Ferramenta Lakehouse une funções de outras soluções e apresenta um apoio robusto para lidar com dados
Unificar dados, extrair valor real e manter controle sobre o caos da informação é um dos atuais desafios enfrentados pelas empresas que desejam utilizar dados para crescer.
Isso se deve à enorme quantidade deles e às variações de formatos, obstáculos que podem ser vencidos com auxílio do Lakehouse.
Ele propõe uma abordagem que une as estratégias de Data Lake e de Data Warehouse, que passam a atuar em um único ecossistema.
Por isso, o Lakehouse pode ser o apoio que faltava para o seu negócio usar os dados em seu favor.
O que é Lakehouse?
A ideia do Lakehouse nasceu da necessidade de simplificar como lidamos com grandes volumes de dados. O conceito foi estruturado pela Databricks, empresa por trás do Delta Lake e do motor de processamento Apache Spark.
Mas, mais do que uma marca ou tecnologia específica, o Lakehouse representa uma mudança no jeito de pensar dados nas empresas.
Na prática, ele corresponde a uma arquitetura que combina a flexibilidade de um Data Lake com as capacidades analíticas de um Data Warehouse.
Isso quer dizer que você pode armazenar dados em estado bruto, de qualquer tipo (estruturado, semiestruturado ou não estruturado), e ainda assim consultá-los com desempenho, integridade e governança.
O principal diferencial é que tudo acontece no mesmo lugar. Nada de duplicar dados ou construir pontes frágeis entre ambientes que não se entendem. O Lakehouse traz uma base única para ingestão, transformação, análise e ciência de dados.
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Diferenças entre Lakehouse, Data Lake e Data Warehouse
Para entender o que torna o Lakehouse interessante, vale observar o que ele resolve e como ele se diferencia das estruturas que o inspiraram.
O Data Warehouse sempre foi bom para análise. Ele é otimizado para consultas rápidas, visualizações em dashboards, KPIs (indicadores-chave de desempenho) e relatórios. Apesar disso, ele não foi feito para lidar com variedade de formatos ou grandes volumes de dados brutos.
Antes de chegar lá, os dados precisam ser transformados e encaixados em modelos bem definidos. Isso custa tempo e recursos.
O Data Lake, por outro lado, aceita tudo, armazenando enormes quantidades de dados em seu estado original, a um custo mais baixo.
Só que, ao contrário do Warehouse, ele não tem uma camada nativa de governança ou performance para análise. Para tirar valor dali, é preciso aplicar vários processos de limpeza e organização antes.
Por sua vez, o Lakehouse junta ambos os lados. Assim, ele permite armazenar dados abertamente, com a elasticidade de um Data Lake, mas adiciona uma camada de transações, versionamento e controle de qualidade que possibilita fazer análises diretamente sobre esses dados — sem precisar movê-los ou duplicá-los.
Características fundamentais do Lakehouse
O funcionamento do Lakehouse se apoia em algumas premissas técnicas que explicam seu impacto na prática.
A primeira delas é o suporte a múltiplos tipos de dados. Ele lida bem com tabelas, arquivos JSON, logs, imagens e qualquer outro formato que a empresa produza ou consuma.
Com isso, torna a arquitetura ideal para organizações com diferentes fontes de dados.
Outro ponto-chave é a governança unificada. No Lakehouse, é possível aplicar políticas de acesso, versionamento, rastreamento e qualidade diretamente na camada de dados.
Isso evita retrabalho, melhora a segurança e facilita o compliance.
A escolha por formatos abertos, como o Parquet, somada à engines como o Delta Lake ou Apache Iceberg, também torna o Lakehouse interoperável.
Ou seja, você não fica preso a uma única plataforma ou fornecedor, podendo integrar o stack com outras ferramentas do ecossistema.
Por fim, tudo isso roda de forma distribuída, com escalabilidade baseada em nuvem. O Lakehouse acompanha o crescimento da empresa sem exigir mudanças radicais na arquitetura.
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Benefícios da arquitetura Lakehouse
A adoção do Lakehouse impacta tanto a área de dados quanto o negócio em sua totalidade. Entre os principais benefícios oferecidos pela arquitetura, alguns ganham destaque. São eles:
- Simplificação da operação: em vez de criar pipelines que movem dados de um sistema para outro, aplicar transformações duplicadas e lidar com sincronizações constantes, tudo passa a acontecer em um só ambiente. Isso reduz erro, agiliza a entrega de resultados e economiza esforço;
- Redução de custos com infraestrutura: manter dois ambientes separados (Data Lake + Warehouse) requer maior capacidade de armazenamento, processamento e tempo de engenharia. O Lakehouse centraliza esses recursos, otimizando o uso e cortando desperdícios;
- Diminuição do tempo de resposta para análises: os dados ficam prontos para consulta mais rapidamente, com menos etapas intermediárias. Isso beneficia áreas como marketing, produto e finanças, que dependem de insights atualizados para tomar decisões;
- Realização de projetos mais avançados: a unificação de dados e ferramentas facilita a realização de ações de maior complexidade.
Casos de uso reais do Lakehouse
Diversos setores já adotam o Lakehouse para resolver problemas que antes exigiam estruturas complexas.
No varejo, por exemplo, é comum usar essa arquitetura para analisar comportamento de clientes em tempo real, ajustando ofertas, preços e campanhas conforme os dados chegam.
Já na área financeira, o Lakehouse tem sido usado para a detecção de fraudes, combinando dados históricos com eventos em tempo real. Isso exige velocidade e acesso a grandes volumes de dados.
Empresas industriais, por sua vez, utilizam o Lakehouse para analisar dados de sensores e IoT (Internet das Coisas), cruzando variáveis como temperatura, consumo de energia e tempo de operação com dados de produção e manutenção.
Em setores como saúde e logística, por outro lado, o foco está em modernizar ambientes legados, unificando bases antigas com novos fluxos de dados. O resultado é mais eficiência na análise e maior potencial de inovação.
Tecnologias associadas ao Lakehouse
Embora o conceito de Lakehouse não dependa de uma única tecnologia, há um conjunto de ferramentas que ajuda a implementá-lo robustamente.
O Databricks é a plataforma que popularizou o termo, combinando Delta Lake, Spark e MLflow em uma solução unificada.
Mas o mercado já oferece outras alternativas compatíveis, como o Apache Iceberg, que também traz funcionalidades de controle de versão e transações para dados em larga escala.
Essas soluções conversam bem com serviços de nuvem, como AWS, Azure e Google Cloud, que oferecem integração com ferramentas nativas e suporte para cargas de trabalho distribuídas.
Além disso, o Lakehouse se beneficia de ecossistemas como Hive, Presto, Trino, dbt e engines de visualização como Power BI ou Tableau, que podem se conectar diretamente aos dados sem a necessidade de mover ou transformar tudo previamente.
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Desafios na adoção do Lakehouse
Adotar uma nova arquitetura nunca é algo trivial. No caso do Lakehouse, alguns pontos merecem atenção.
Um dos principais desafios é a adaptação das equipes, que precisam entender como operar em um ambiente unificado, onde as fronteiras entre armazenamento e análise são mais fluidas.
Ainda, a compatibilidade com o legado apresenta dificuldades. Muitos sistemas atuais foram desenhados com base na separação entre Data Lake e Warehouse. Assim, migrar para o Lakehouse exige avaliar o impacto nos pipelines, nas ferramentas e nos processos internos.
Também há a questão do investimento inicial. Embora o retorno de longo prazo seja positivo, a migração para o Lakehouse envolve custos diversos. Por exemplo, com treinamento, mudança de stack e reestruturação de pipelines existentes.
É claro que esses são desafios superáveis. Todavia, as soluções exigem planejamento e alinhamento entre as áreas envolvidas.
Futuro da arquitetura Lakehouse
O que se vê hoje é uma adoção crescente do Lakehouse como padrão em ambientes analíticos modernos.
Assim, as grandes empresas estão migrando suas arquiteturas para esse modelo, atraídas pela promessa de um ecossistema mais simples, performático e integrado.
Nos próximos anos, o Lakehouse deve expandir ainda mais sua presença em workloads em tempo real, com suporte nativo a eventos, streams e análises instantâneas. Isso abre portas para aplicações como personalização de conteúdo, automação industrial e resposta a incidentes em tempo real.
Outro movimento em curso é a integração com modelos de IA generativa. Esses modelos dependem de grandes volumes de dados variados, atualizados e confiáveis. O Lakehouse oferece uma base sólida para alimentar esse tipo de tecnologia.
Também se espera um avanço nas ferramentas de governança automatizada, com aplicação de políticas dinâmicas, classificação automática de dados e controles mais refinados sobre o ciclo de vida da informação.
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Conclusão
O Lakehouse não é uma simples combinação de tecnologias. Ele representa uma mudança na forma como as empresas se organizam em torno dos dados.
Ao unificar o que antes era separado, essa arquitetura elimina barreiras, reduz ruídos e acelera o caminho entre o dado bruto e a decisão.
Mais do que uma tendência, o Lakehouse já é realidade em empresas que buscam operar de maneira mais ágil, com menor complexidade técnica e maior capacidade de inovação.
Se você quer ajuda para implementar essa tecnologia, os especialistas da BRQ podem orientar sua empresa — entre em contato e veja como!
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