Data Lake, Data Warehouse e Data Lakehouse: diferenças na prática

Quem começa a estudar dados logo se depara com três termos que aparecem o tempo todo: data lake, data warehouse e data lakehouse. À primeira vista, parecem apenas nomes diferentes para a mesma coisa, mas não são. Cada um surgiu em um contexto específico e atende a necessidades distintas, embora hoje convivam no mesmo ambiente corporativo.

O data warehouse é o mais tradicional dos três. Ele nasceu com foco em relatórios gerenciais e apoio à decisão. Trata-se de um repositório estruturado, organizado a partir de modelos bem definidos, com dados limpos, integrados e preparados para análise. É o tipo de ambiente que prioriza consistência, padronização e facilidade de consulta.

Nesse modelo, os dados passam por um processo rigoroso antes de serem armazenados. Tudo é transformado previamente, seguindo regras claras de negócio. Isso garante qualidade e confiabilidade, mas também torna o processo mais lento e menos flexível quando surgem novas demandas ou fontes de dados.

O data lake surge como resposta a esse engessamento. A proposta é simples: armazenar grandes volumes de dados no formato bruto, exatamente como são gerados. Não importa se são tabelas, textos, imagens, logs ou arquivos de sensores. Tudo pode ser guardado no mesmo ambiente, com custo relativamente baixo.

Essa liberdade traz vantagens, mas também desafios. Sem um bom controle, o data lake pode virar um grande repositório desorganizado, difícil de entender e de usar. Por isso, fala-se tanto no risco de um data lake virar um data swamp, onde os dados existem, mas ninguém confia neles.

Enquanto o data warehouse trabalha com a ideia de schema on write, ou seja, o esquema é definido antes de gravar os dados, o data lake adota o schema on read. O formato e a estrutura só são definidos no momento da leitura, quando alguém vai analisar os dados.

Na prática, muitas organizações passaram a usar os dois modelos em conjunto. O data lake funciona como área de armazenamento bruto e histórico, enquanto o data warehouse recebe dados mais refinados para análises recorrentes e relatórios oficiais.

É nesse cenário que surge o conceito de data lakehouse. A ideia é unir o melhor dos dois mundos. O lakehouse tenta oferecer a flexibilidade e o baixo custo do data lake, mas com mecanismos de controle, governança e desempenho mais próximos do data warehouse.

No data lakehouse, os dados continuam armazenados em formato bruto ou semi-estruturado, mas passam a contar com camadas de metadados, controle de versões, transações e garantia de consistência. Isso permite análises mais confiáveis sem perder flexibilidade.

Outro diferencial do lakehouse é permitir que diferentes perfis usem o mesmo ambiente. Analistas de dados, cientistas de dados e sistemas de BI podem trabalhar sobre a mesma base, sem necessidade de múltiplas cópias dos dados.

Do ponto de vista técnico, o lakehouse não é apenas um conceito teórico. Ele se materializa em arquiteturas e ferramentas específicas que implementam esses controles sobre o data lake tradicional, tornando o ambiente mais organizado e seguro.

A escolha entre data lake, data warehouse e data lakehouse não é uma questão de moda. Depende do tipo de dado, do volume, da frequência de uso e dos objetivos da organização. Ambientes regulados e relatórios oficiais ainda se beneficiam muito do data warehouse.

Por outro lado, projetos exploratórios, ciência de dados e análises avançadas costumam encontrar mais liberdade no data lake. Já o lakehouse aparece como uma alternativa interessante quando se quer reduzir complexidade e unificar arquiteturas.

No setor público, essa discussão também é cada vez mais presente. A integração de grandes bases governamentais, combinada com exigências de governança e transparência, torna o lakehouse uma abordagem bastante atrativa em muitos cenários.

Em provas e concursos, é importante entender não apenas a definição de cada conceito, mas principalmente suas diferenças, vantagens e limitações. As bancas costumam explorar exatamente esses contrastes e os contextos de uso.

No fim das contas, não existe uma solução única e definitiva. O mais importante é compreender o papel de cada arquitetura e saber aplicá-las de forma coerente. Quando bem utilizadas, data lake, data warehouse e data lakehouse se complementam e ajudam a transformar dados em decisões melhores.