O mercado de dados corporativos está passando por uma transformação silenciosa, mas profunda. Empresas que até pouco tempo apostavam exclusivamente em data warehouses ou data lakes agora buscam algo mais flexível, aberto e interoperável. É nesse cenário que os Data Lakehouses com Apache Iceberg ganham protagonismo.
Se você trabalha com dados, analytics, engenharia ou arquitetura de informação, este conceito merece sua atenção. Ele representa um novo modelo de arquitetura que une o melhor dos mundos, armazenamento escalável com governança robusta, permitindo que as empresas ganhem em agilidade e evitem o tradicional lock-in tecnológico.
O que é um Data Lakehouse?
Um Data Lakehouse é uma arquitetura moderna que combina as características dos data lakes (baixo custo, flexibilidade para dados brutos e variados) com as capacidades dos data warehouses (estruturas organizadas, performance de consulta, controle e consistência).
Na prática, isso significa uma plataforma única onde você pode armazenar grandes volumes de dados – estruturados ou não – e, ao mesmo tempo, garantir governança, qualidade e acesso eficiente para BI, ciência de dados e inteligência artificial.
Onde entra o Apache Iceberg?
Apache Iceberg é um formato de tabela aberto que está se tornando padrão em ambientes de Data Lakehouse. Ele permite que dados armazenados em object storage (como Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Data Lake) sejam acessados e manipulados com confiabilidade e eficiência.
O grande diferencial do Iceberg é seu suporte nativo a transações ACID, versionamento de dados, operações CRUD, leitura incremental e compatibilidade com diversos motores analíticos como Apache Spark, Trino, Presto, Snowflake, Databricks e Amazon Athena.
Segundo pesquisa recente da ISG, até 2027 mais de 80% das empresas que usam Data Lakehouses devem adotar formatos como o Apache Iceberg, justamente por permitir:
- Redução de custos com armazenamento e duplicação de dados
- Integração de múltiplas ferramentas sem lock-in
- Acesso simultâneo para diferentes casos de uso (BI, IA, engenharia de dados, etc.)
- Governança e rastreabilidade com catálogos abertos
Por que essa mudança importa?
Como especialista na área de dados, temos acompanhado de perto a evolução dos desafios enfrentados pelas empresas: dados espalhados, plataformas fechadas, dificuldade em escalar IA, e tempo excessivo entre a ingestão e o uso analítico.
O modelo tradicional está se esgotando. Os Data Lakehouses baseados em Apache Iceberg surgem como resposta a isso, oferecendo:
- Armazenamento econômico em nuvem com performance escalável
- Padronização de estruturas e operações sobre dados brutos
- Redução da dependência de fornecedores únicos
- Maior liberdade para inovação tecnológica
Quais são os desafios?
Como toda mudança de arquitetura, a adoção de um Data Lakehouse baseado em Apache Iceberg traz desafios técnicos que exigem planejamento e maturidade da equipe de dados. Um dos principais pontos de atenção é a ingestão contínua de dados provenientes de múltiplas fontes, muitas vezes em formatos distintos, o que demanda ferramentas e pipelines robustos.
Além disso, a otimização e a manutenção das tabelas Iceberg, especialmente em grandes volumes, exigem atenção para garantir performance de leitura e escrita. Outro aspecto essencial é assegurar a qualidade e a consistência dos dados ao longo do tempo, o que envolve práticas de validação, versionamento e observabilidade. Por fim, é preciso estruturar bem os catálogos e os metadados para permitir governança, rastreabilidade e uso eficiente das informações, sem comprometer a flexibilidade do ambiente.
Caminho sem volta
O avanço da IA, o crescimento de dados não estruturados e a busca por agilidade nos negócios tornam inevitável a adoção de arquiteturas mais abertas, modulares e escaláveis. Data Lakehouses com Apache Iceberg não são apenas uma tendência: são uma evolução necessária para quem quer usar dados como ativo estratégico.
Na Target, seguimos atentos a essa evolução. Acreditamos que compartilhar conhecimento e fomentar discussões sobre tecnologias emergentes é parte do nosso papel como especialistas em dados. Se sua empresa está avaliando modernizar sua arquitetura ou busca mais liberdade e eficiência no uso de dados, vale olhar com atenção para essa abordagem.
Quer conversar mais sobre o tema ou entender como isso se aplica à sua realidade? Estamos por aqui.
