O que é um data lakehouse? Guia para PMEs unificarem dados

Introdução: o fim dos silos de dados na empresa

Muitas empresas encontram dificuldade para tomar decisões baseadas em dados. Informações relevantes permanecem em planilhas, sistemas legados e CRMs distintos, e a unificação desses dados para uma análise de Business Intelligence (BI) ou para o treinamento de um modelo de Inteligência Artificial costuma ser considerada inviável. Essa fragmentação, conhecida como silos de dados, é um dos principais obstáculos à eficiência e à inovação em pequenas e médias empresas.

Até recentemente, a escolha se dava entre o Data Warehouse, adequado a dados estruturados e relatórios de BI, mas caro e inflexível, e o Data Lake, de baixo custo para armazenar qualquer tipo de dado (vídeos, logs, PDFs), porém complexo e sem a governança necessária para análises confiáveis. Essa escolha deixou de ser obrigatória. Este artigo explica o que é um Data Lakehouse e como implementá-lo em PMEs para unificar dados, simplificar a arquitetura e agilizar a tomada de decisão.

Data warehouse e data lake: limitações de cada modelo

Para compreender o valor do Data Lakehouse, é necessário conhecer as limitações de seus antecessores.

O data warehouse: organizado, porém rígido

• O que é: repositório central otimizado para armazenar dados estruturados (como tabelas de um banco de dados) já tratados e modelados.
• Indicado para: relatórios de BI, dashboards e análises históricas.
• Limitação: tem custo elevado, pois o armazenamento e o processamento são proprietários. Não lida bem com dados não estruturados (áudios, imagens, textos), e qualquer alteração no esquema dos dados exige trabalho de engenharia complexo.

O data lake: flexível, porém desorganizado

• O que é: repositório de grande volume que armazena dados brutos em qualquer formato, sem necessidade de estrutura predefinida.
• Indicado para: cientistas de dados e projetos de Machine Learning que precisam de acesso a dados brutos e variados.
• Limitação: sem governança consistente, pode se tornar um “pântano de dados” (data swamp), com dados de baixa qualidade, de difícil localização e pouco confiáveis para BI. Faltam controle de transações (ACID) e desempenho para consultas analíticas diretas.

Essa divisão obrigava as empresas a manter duas arquiteturas separadas, o que duplicava dados, aumentava custos e criava complexidade para as equipes de tecnologia e de negócio.

O que é um data lakehouse

Um Data Lakehouse é uma arquitetura de dados que combina a flexibilidade e o baixo custo de um Data Lake com o desempenho, a governança e os recursos de gerenciamento de um Data Warehouse. Implementa uma camada de metadados e de transações diretamente sobre o armazenamento de baixo custo do Data Lake.

Em termos simples, o Data Lakehouse oferece um único repositório para todos os dados, sejam estruturados, semiestruturados ou não estruturados, e permite executar nele tanto cargas de trabalho de BI quanto de IA e Machine Learning. Isso elimina a necessidade de mover e duplicar dados entre sistemas e reduz a complexidade e os custos.

Arquitetura e componentes principais de um data lakehouse

O Data Lakehouse não é um produto único, mas uma arquitetura construída com componentes abertos. A estrutura típica inclui:

1. Camada de armazenamento (Storage Layer): em geral, um serviço de armazenamento de objetos em nuvem de baixo custo, como Amazon S3, Google Cloud Storage ou Azure Data Lake Storage (ADLS).
2. Formatos de tabela abertos: são o elemento central do Lakehouse. Tecnologias como Delta Lake, Apache Iceberg e Apache Hudi adicionam uma camada transacional sobre os arquivos do Data Lake (por exemplo, Parquet). Elas asseguram:
   • Transações ACID: garantem que as operações com dados sejam completas e consistentes, o que previne a corrupção de dados.
   • Time Travel (versionamento): permite consultar ou restaurar versões anteriores dos dados, funcionalidade essencial para auditoria e depuração.
   • Schema Enforcement e Evolution: asseguram a qualidade dos dados e permitem que a estrutura das tabelas evolua ao longo do tempo sem comprometer os processos existentes.
3. Mecanismo de consulta (Query Engine): ferramentas como Spark, Trino ou Presto são utilizadas para processar e consultar, com alto desempenho, os dados armazenados no Lakehouse.

Vantagens do data lakehouse para PMEs

Para proprietários e gestores, a tecnologia se justifica quando produz resultados. Os benefícios diretos são:

• Redução de custos: a unificação do armazenamento em uma plataforma de baixo custo e o uso de formatos abertos evitam o aprisionamento em fornecedores (vendor lock-in) e reduzem a necessidade de múltiplas ferramentas.
• Fonte única da verdade: elimina silos e duplicação de dados. Todas as áreas, do marketing ao financeiro, acessam os mesmos dados atualizados, o que assegura consistência.
• Agilidade para BI e IA: analistas de BI e cientistas de dados trabalham sobre a mesma cópia dos dados. Os relatórios utilizam dados mais recentes, e os modelos de IA são treinados com um conjunto de informações mais amplo.
• Flexibilidade para o futuro: a arquitetura aberta e a capacidade de lidar com todos os tipos de dados preparam a empresa para demandas futuras, como análise de vídeo, processamento de logs de IoT ou novos modelos de linguagem.

Como implementar um data lakehouse na empresa: guia simplificado

A adoção de uma arquitetura de Data Lakehouse é um projeto estratégico. Para PMEs, a abordagem deve ser pragmática e orientada à geração rápida de valor.

1. Definir um caso de uso inicial: a migração integral não é recomendável. O início deve se dar com um problema de negócio claro. Por exemplo, unificar dados de vendas do ERP e do CRM para criar um dashboard de visão 360º do cliente.
2. Escolher a plataforma de nuvem: selecionar um provedor (AWS, Google Cloud ou Azure) para o armazenamento do Data Lake.
3. Selecionar o formato de tabela: o Delta Lake é, atualmente, a opção mais madura e com maior suporte da comunidade, sendo uma escolha segura para a maioria dos casos de uso.
4. Realizar a ingestão de dados (ETL/ELT): configurar pipelines para extrair dados dos sistemas de origem (bancos de dados, APIs, planilhas) e carregá-los no Data Lake no formato escolhido.
5. Disponibilizar para análise: conectar as ferramentas de BI (como Power BI, Looker ou Metabase) e os notebooks de ciência de dados ao Lakehouse, para que as equipes comecem a extrair valor.

A implementação de uma arquitetura de dados moderna requer conhecimento técnico especializado. Quando a equipe interna está concentrada na atividade principal do negócio, a contratação de um parceiro pode acelerar o processo e evitar erros custosos. A Core Apps desenvolve soluções de dados sob medida, do diagnóstico à implementação completa do Data Lakehouse.

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