Segundo um relatório da Business Wire, 90%das instituições financeiras reconhecem a relevância das iniciativas de Big Data para o sucesso futuro. Para explorar o potencial desses dados, as organizações precisam de soluções robustas e flexíveis, como o data lake.
O data Lake funciona como um repositório centralizado para armazenar e processar grandes volumes de dados brutos. Isso permite que as empresas tratem esses dados para identificar padrões, tendências e insights que auxiliam na tomada de decisões estratégicas.
Ao unificar dados de diversas fontes, você terá visão ampliada do negócio, otimizando processos, reduzindo custos e impulsionando a inovação.
Neste artigo você vai ver:
O que é Data Lake
Um data lake é um repositório centralizado que armazena todos os dados brutos gerados ou capturados por diferentes sistemas, sejam eles estruturados ou não estruturados.
Essa flexibilidade permite o armazenamento de grandes volumes de informação em seu formato original, sem a necessidade de pré-processamento.
Antes de serem utilizados para análises, como a criação de painéis, visualizações ou a aplicação de técnicas de machine learning, esses dados passam por processos de transformação e limpeza. Essa abordagem possibilita a execução de diferentes tipos de análise, desde relatórios simples até modelos preditivos complexos, gerando insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas.
6 vantagens de possuir um Data Lake
O data lake oferece uma série de vantagens em comparação a outros modelos de armazenagens de dados. Confira as 6 principais vantagens de aderir a essa estratégia:
- Armazenamento de grandes volumes de dados: data lakes são ideais para armazenar grandes quantidades de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, como textos, imagens, vídeos e logs.
- Flexibilidade: permite armazenar dados em diversos formatos, sem a necessidade de um esquema predefinido. Isso facilita a integração de diferentes fontes de dados e a realização de análises exploratórias.
- Velocidade: os data lakes permitem processar grandes volumes de dados rapidamente, o que é fundamental para a tomada de decisões em tempo real.
- Custos reduzidos: ao eliminar a necessidade de pré-processar os dados antes de armazená-los, os data lakes podem reduzir significativamente os custos operacionais.
- Análise avançada: permitem realizar análises complexas, utilizando tecnologias como machine learning e inteligência artificial, para identificar padrões e oferecer insights valiosos.
- Escalabilidade: esse é um poderoso recurso na TI. Isso porque ele pode ser facilmente expandido para acomodar o crescimento dos dados, garantindo que a empresa possa acompanhar a demanda.
Quais são os desafios associados ao uso de um Data Lake?
A implementação de um data lake, apesar de seus benefícios, apresenta uma série de desafios que precisam ser cuidadosamente considerados. Entre os principais, destacam-se:
- Governança de dados: Definir políticas claras para catalogação, monitoramento e controle de qualidade é fundamental para evitar que os dados se tornem caóticos, além de garantir a integridade e confiabilidade das informações.
- Segurança e o controle de acesso: Proteger dados sensíveis armazenados em um data lake é uma prioridade. Implementar medidas de segurança robustas e controles de acesso granulares é imprescindível para evitar vazamentos e acessos não autorizados.
- Qualidade dos dados: A qualidade de dados é um desafio constante, especialmente em ambientes de Big Data. A presença de dados brutos e desestruturados exige processos de limpeza e transformação contínuos. Assegurar a consistência e a confiabilidade dos dados é fundamental para extrair insights precisos e tomar decisões embasadas.
- Gerenciamento de metadados: Muitas vezes negligenciado, o gerenciamento de metadados é essencial para o sucesso do data lake. Eles fornecem o contexto e o significado dos dados, facilitando a busca, compreensão e utilização das informações. Sem uma gestão eficiente dos metadados, o data lake se torna apenas um repositório de dados.
Quais tecnologias são usadas em um Data Lake?
Para construir e gerenciar um data lake eficiente, diversas tecnologias são utilizadas, desde plataformas de armazenamento até ferramentas de processamento e análise de dados.
Plataformas de Armazenamento
- Apache Hadoop: Uma das plataformas mais populares para armazenar grandes volumes de dados em um ambiente distribuído.
- Amazon S3: Um serviço de armazenamento em nuvem da Amazon Web Services (AWS) que oferece alta durabilidade, escalabilidade e segurança para armazenar objetos de qualquer tamanho.
- Azure Data Lake Storage: O serviço de armazenamento de dados da Microsoft Azure, projetado para armazenar grandes volumes de dados em qualquer formato.
- Google Cloud Storage: O serviço de armazenamento em nuvem do Google Cloud Platform, oferece alta durabilidade e escalabilidade para armazenar e gerenciar dados.
Ferramentas de Processamento e Análise
- Apache Spark: Uma plataforma de computação em cluster de código aberto, utilizada para processamento de dados em grande escala, incluindo streaming de dados, machine learning e SQL interativo.
- Apache Flink: Uma plataforma de processamento de dados em tempo real de código aberto, projetada para aplicações com baixa latência e alta taxa de throughput.
- Apache Hive: Uma ferramenta de data warehouse construída sobre o Hadoop, que permite aos usuários consultar e analisar dados armazenados em um data lake usando banco de dados.
- Presto: Um motor de consulta SQL distribuído de código aberto, projetado para executar consultas SQL interativas em dados armazenados em diferentes sistemas, incluindo Hadoop, Hive e outros.
- Trino: Um fork do Presto, com foco em melhorias de desempenho e escalabilidade.
Diferença entre Data Lake e Data Warehouse
Data lake e data warehouse são ambos repositórios de dados, mas com características e objetivos distintos. A escolha entre um ou outro, ou mesmo a combinação dos dois, depende das necessidades específicas de cada organização.
Data Lake
Um data lake é um repositório de dados que armazena informações em sua forma bruta, sem processamento prévio. É altamente escalável e flexível, capaz de acomodar grandes volumes de dados diversos, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados
Data Warehouse
O data warehouse tem uma armazenagem mais organizada, onde os dados são estruturados e preparados para responder a perguntas de negócios específicas. É um repositório otimizado para consultas de banco de dados e para gerar relatórios gerenciais e dashboards. Os dados armazenados em um data warehouse são geralmente transformados e limpos, com o objetivo de fornecer informações precisas e confiáveis para a tomada de decisões.
Veja abaixo uma tabela comparativa:
Fonte: Microsoft
O data lake oferece a flexibilidade necessária para adaptar-se rapidamente a novas demandas e tecnologias, permitindo que as empresas explorem novas oportunidades de negócio.
No entanto, a implementação de um data lake exige um planejamento cuidadoso e a consideração de diversos desafios. Quando superados oferece vários benefícios, como redução de custos e melhoria na tomada de decisão.
A escolha entre data lake e data warehouse depende das necessidades específicas de cada organização. Em muitos casos, a combinação de ambas as soluções pode ser a melhor opção, permitindo que as empresas armazenem e analisem tanto dados históricos quanto dados em tempo real.
A coleta de dados é o primeiro passo para construir um data lake eficiente. Compreenda os benefícios de usar a estratégia de dados em sua organização, baixe o infográfico gratuitamente.
