O Que é um Lakehouse? Entenda o Conceito no Microsoft Fabric

Se você trabalha com dados, provavelmente já ouviu falar de Data Warehouse e Data Lake. Mas e o conceito de Lakehouse? Ele tem se tornado cada vez mais popular, principalmente com a evolução de plataformas como o Microsoft Fabric. Vamos entender melhor como ele funciona e por que ele pode ser um divisor de águas na sua arquitetura de dados.

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Henrique Bueno

1/30/20252 min read

Data Warehouse vs. Data Lake: O Que São?

Antes de falarmos sobre o Lakehouse, é importante entender os conceitos que o originaram:

Data Warehouse: Tradicionalmente, é um banco de dados relacional altamente estruturado, otimizado para análise de dados. Ele contém tabelas organizadas em dimensões e fatos, garantindo desempenho e segurança.
Data Lake: Surgiu como uma alternativa para armazenar grandes volumes de dados de diferentes formatos (estruturados, semiestruturados e não estruturados). A diferença é que, no Data Lake, os dados podem ser consumidos diretamente, sem a necessidade de esquemas predefinidos, o que o torna ideal para experimentação e machine learning.

O Que é o Lakehouse?

Agora imagine que um Data Warehouse e um Data Lake saíram para um happy hour e tiveram um filho. Esse filho é o Lakehouse! Ele combina o melhor dos dois mundos:

Organização e governança do Data Warehouse
Flexibilidade e escalabilidade do Data Lake

Com o Lakehouse, você pode armazenar dados estruturados e não estruturados em um só lugar, sem perder a capacidade de criar esquemas organizados para análise e BI.

Lakehouse no Microsoft Fabric

O Microsoft Fabric é a nova plataforma de análise unificada da Microsoft que traz o conceito de Lakehouse integrado de forma nativa. Ele permite que você:

Armazene dados brutos de forma barata e acessível (Raw Layer)
Transforme e estruture os dados em camadas intermediárias (Silver Layer)
Disponibilize dados refinados prontos para BI e análise (Gold Layer)

A grande vantagem do Fabric é que ele integra serviços como OneLake, Data Factory, Synapse Analytics, Power BI e Machine Learning, criando um ecossistema completo para dados.

Por Que Usar um Lakehouse em Vez de um Data Warehouse Tradicional?

Se você trabalha com Power BI, pode estar se perguntando: "Por que eu usaria um Lakehouse se já tenho um Data Warehouse tradicional?"

A resposta é simples: flexibilidade e performance.

Com um Lakehouse no Microsoft Fabric, você pode:

Criar estruturas similares a um Data Warehouse sem a rigidez tradicional
Executar machine learning e análises exploratórias diretamente sobre os dados
Utilizar SQL, Python e outras linguagens para manipular dados
Conectar-se ao Power BI de forma nativa e eficiente

Além disso, o OneLake no Microsoft Fabric funciona como um grande repositório unificado, garantindo que os dados possam ser acessados por diferentes serviços, evitando redundância e aumentando a governança.

Como Começar a Usar o Lakehouse no Microsoft Fabric?

Se você quer explorar o Lakehouse no Microsoft Fabric, um bom começo é configurar um Lakehouse no OneLake e testar consultas SQL e Python dentro do ambiente.

A Microsoft já disponibiliza diversos tutoriais e guias para você iniciar a sua jornada com essa tecnologia.

E você, já está usando o Lakehouse no Microsoft Fabric? Deixe seu comentário abaixo!

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