Qual é a diferença entre DWH e Data Lake?

Data Warehouse (DWH) e Data Lake são duas abordagens diferentes para armazenamento e processamento de dados:

• Data Warehouse (DWH) — armazenamento de dados estruturados, otimizado para análise e relatórios. No DWH, os dados geralmente são limpos, transformados e organizados por esquemas (por exemplo, estrela ou floco de neve). Isso permite consultas rápidas e construção de relatórios.

• Data Lake — armazenamento onde os dados são mantidos na sua forma bruta, sem processamento prévio. No Data Lake, podem ser armazenados dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados (logs, imagens, vídeos, etc.). É uma solução flexível para armazenar grandes volumes de dados diversos.

Principais diferenças:

Característica	Data Warehouse	Data Lake
Formato de dados	Estruturados, limpos	Brutos, em qualquer formato
Objetivo	Análise, relatórios	Armazenamento, preparação de dados para ML e análise
Custo de armazenamento	Geralmente mais alto devido ao processamento	Geralmente mais barato, pois armazena dados brutos

A escolha depende das tarefas: para análise empresarial clássica, prefira DWH; para trabalho flexível com grandes e diversos dados, prefira Data Lake.