Introdução
A arquitetura de dados evoluiu dramaticamente nos últimos anos. Data warehouses tradicionais (Teradata, Oracle, Snowflake) competem agora com data lakehouses (Delta Lake, Iceberg, Hudi), prometendo combinar flexibilidade de lakes com performance de warehouses.
Mas qual escolher? A resposta depende de requisitos técnicos, orçamento, e visão de longo prazo.
Data Warehouse: O Clássico
O Que É
Sistema otimizado para analytics em dados estruturados. Schema pré-definido (schema-on-write). Performance excelente para queries SQL.
Vantagens
- Performance previsível: Queries SQL rápidas
- Maturidade: Ferramentas e práticas bem estabelecidas
- Simplicidade: Abstração esconde complexidade
- Suporte: Vendors oferecem suporte enterprise
Desvantagens
- Custo: Licenças caras ($/TB armazenado ou processado)
- Rigidez: Schema pré-definido dificulta mudanças
- Vendor lock-in: Difícil migrar entre vendors
- Limitado a dados estruturados: Não suporta bem dados semi/não estruturados
Quando Escolher
- Dados predominantemente estruturados (tabelas)
- Queries SQL são 90%+ dos workloads
- Orçamento não é limitante
- Equipe confortável com SQL tradicional
Data Lakehouse: O Moderno
O Que É
Arquitetura que combina storage de data lake (object storage barato) com capacidades de warehouse (ACID transactions, performance). Exemplos: Delta Lake, Iceberg, Hudi.
Vantagens
- Custo: Storage 10x mais barato (object storage vs warehouse)
- Flexibilidade: Suporta estruturados, semi, não estruturados
- Unificado: Batch, streaming, ML em mesma plataforma
- Open-source: Sem vendor lock-in (portable)
Desvantagens
- Complexidade: Mais componentes para gerenciar
- Maturidade: Tecnologia mais nova (menos ferramentas)
- Performance: Queries podem ser mais lentas que warehouses otimizados
- Expertise: Requer engenheiros com skills modernas
Quando Escolher
- Dados diversos (logs, JSON, imagens, tabelas)
- Casos de uso de ML e streaming além de BI
- Orçamento limitado ou custos crescentes
- Equipe técnica forte ou disposição para contratar
Comparação Lado-a-Lado
| Critério | Data Warehouse | Data Lakehouse | |----------|---------------|----------------| | Custo | Alto ($/TB) | Baixo (object storage) | | Tipos de dados | Estruturados | Todos | | Performance SQL | Excelente | Boa (melhorando) | | ML/AI | Limitado | Nativo | | Streaming | Difícil | Nativo | | Vendor lock-in | Alto | Baixo (open standards) | | Complexidade | Baixa | Média | | Maturidade | Alta | Média |
Casos de Uso por Arquitetura
Data Warehouse é Melhor Para:
- BI tradicional com SQL pesado
- Compliance em setores regulados
- Equipes pequenas sem engenheiros especializados
- Workloads previsíveis e bem definidos
Lakehouse é Melhor Para:
- Analytics + ML + streaming unificados
- Startups/scaleups com crescimento rápido de dados
- Empresas com custos de warehouse explodindo
- Casos de uso que exigem dados semi/não estruturados
Tendências 2025
Convergência: Warehouses adicionam features de lakehouses (Snowflake com Iceberg). Lakehouses melhoram performance SQL (Databricks SQL Serverless).
Híbrido: Muitas empresas rodam ambos: warehouse para BI crítico, lakehouse para ML/analytics exploratório.
Mudança gradual: Migração lakehouse ← warehouse cresce. Motivação #1: redução de custos.
Recomendação da Techrom
Para Empresas Enterprise: Avalie lakehouse seriamente se:
- Custos de warehouse >$500K/ano
- Projetos de ML bloqueados por falta de dados/compute
- Dados crescendo >50% ao ano
Para Startups/Scaleups: Comece com lakehouse:
- Custo inicial muito menor
- Flexibilidade para experimentar
- Escala com crescimento
Para Indústrias Reguladas: Warehouse ainda preferível por compliance e maturidade, mas lakehouse fechando gap rapidamente.
Conclusão
Não existe resposta única. A melhor arquitetura depende de contexto específico. Muitas empresas estão migrando de warehouse para lakehouse motivadas por custos, mas a decisão deve considerar trade-offs de complexidade e maturidade.
Nossa recomendação: Faça PoC com lakehouse em caso de uso não crítico. Compare custo e performance reais. Decida com dados, não hype.
Entre em contato para discutir qual arquitetura faz sentido para seu contexto específico.