Como destaca o especialista em educação Sergio Bento de Araujo, a escolha sólida começa pelo mapa de domínio do negócio, pela clareza sobre quem publica dados e por quais produtos analíticos precisam existir com previsibilidade. Dados viraram matéria-prima de produto, marketing, operações e atendimento. A discussão deixou de ser “armazenar tudo” e passou a ser “como transformar dado em decisão reaproveitável”. Continue a leitura e entenda que data lake e data mesh respondem a problemas distintos, embora possam coexistir.
O que define um data lake hoje?
Data lake é o repositório central de arquivos brutos e processados, guardando texto, planilhas, logs, imagens e eventos em camadas de qualidade. Ferramentas de catálogo descrevem origem, dono e formato; motores de consulta leem os mesmos dados por múltiplas linguagens. O ganho aparece em custo por terabyte, integração com pipelines de machine learning e simplicidade de ingestão. Para lotes volumosos e histórico amplo, o lago concentra governança técnica e reduz dispersão de padrões.
O que muda com data mesh?
Data mesh organiza dados por domínio de negócio e delega a cada equipe a responsabilidade de publicar data products com contratos claros. Linhas de produto, finanças, logística ou atendimento expõem conjuntos prontos para consumo, com documentação e SLA próprios.
Times passam a tratar dados como produto, não como subproduto do sistema transacional. Essa descentralização aumenta velocidade de entrega quando a empresa já possui cultura de autonomia e ferramentas que padronizam qualidade sem engessar a criação.
Quando o lago resolve melhor?
Empresas com poucos domínios, grande volume histórico e necessidade de ciência de dados intensiva se beneficiam do hub único. A ingestão fica previsível, os esquemas evoluem de modo controlado e a computação elástica atende picos de treino e de consulta.
Em cenários de compliance rígido, centralizar camadas de acesso e trilhas de transformação simplifica auditorias. O lago brilha quando a prioridade é consolidar fontes, padronizar nomenclaturas e oferecer um acervo comum para múltiplos casos de uso.
Onde o mesh destrava gargalos?
Organizações com muitos domínios e filas intermináveis no time central ganham ao distribuir responsabilidade. Cada área publica dados prontos, versionados e testáveis, enquanto uma plataforma comum garante catálogo, observabilidade e segurança de base. O consumo acelera porque o contrato vive perto de quem entende o processo.
Conforme ressalta o empresário Sergio Bento de Araujo, o mesh rende mais quando existe disciplina para manter contratos estáveis e quando líderes aceitam que padrão vem da plataforma, mas a curadoria nasce no domínio.
Custos, equipe e ferramentas
Data lake concentra especialistas em engenharia, o que reduz dispersão de habilidade e facilita negociação de infraestrutura. Data mesh pede plataformas internas maduras: templates de ingestão, pacotes de testes, políticas de acesso e esteiras de publicação.
O orçamento deixa de estar apenas na área central e se reparte entre domínios, exigindo visibilidade de consumo por produto de dados. Para o especialista em educação Sergio Bento de Araujo, o melhor desenho é aquele que a equipe consegue operar todos os dias sem “heróis” apagando incêndios.
Interoperabilidade e contratos
Seja no lago, seja no mesh, contratos de dados tornam o ecossistema previsível. Esquemas versionados, catálogos pesquisáveis e exemplos de consulta evitam ruído. Linhas de linhagem técnica ajudam a explicar de onde vem cada coluna e por qual transformação passou. Como reforça empresário Sergio Bento de Araujo, o consumidor confia quando o produtor publica exemplos funcionais, define limites de uso e informa como reportar problemas.
Como decidir para 2026?
Três indagações são úteis: quantos domínios geram informações críticas, quem necessita divulgar contratos reutilizáveis e quanta autonomia as equipes já detêm. Se a resposta indica poucos domínios e uma forte centralização, o lago sustentado por um bom catálogo cumpre sua função.
Se a organização opera com diversos produtos e alterações frequentes, o mesh estrutura a escala humana dos dados. Como resume o especialista em educação Sergio Bento de Araujo, a chave está em optar pela arquitetura que diminui filas, aumenta o reaproveitamento e assegura que cada dado relevante chegue à decisão com o mínimo de atrito possível.
Autor: Dan Richter