Quase toda conversa sobre dados hoje passa por três siglas de marketing: data warehouse, data lake e lakehouse. Todas servem para concentrar informação e alimentar análises, mas partem de lógicas diferentes.
Data warehouse
É o modelo clássico do BI. Os dados chegam de ERP, CRM e outros sistemas, são limpos e organizados em tabelas com estrutura definida. É rápido e confiável para relatórios e painéis, e fácil de usar com SQL. O limite aparece com dados não estruturados, como textos, imagens e logs, e com volumes muito grandes de dados brutos.
Data lake
Guarda tudo em formato bruto e barato, geralmente em armazenamento de objetos na nuvem. É flexível e bom para ciência de dados. O risco é conhecido: sem governança, o lago vira pântano, com arquivos que ninguém sabe de onde vieram nem se ainda valem.
Lakehouse
Combina os dois. Os dados ficam em armazenamento barato, em formatos abertos como Apache Iceberg ou Delta Lake, mas com recursos de banco de dados: transações, controle de versão e tabelas consultáveis por SQL. É a arquitetura que as grandes plataformas vêm adotando, inclusive para alimentar agentes de IA.
Como decidir
- Relatórios gerenciais sobre dados de ERP e vendas: um data warehouse bem modelado resolve e é mais simples de manter.
- Muitas fontes, dados semiestruturados e planos de IA: o lakehouse tende a valer o investimento.
- Equipe pequena: prefira serviço gerenciado a montar infraestrutura própria.
Em qualquer caso, a escolha da ferramenta importa menos do que três decisões: quem é dono de cada dado, qual é a definição oficial de cada métrica e como a qualidade será medida.
