As vantagens de um Data Lakehouse incluem flexibilidade, escalabilidade e análises e inteligência de negócios em tempo real. Para implementar um Data Lakehouse, as empresas precisam de uma cultura data-driven e de uma plataforma de dados moderna.

Data Mesh

equipes específicas de domínio. Isso permite que os usuários finais acessem e consultem os dados onde estiverem, sem a necessidade de transportá-los para um data lake ou data warehouse central.

Data Mesh é uma abordagem mais recente que está ganhando popularidade à medida que as empresas buscam maneiras de melhorar o gerenciamento e o uso de seus dados.

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