“Então a gente vai migrar para o Data Lakehouse ou para o Data Mesh?”
“Ué, não é tudo a mesma coisa?”


“Não! Lake é uma coisa, Lakehouse é outra, Mesh é outra… e nada disso vai funcionar se a gente continuar sem entender o que é um produto de dados!”

    Data Mesh

Data Lake ≠ Lakehouse

Muita gente ainda acredita que jogar arquivos Parquet no S3 ou no ADLS é o suficiente para ter um Lakehouse. Não é! 
Isso é só um Data Lake, e por mais útil que ele seja para armazenar dados brutos, ele não garante estrutura, governança ou confiabilidade para uso analítico sério.

Um verdadeiro Data Lakehouse precisa ter:

  •  Transações ACID
  •  Evolução e aplicação de esquema
  •  Controle de versões
  •  Time travel (viagem no tempo dos dados)
  •  Catálogo com controle de acesso e linhagem

Sem isso, o que você tem é um Data Lake com boas intenções… mas resultados bagunçados.

Lakehouse ≠ Data Mesh

Agora o erro mais comum: achar que Lakehouse e Data Mesh são abordagens opostas ou concorrentes.

  • Lakehouse é uma arquitetura técnica, centrada em como armazenar e processar dados de forma escalável e governada;
  • Data Mesh é uma abordagem organizacional, sobre como os dados são organizados, compartilhados e operados de forma distribuída e orientada a domínios.

Eles não competem. Pelo contrário, se complementam perfeitamente.
Um Lakehouse pode ser a base tecnológica que viabiliza o Mesh.

Como isso se conecta na prática?

Pense assim:

  • O time de Marketing pode ter seu próprio Lakehouse, governado e com dados organizados para seus casos de uso;
  • Esses dados podem ser disponibilizados como produtos de dados para outros domínios (ex: Vendas, Financeiro);
  • A plataforma central garante os recursos de infraestrutura (como ingestão, versionamento, controle de acesso), mas sem virar gargalo;
  • Resultado: cada domínio tem autonomia com responsabilidade, com um plumbing sólido por trás.

O exemplo clássico da “receita”

Vamos falar de um exemplo clássico de domínio e produto de dados bem definido: Receita (sim, aquela linha do DRE).

Em muitas empresas, só a Sofia, do Financeiro, sabe de verdade o que é “receita”. Isso é um problema.

Entenda:

  • “Receita” pode ter diferentes versões: contábil, líquida, projetada, realizada;
  • Se isso não estiver documentado e governado como um produto de dados, ninguém mais confia. Nem usa;
  • Resultado: você tem um Data Lake cheio e decisões vazias.

Agora imagine o contrário:

  • O time de Finanças publica um produto de dados chamado “Receita”, com definição clara, responsável, versionamento, e pronto para consumo;
  • Outros domínios usam esse produto com confiança, sabendo que é atualizado, governado e rastreável.

Isso é o espírito do Data Mesh.
Isso é o valor de pensar dados como produtos.

O problema real

O problema não é a arquitetura.  O problema é que:

  • A gente chama tudo de Lakehouse…
  • Esquece o produto…
  • Descentraliza a posse, mas centraliza a bagunça…
  • E projeta para buzzwords, em vez de projetar para valor de negócio.

 

Recapitulando

Conceito

Foco Principal

Exemplo prático

Data Lake

Armazenamento bruto

Parquet no S3, sem controle de versão

Lakehouse

Estrutura + Governança

Snowflake, Databricks, Delta, Iceberg, Hudi com catálogo

Data Mesh

Organização e operação dos dados

Produtos de dados por domínio

Produto de dados

Entrega com valor e confiança

Receita como produto confiável e documentado

 

Se você quer realmente evoluir sua arquitetura de dados, comece pelas perguntas certas:

  • Quais são os produtos de dados que meus times oferecem?
  • Quem é responsável por eles?
  • Estão bem definidos, versionados, governados?
  • Estão prontos para serem consumidos com confiança?

Conclusão: O que realmente importa

Chegou a hora de parar de discutir siglas e começar a entregar valor!

Data Lake, Lakehouse, Data Mesh — não são escolhas excludentes, são peças complementares de uma estratégia moderna de dados.

Mas nada disso faz sentido se você:

  • Não define claramente o que é um produto de dados;
  • Não capacita os domínios para produzir e consumir dados com responsabilidade;
  • E continua deixando a Sofia ser a única guardiã da informação crítica.

O verdadeiro diferencial competitivo não está na arquitetura mais hypada, mas na capacidade de transformar dados em ativos confiáveis, reutilizáveis e orientados ao negócio.

Portanto, menos briga de buzzwords e mais foco em produto de dados.
Porque, no fim, o que vai mover sua empresa não é o lago, nem a malha — é a receita. E ela precisa estar no centro.

A triggo.ai é especialista em produtos de dados (Data Products) e arquiteturas que trazem as melhores soluções para os negócios. Nós podemos acelerar a sua jornada Data Driven. Fale com um de nossos consultores especialistas!