Lakehouse: o melhor do Data Lake e do Data Warehouse

Uma única plataforma para guardar dados de qualquer formato com custo de Data Lake e consultar com a performance e a governança de um Data Warehouse, pronta para BI e Inteligência Artificial.

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lakehouse · arquitetura medalhão

Fontes

ERPCRMAPIsIoT

Lakehouse

BronzePrataOuro

Consumo

Power BICiência de dadosAgentes de IA

Pipelines

Bronze → Prataok

Prata → Ourook

Modelos de IA76%

01Conceito

O que é um Lakehouse?

O Lakehouse é uma arquitetura que une o armazenamento flexível e barato do Data Lake com os recursos de um Data Warehouse: tabelas com esquema, transações, controle de versões e consultas rápidas em SQL.

Na prática, a empresa deixa de manter duas plataformas separadas e passa a ter uma única base para relatórios, ciência de dados e IA, com menos cópias de dados e menos custo.

Dados de qualquer formato em uma única plataforma
Performance e governança de Data Warehouse
BI, ciência de dados e IA na mesma base

lakehouse · visão geral

Fontes

ERPCRMAPIsIoT

Lakehouse

BronzePrataOuro

Consumo

Power BICiência de dadosIA

Pipelines

Vendas · diáriook

Estoque · 15 minok

Financeiro · diário68%

02Na prática

Veja um Lakehouse em operação

Prints e vídeos reais da plataforma, cadastrados no admin. Escolha uma tela ao lado.

lakehouse · pipelines

BronzeDado bruto

PrataLimpo e integrado

OuroModelado

ConsumoBI e IA

Pipelines de hoje

bronze → prata · vendas05:00 · 6 minConcluído

prata → ouro · margem05:20 · 4 minConcluído

bronze · iotcontínuoExecutando

ouro · features ia05:40 · 3 minConcluído

03Benefícios

O que um Lakehouse resolve na sua empresa

Uma plataforma no lugar de duas

Sem manter um Data Lake e um Data Warehouse separados, com dados copiados entre eles.

Custo menor

Armazenamento em nuvem de baixo custo, com processamento sob demanda.

Confiabilidade nas tabelas

Transações, controle de versões e histórico das alterações em cada tabela.

BI e IA na mesma base

Os mesmos dados alimentam dashboards no Power BI e modelos de machine learning.

Dados em tempo quase real

Cargas contínuas para indicadores que precisam estar sempre atualizados.

Governança centralizada

Catálogo, permissões e linhagem em um único lugar para todas as tabelas.

arquitetura medalhão

Fontes

BronzeERPAPIsIoT

Prata

LimpezaIntegraçãoQualidade

Consumo

OuroBIIA

Pipelines

Vendas · diáriook

Estoque · 15 minok

Financeiro · diário68%

04Arquitetura

Arquitetura medalhão: bronze, prata e ouro

Organizamos o Lakehouse em camadas, o padrão mais usado no mercado para garantir qualidade do dado da origem até o consumo.

Cada camada tem regras claras, e os dashboards e modelos de IA consomem sempre a camada ouro, com dados validados.

Bronze: o dado como chegou da origem
Prata: limpo, padronizado e integrado entre sistemas
Ouro: modelado por assunto, pronto para BI e IA
Tabelas abertas em Delta Lake ou Apache Iceberg

05Sinais

Quando o Lakehouse faz sentido

Sinais de que a sua empresa pode ganhar com um Lakehouse:

A empresa mantém Data Lake e Data Warehouse separados
Os custos com a plataforma de dados não param de crescer
O time quer fazer BI e IA sobre os mesmos dados
Existem dados não estruturados que hoje ficam de fora do BI
Os dados são copiados várias vezes entre sistemas
Já usa ou avalia Microsoft Fabric ou Databricks

06Comparativo

Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse e Data Mesh: qual a diferença?

As quatro abordagens resolvem problemas diferentes e muitas empresas combinam mais de uma. O comparativo abaixo ajuda a entender onde cada uma se encaixa.

Critério	Data Warehouse	Data Lake	Lakehouse	Data Mesh
O que é	Arquitetura de dados	Arquitetura de dados	Arquitetura de dados	Modelo organizacional
Tipos de dado	Estruturados	Estruturados, semiestruturados e não estruturados	Todos os tipos, na mesma base	Todos, organizados por domínio
Esquema	Definido na gravação	Definido na leitura	Tabelas abertas com esquema e transações	Definido por cada domínio, com padrões comuns
Uso principal	BI, relatórios e indicadores	Exploração, ciência de dados e IA	BI, ciência de dados e IA no mesmo lugar	Escalar dados em empresas com muitas áreas
Governança	Centralizada	Depende de catálogo e regras	Centralizada, com catálogo	Federada entre os domínios
Custo de armazenamento	Mais alto	Baixo, em nuvem	Baixo, em nuvem	Depende da plataforma usada

Não sabe qual arquitetura faz sentido para a sua empresa? Fazemos o diagnóstico do seu ambiente e indicamos o desenho mais adequado para o seu momento.

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07Metodologia

Como implantamos o seu Lakehouse

Da avaliação do ambiente atual à camada ouro alimentando o Power BI e os modelos de IA.

Diagnóstico
Avaliamos fontes, volumes, plataformas atuais e as necessidades de BI e IA.
Escolha da plataforma
Indicamos Microsoft Fabric, Databricks ou outra opção conforme o seu ambiente e o custo.
Camada bronze
Ingestão das fontes com cargas completas, incrementais ou contínuas.
Camadas prata e ouro
Limpeza, integração e modelagem por assunto de negócio, com testes de qualidade.
Governança
Catálogo, permissões, linhagem e monitoramento de custos.
Consumo e sustentação
Power BI, ciência de dados e IA conectados, com treinamento e acompanhamento.

08Tecnologias

Tecnologias que usamos no seu Lakehouse

Atuamos com as principais plataformas de dados do mercado e escolhemos a combinação certa para o seu ambiente, sem amarrar a sua empresa a uma única ferramenta.

Microsoft Fabric

OneLake, Lakehouse e Warehouse na mesma plataforma, integrados ao Power BI.

OneLakeLakehousePower BI

Databricks

Plataforma Lakehouse com Delta Lake, processamento em escala e Unity Catalog.

Delta LakeSparkUnity Catalog

Microsoft Azure

Data Lake Storage, Data Factory e Synapse para ingestão, armazenamento e orquestração.

ADLSData FactorySynapse

AWS

Amazon S3, Glue, Redshift e Athena para lake, catálogo e consultas.

S3GlueRedshift

Snowflake

Data Warehouse em nuvem com separação entre armazenamento e processamento.

WarehouseData SharingSQL

Power BI

A camada de consumo: dashboards e indicadores sobre a base de dados.

DashboardsDAXSemântico

09FAQ

Perguntas sobre Lakehouse

Se a sua dúvida não estiver aqui, fale com um especialista.

Falar com um especialista

Qual a diferença entre Lakehouse e Data Lake?

O Data Lake guarda arquivos em qualquer formato, mas sem os recursos de um banco analítico. O Lakehouse adiciona tabelas com esquema, transações, controle de versões e consultas rápidas sobre esse mesmo armazenamento.

O Lakehouse substitui o Data Warehouse?

Em muitos casos, sim. Ele entrega a performance e a governança de um Data Warehouse sem precisar de uma segunda plataforma. Em outros, os dois convivem.

Microsoft Fabric ou Databricks?

Os dois são plataformas Lakehouse. O Fabric se integra de forma nativa ao Power BI e ao Microsoft 365; o Databricks se destaca em engenharia de dados e IA em grande escala. Indicamos a melhor opção depois do diagnóstico.

O que é a arquitetura medalhão?

É a organização dos dados em três camadas: bronze (dado bruto), prata (dado tratado) e ouro (dado pronto para consumo), garantindo qualidade a cada etapa.

Dá para migrar o que já existe?

Sim. Planejamos a migração de Data Lakes, Data Warehouses e bancos locais em etapas, sem parar os relatórios que já estão em uso.

Dê o próximo passo

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Fale com um especialista da BDA Solutions e veja como o Lakehouse simplifica a sua arquitetura de dados.

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