Snowflake, BigQuery, Databricks. Onde acontecem as análises estruturadas — e onde o Lakehouse junta os dois mundos.
Categoria · Dados & Analytics
Warehouse, Lake, Lakehouse.
Um Data Warehouse é uma base de dados central para análises estruturadas — otimizada para consultas rápidas e repetíveis. O Snowflake e o BigQuery são os representantes típicos. Um Data Lake, por sua vez, guarda tudo em bruto, incluindo o não estruturado, sem schema fixo.
O Lakehouse, popularizado pelo Databricks, junta os dois mundos: armazenamento bruto barato como no Lake, mais estrutura de tabelas e transações como no Warehouse.
Onde se posiciona connosco.
Usamos o Warehouse como fonte central de verdade para reporting e analytics: um lugar onde os números são consistentes, em vez de cinco versões de Excel com cinco verdades. BigQuery, quando já se está no universo Google; Snowflake, quando conta o multi-cloud; Databricks, quando entram em jogo ML e Data Engineering.
Quando é sobredimensionado.
Um Warehouse compensa a partir de uma certa quantidade de dados e diversidade de fontes. Com três tabelas e 50.000 linhas, uma base de dados Postgres é mais rápida, mais barata e mais honesta. A complexidade de um Lakehouse só compensa quando dados não estruturados e analytics têm mesmo de viver no mesmo sistema.