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Data warehouse vs data lake vs. data lakehouse vs. data mesh: A comprehensive comparison

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With a similar approach to a data lake, a data warehouse is also a repository for business data. But it only calls for highly structured and unified data to support business intelligence and analytics needs. Yeah, as we all know, data lakes and data warehouses are the most incredible solutions embraced by modern enterprises. Quick Summary– Data lakes and data warehouses are both extensively used for big data storage, and each is different from different perspectives, such as structure and processing. This guide offers definitions and practical advice to help you understand the differences as you evaluate Data Lake vs Data Warehouse before you make the big move to data storage. Most data lakes utilize low-cost commodity storage or cloud-based object storage, which is far less expensive than most data warehouse infrastructure while offering the benefit of virtually limitless scale.
data lake vs data warehouse
Traditional data warehouses use a process called Extract Transform Load (ETL). Data is meticulously mapped from the original data sources to tables in the data warehouse, and undergoes transformations to achieve a structured format, to enable reporting and BI analysis. If there’s an existing data warehouse in operation, then implementing a data lake to store new data sources could be the most valuable option. That way, a data lake can act as both an information bank and an archive repository of the data moved out of a warehouse. Data lakes have less stringent security measures compared to data warehouses. Without the proper implementation of data quality and data governance protocols, data lakes can quickly become data swamps.

Data lakes and data lakehouses are similar

By correctly identifying the use cases for each platform, businesses can allocate resources more efficiently. Data warehouses are ideal for structured data requiring high-speed queries that make them cost-effective for critical business analytics. On the other hand, data lakes accommodate unprocessed, raw data at a lower cost which makes them suitable for storing a huge amount of unstructured data for future analysis.
data lake vs data warehouse
This ability to harness unstructured data also makes data lakes an ideal technology for Artificial Intelligence (AI) modeling. In fact, AI and large language models (LLMs) are growing rapidly as an evolving use case of data lakes. In contrast, modern data lakes based on cloud object storage allow for the separation of compute and storage, ensuring that each resource can be scaled as needed. This is often one of the main ways that data lakes reduce cost using the cloud.

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Data warehouses only hold processed data that has been used for a specific purpose. One of the benefits of a data warehouse is that storage space is not wasted on data that may not be used. Data lake stores raw data that can sometimes have a specific future use and sometimes just for hoarding. As mentioned in the comparison table, data lakes are mostly employed by data scientists whereas data warehouses are useful for data analysts. If you are not planning on running various tests with your datasets and applying the hoarded data for machine learning and other analytics technologies, having a data lake solution might be redundant. A data warehouse facilitates the storage of structured and semi-structured data from various sources, including marketing, customer relationships, and sales.

However, with a data mart, the data engineer already knows details like values, data types, and external data sources. They can plan the implementation from the start and take a bottom-up approach to data mart design. MongoDB Atlas is a fully-managed database-as-a-service that supports creating MongoDB databases with a few clicks.

They also offer a unified storage solution for both raw and structured data, making data management simpler—which is ideal for various analytics, from basic reporting to advanced data science. Snowflake now supports data lakes by allowing data teams to work with a variety of data types, including semi-structured and unstructured data. This distinction in user base and accessibility makes it essential for organizations to consider their specific needs and capabilities when choosing a data storage solution. In the era of big data, choosing the right data storage solution is crucial for organizations to harness the power of their data. Understanding the differences and benefits of data lakes and data warehouses can help businesses make informed decisions on which option best suits their needs.

The use of cloud data lakes, in particular, is growing because cloud infrastructure easily fulfills organizations’ need for scale, flexibility, and low-cost data storage. Thanks to the open standards of most data lake environments, data analysts also have access to various tools to run against data stored in the data lake. Because data warehouses contain historical data that has already been processed and is ready to be used for analytics, it’s well-suited for employees with less technical knowledge.
data lake vs data warehouse
Data warehouses often serve as the single source of truth in an organization because they store historical business data that has been cleansed and categorized. This leads to the question of a data lake vs. data warehouse — when to use which one and how they compare to each other. By collecting and storing data of all kinds and at any scale, Data Lakes are a practical and low-cost solution to work with.

  • Typically, the structured data stored in a data warehouse has already been processed, lives in a relational database, and is accessed via SQL queries.
  • Four significant data management and analytics architectures are data warehouse, data lake, data lakehouse, and data mesh.
  • Some choose to combine key capabilities of each by implementing a data lakehouse.
  • Their optimized schema design and indexing facilitate swift querying, aiding in timely decision-making.
  • Data lakes are typically used by data scientists for machine learning and exploration of flat files.

A data warehouse is a relational database that stores data from transactional systems and business function applications. The data structure and schema are designed to optimize for fast SQL queries. It is also a relational database, but practical usage differs greatly from that of a data warehouse. Data data lake vs data warehouse lakes are used to store current and historical data for one or more systems. Data lakes store data in its raw (untransformed) form, which allows developers, data scientists, and data engineers to run ad-hoc analytics. Typically, the primary purpose of a data lake is to analyze the data to gain insights.

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Sete em cada dez têm dívidas em atraso há mais de 90 dias

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Na Bahia e no Maranhão, por exemplo, a maior parte das dívidas está concentrada em contas de água e luz. Em São Paulo, a grande maioria é com despesas de alimentação

O peso das contas básicas tem se tornado insustentável para milhões de brasileiros. Luz, água, supermercado e gás — despesas que deveriam ser prioridade em qualquer orçamento familiar — estão entre os principais motivos de inadimplência no país. Segundo dados recentes da Serasa e da CNDL/SPC Brasil, mais de 77 milhões de brasileiros não pagaram suas dívidas em maio de 2025, isto  equivale a 47,1% da população adulta. Desses, cerca de 70% têm dívidas em atraso há mais de 90 dias, o que evidencia uma situação crítica de endividamento prolongado e sem perspectiva de recuperação no curto prazo.

O aspecto mais alarmante é que cerca de 20% dessas dívidas são referentes a contas básicas, como energia elétrica, abastecimento de água, gás e alimentos. Isso mostra que o problema não está mais concentrado em gastos supérfluos ou consumo por impulso, mas, sim, na sobrevivência.

Em diversas regiões do país, esse quadro se agrava ainda mais. O Nordeste lidera o índice proporcional de inadimplência, com 52,8% da população adulta endividada. Na Bahia e no Maranhão, por exemplo, a maior parte das dívidas está concentrada em contas de água e luz. Já na região Norte, onde 51,3% dos adultos estão inadimplentes, estados como o Amazonas registram crescimento contínuo nos atrasos com contas de energia.

A região Sudeste reúne o maior número absoluto de inadimplentes, mais de 30 milhões de pessoas. Só em São Paulo, são quase 15 milhões, com destaque para o aumento expressivo das dívidas relacionadas a supermercado, principalmente em redes que oferecem cartão próprio.

No Centro-Oeste, 47,2% da população adulta enfrenta dívidas, e o Mato Grosso do Sul tem se destacado pelo aumento da inadimplência em contas de gás e abastecimento. No Sul, a inadimplência é menor, mas ainda atinge 40,6% dos adultos, com destaque para o avanço das dívidas em farmácias e supermercados no Paraná.

O valor médio das dívidas por pessoa gira em torno de R$ 4.700, segundo levantamento da Serasa. Para muitos brasileiros, esse montante representa uma barreira praticamente intransponível, agravada por uma combinação de inflação nos itens básicos, aumento de tarifas públicas e juros elevados, que reduzem a margem de manobra financeira das famílias.

Diante desse contexto, muitos consumidores acabam priorizando despesas mais imediatas, como aluguel ou alimentação, e deixam em segundo plano as contas de consumo essencial.

Fernando Lamounier aponta que as contas básicas devem ser as prioritárias, porque correm risco de corte no fornecimento, como contas de água e luz, parcelas vencidas do condomínio, mensalidades atrasadas em escolas, contas de gás e telefonia.

Em seguida, contas de consumo, que acumuladas no cartão de crédito, podem significar um grande problema por conta dos altos juros, assim como limites de cheque especial. Por fim, se sobrar algum valor, vem o planejamento para fazer uma reserva de emergência ou investimentos.

Hoje, o que vemos é uma exclusão financeira em massa. Famílias inteiras estão fora do sistema de crédito e sem acesso a renegociações viáveis. Em muitos casos, as dívidas estão paradas há mais de dois anos”, avalia Fernando Lamounier, educador financeiro e diretor da Multimarcas Consórcios. A consequência dessa inadimplência crônica é a retração do consumo, o aumento da informalidade e o risco de colapso em setores fundamentais da economia popular.

Diante da gravidade do quadro, especialistas e entidades de defesa do consumidor defendem medidas urgentes e estruturantes. “A renegociação de dívidas precisa ser facilitada, com condições reais de pagamento. Além disso, políticas de geração de renda, revisão de tarifas públicas e educação financeira ampla e contínua são essenciais para frear o avanço da inadimplência e permitir que os brasileiros voltem a ter o mínimo: luz, água e comida na mesa”, finaliza o especialista.

Pensando nisso, o especialista listou algumas dicas para se organizar financeiramente e sair do vermelho:

  1. Mapear renda total, isto é, salário e rendas extras;
  2. Separar as despesas fixas no seu orçamento, como aluguel, condomínio, internet e contas de serviços públicos (água, luz, gás);
  3. Esquematizar as despesas variáveis como alimentação, transporte e gastos com saúde;
  4. Organizar dívidas e pagamentos, como parcelas de empréstimos e cartão de crédito.

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Como as roupas ajudam as crianças a criar memórias afetivas?

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Menina bonitinha com sacos de compras em um fundo amarelo

Se você fechar os olhos por alguns segundos, provavelmente vai se lembrar de uma roupa da sua infância. Pode ser aquele vestido florido do aniversário de cinco anos, a camiseta que usava para brincar com os primos ou o pijama que sua avó te deu. 

Simples, né? Mas marcante. E isso acontece porque as roupas têm o poder de criar memórias afetivas — especialmente na infância. A relação entre roupa e afeto vai muito além da estética. 

Neste artigo, conversaremos sobre como as roupas contribuem para a construção dessas memórias, por que certos vestidos infantis se tornam tão simbólicos, e como transformar o vestir em um momento cheio de significado dentro da família.

Qual o poder das roupas na construção de memórias?

Memórias afetivas não se constroem apenas com grandes acontecimentos. Muitas vezes, elas nascem dos detalhes: um cheiro, uma textura, uma imagem guardada na memória visual. E a roupa é um elemento que carrega todos esses sentidos.

Vestir-se é, para a criança, uma experiência sensorial. Os tecidos tocam a pele, as cores e estampas despertam emoções, o ato de se vestir com a ajuda de alguém querido vira parte de uma rotina que, aos poucos, vai se consolidando como afeto.

Quando uma roupa está presente em momentos especiais — uma festa, uma viagem, um encontro importante — ela se transforma em símbolo. E esse símbolo carrega sentimentos que duram por toda a vida.

Por que peças especiais de loja de vestido infantil viram lembranças valiosas?

Sabe aquele vestido lindo que você comprou especialmente para a festa de aniversário da sua filha? Ou o macacão fofo usado no primeiro passeio na casa da vovó? Essas peças, geralmente adquiridas com carinho, cuidado e intenção, têm grandes chances de se tornarem lembranças afetivas.

  • A escolha da peça foi emocional;
  • Ela esteve presente em momentos marcantes;
  • Ganhou um significado emocional ao ser elogiada, fotografada ou usada em um momento bom.

Lojas de vestido infantil que se preocupam com acabamento, design e conforto costumam oferecer roupas que não apenas vestem bem, mas que também encantam. E esse encantamento é o primeiro passo para a construção de uma memória.

Como transformar a escolha de roupas em momentos familiares significativos?

Vestir uma criança pode (e deve!) ser mais do que uma tarefa prática. Pode ser um momento de vínculo, de conversa, de troca. Incluir a criança na escolha das próprias roupas, explicar por que certas peças são especiais ou até guardar juntas aquelas que já não servem mais — tudo isso constrói um senso de afeto e pertencimento.

Veja algumas formas de transformar esse processo em memória:

  • Escolha a roupa junto com a criança — deixe que ela participe, opine, experimente;
  • Conte histórias ligadas à peça — “Esse vestido foi o que você usou no seu primeiro passeio na praia”;
  • Guarde peças simbólicas com carinho — envolva a criança nesse momento de despedida;
  • Crie pequenos rituais — separar a roupa da escola no domingo à noite, escolher o look da festa juntas.

Cada um desses gestos mostra à criança que a roupa vai além do tecido — ela carrega significado, cuidado, intenção.

Quais tipos de peças costumam marcar fases importantes da infância?

Algumas roupas ficam na memória com mais força. Isso acontece porque estão diretamente ligadas a rituais de passagem ou momentos marcantes. Veja os tipos de peças que costumam criar memórias afetivas de forma mais intensa:

1. Roupas de aniversário

Quase sempre associadas a momentos felizes, cheios de carinho, bolo, fotos e presentes.

2. Uniformes escolares

Simbolizam o começo de uma nova fase, a entrada em um novo ciclo, os primeiros amigos.

3. Vestidos de festa

Principalmente quando usados em casamentos, formaturas, apresentações ou festas de família.

4. Fantasias

Aquela roupa de princesa, super-herói ou animal preferido é uma verdadeira viagem ao mundo da imaginação.

5. Roupas herdadas

Peças que vieram de irmãos, tias, avós — e carregam uma história de família por trás.

6. Roupas feitas à mão

Peças artesanais, feitas pela avó ou por uma costureira próxima, costumam ganhar um valor emocional forte.

Essas roupas não apenas marcam a infância, mas muitas vezes acompanham a criança por meses — e depois ficam guardadas por anos.

Como preservar roupas que se tornaram memórias afetivas?

Guardar roupas com valor afetivo é uma forma bonita de preservar histórias. Mas não basta dobrar e jogar no fundo da gaveta. Separamos algumas dicas para conservar essas peças com cuidado:

1. Lave e guarde a peça limpa

Manchas antigas tendem a oxidar e estragar o tecido com o tempo.

2. Use caixas organizadoras ou saquinhos de tecido

Evite plástico, que pode abafar e gerar mofo. Prefira caixas arejadas.

3. Identifique a peça com uma etiqueta

Você pode anotar: data, ocasião e até imprimir uma foto daquele dia especial.

4. Evite exposição direta à luz

A luz do sol pode desbotar tecidos com o tempo. Guarde em locais escuros e secos.

5. Crie um baú da infância

Separar um espaço físico (ou até digital, com fotos) para armazenar essas memórias pode ser um projeto emocionante e significativo. Esse cuidado com a preservação mostra à criança que aquilo que ela viveu foi importante, e que a história dela merece ser lembrada.

Conclusão

A infância passa rápido, mas deixa rastros afetivos que nos acompanham por toda a vida. As roupas são uma dessas formas silenciosas de eternizar momentos, sentimentos, fases e pessoas queridas.

Por isso, da próxima vez que você escolher uma roupa para a sua filha, seu filho, afilhada ou sobrinho, lembre-se: você pode estar ajudando a criar memórias afetivas que vão durar para sempre.

Se este artigo te tocou de alguma forma, compartilhe com outras famílias, mães, pais ou responsáveis. Espalhar carinho também é uma forma de vestir o mundo com afeto.

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Tecnologia e inteligência artificial na gestão esportiva: como os dados estão mudando o treino, a administração e o relacionamento com o público

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Aplicativos, dispositivos inteligentes e análise de desempenho em tempo real já fazem parte da rotina das academias e centros esportivos. Rodrigo Vitali, gestor com 25 anos de experiência, explica por que inovação só faz sentido quando anda junto com a prática

Se até poucos anos atrás bastava um papel e uma prancheta para planejar o treino de um aluno, hoje a realidade nas academias e centros esportivos é outra. A tecnologia vem transformando profundamente a forma como os espaços são geridos, os treinos são construídos e o relacionamento com os usuários acontece. Dados em tempo real, inteligência artificial e dispositivos vestíveis já fazem parte do cotidiano — e isso muda tudo, inclusive o papel do gestor.

As inovações não estão restritas à área técnica. A gestão esportiva também passou a se apoiar fortemente em ferramentas digitais para garantir eficiência, personalização e escala. É o caso de softwares de gestão integrada, plataformas de agendamento, controle de acesso automatizado, painéis de indicadores e até sistemas de análise preditiva, que ajudam a antecipar padrões de comportamento ou desempenho.

No meio desse cenário em constante evolução, quem tem experiência prática no setor percebe com clareza: tecnologia sozinha não resolve. É preciso interpretar os dados, tomar decisões com base neles e, principalmente, lembrar que por trás de cada número há uma pessoa. Rodrigo Vitali, que atuou por mais de duas décadas no Sistema S — grande parte no SESC-DF — reforça essa visão.

“A tecnologia trouxe ferramentas valiosas, mas quem dá sentido a isso tudo é o profissional que conhece a realidade do espaço, entende a rotina dos professores e sabe como os usuários se comportam. É a vivência prática que transforma o dado em ação estratégica”, afirma.

Rodrigo acompanhou de perto muitas dessas mudanças. Ao longo dos anos em que liderou equipes e gerenciou estruturas esportivas complexas, ele viu a entrada gradual de sistemas digitais no dia a dia das unidades. No início, eram recursos básicos. Hoje, aplicativos rastreiam a frequência dos usuários, anéis inteligentes monitoram o sono e dispositivos vestíveis informam o gasto calórico com precisão. Tudo isso gera dados — e muitos.

O desafio, segundo ele, não está em ter acesso à tecnologia, mas em saber o que fazer com ela. “Você pode ter uma planilha sofisticada com indicadores de presença, desempenho e engajamento, mas se não souber interpretar o contexto, dificilmente vai conseguir usar essa informação para melhorar o serviço ou fortalecer a equipe”, pontua.

Além da gestão interna, a tecnologia também impacta a relação com o público. Usuários estão mais exigentes, esperam personalização e praticidade, e buscam experiências positivas desde o primeiro contato com a academia. Para isso, é preciso pensar o digital não só como uma ferramenta de controle, mas como uma ponte entre gestão, equipe e comunidade.

Rodrigo lembra que, mesmo com todas as inovações, os princípios de uma boa gestão continuam os mesmos: escuta, planejamento, clareza nos processos e valorização das pessoas. “A tecnologia potencializa, mas não substitui. Ainda é o gestor, ali no dia a dia, que vai perceber quando a equipe está sobrecarregada, quando o ambiente precisa de ajustes ou quando o aluno está desmotivado. Esse olhar não vem de um gráfico — vem da convivência”, completa.

Essa integração entre inovação e prática tem sido, aliás, um dos grandes desafios do setor. Em muitos espaços, a implementação de tecnologia ocorre sem preparo adequado, o que pode gerar ruído na equipe e até afastamento do público. Por isso, especialistas como Rodrigo defendem que qualquer modernização precisa vir acompanhada de formação, diálogo e adaptação à realidade local.

“A tecnologia precisa ajudar, não complicar. E, para isso, ela tem que fazer sentido para quem está na ponta: o professor, o coordenador, o recepcionista. Se o sistema não conversa com a rotina real, vira um peso, não uma solução”, diz ele.

No fim das contas, a gestão esportiva de hoje — e do futuro — exige equilíbrio. Por um lado, é preciso acompanhar as tendências, adotar ferramentas digitais e explorar o potencial dos dados. Por outro, não dá pra perder o contato com a base, com as pessoas e com o que acontece ali, no chão da academia. É nessa combinação que mora a inovação de verdade.

Para seguir acompanhando insights e reflexões sobre gestão esportiva, tecnologia e liderança com foco em pessoas, siga Rodrigo Vitali no Instagram e no LinkedIn.

 

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