Numa realidade em que o big data vem se tornando um dos principais recursos para análises e decisões de negócios, um data lake é indispensável.

É um recurso que traz inúmeras vantagens para as organizações em suas tomadas de decisão data driven e na automação dessas decisões inteligentes também.

Como?

Revolucionando a maneira como estruturamos e utilizamos os dados.

Acompanhe para entender o que é o data lake, qual sua importância, seus principais elementos e desafios, e como aplicá-lo na sua empresa.

O que é um data lake?

Data lake não é um termo novo, mas é uma tecnologia extremamente atual que acompanha a necessidade das organizações de gerar cada vez mais valor aos negócios.

No entanto, há uma grande dificuldade a ser superada: cada vez mais dados são gerados, de mais fontes diferentes, em maior velocidade.

Como dar conta disso tudo?

Geração contínua de dados, via GIPHY

Para se manter atualizado, seu negócio precisa ter uma arquitetura capaz de encarar todo esse enorme volume de dados, permitindo que seja usado quando, como e da maneira que sua empresa precisar, sejam eles:

  • estruturados, não estruturados ou híbridos.
  • provenientes de textos, planilhas, imagens, bancos de dados etc.

Essa arquitetura, muito mais ampla que a de um data warehouse, é chamada de data lake.

Trata-se de um recurso que permite o armazenamento e manipulação dos dados de uma organização em um único local central, onde podem ser salvos como estão sem a necessidade de estruturação.

Ou seja, é um repositório centralizado que permite armazenar, em larga escala, todos os seus dados estruturados e não estruturados.

Qual é a importância de um data lake?

Afinal, por que você precisa de um data lake?

O rápido crescimento de volume e complexidade dos dados causa diversos problemas para as empresas, que recorrem aos dados em suas decisões, uma vez que a construção de grandes bases de dados é um grande desafio técnico.

É por isso que muitas dessas empresas estão implementando tecnologias de data lake.

Afinal, as organizações precisam ser ágeis, flexíveis, digitalizadas e capazes de lidar com situações imprevisíveis, se quiserem se manter competitivas e ir além. E isso é exatamente o que estruturas tecnológicas rígidas, lentas e projetadas para atender a necessidades específicas são incapazes de realizar.

Sendo assim, o data lake se torna um recurso fundamental - por conta da arquitetura que permite a geração de insights relevantes sobre o negócio, e necessário - para a coleta, o armazenamento, organização e interpretação desses dados complexos em larga escala.

Quais são os principais elementos de um data lake?

Agora que você já entendeu o que são data lakes e qual a sua importância, está na hora de conhecer alguns recursos-chave que você poderá explorar ao aplicá-los na sua empresa.

  • Armazenamento seguro: permite que você armazene dados relacionais, como bancos de dados operacionais e aplicativos de linha de negócios, e dados não relacionais, como aplicativos móveis, dispositivos IoT e mídias sociais.

  • Catalogação de dados: viabilizam o entendimento de quais dados estão no data lake, por meio de rastreamento, da catalogação e indexação de dados.

  • Analytics: permite que várias funções em sua organização, como cientistas de dados, desenvolvedores de dados e analistas de negócios, tenham acesso aos dados utilizando ferramentas e estruturas analíticas da sua escolha.

  • Machine learning: permite que as organizações gerem diferentes tipos de insights, incluindo relatórios sobre dados históricos e aprendizado de máquina, onde os modelos são construídos para prever resultados possíveis ​​e sugerir ações prescritivas.

  • Movimentação de dados: permite que você importe qualquer quantidade, faça coletas em múltiplas fontes e mova os dados em seu formato original economizando tempo, visto que não há a necessidade de mover seus dados para um sistema de análise separado.

Inclusive, temos uma boa notícia! Mesmo utilizando um data lake, você pode continuar contando com o apoio do seu data warehouse.

Vamos entender melhor a diferença entre data lake e data warehouse e como eles se complementam?

Data lake x data warehouse: quais são as diferenças?

Em primeiro lugar, é preciso reconhecer que tanto o data warehouse quanto o data lake são soluções viáveis para a implementação de projetos de big data.

No entanto, elas devem ser avaliadas segundo as necessidades de cada empresa, pois apresentam diferenças técnicas e conceituais em termos de arquitetura e finalidade.

Em segundo lugar, é importante salientar que o dala lake não é uma espécie de data warehouse 2.0, apesar de suportar maiores quantidades e variedades de dados. São ferramentas complementares que geram muito valor quando trabalham em sincronia.

A questão é que nos data warehouses tradicionais é muito difícil lidar com dados não estruturados, algo cada vez mais importante para os negócios. Por esse motivo, tornou-se necessária a adoção de um sistema mais flexível para lidar com as transformações do mercado, o data lake.

Ambas as soluções têm prós e contras, portanto, entre uma opção e outra, a decisão vai depender de cada empresa, como: seu porte, suas limitações e os objetivos dos seus projetos de big data.

Quer saber mais sobre as diferenças entre data lake e data warehouse? Acesse nosso conteúdo completo sobre isso.

Quais os principais desafios de um data lake?

Como você já deve ter entendido, o data lake soluciona muitos problemas que as empresas modernas enfrentam. Ainda assim, como qualquer tecnologia, ele tem seus próprios desafios. Vamos conhecer alguns?

Confiabilidade de dados

Sem as ferramentas adequadas, podem ocorrer problemas de confiabilidade de dados nos data lakes, atrapalhando as análises de cientistas e analistas de dados. Esses problemas podem ser causados pela dificuldade de combinar dados em lote e streaming no data lake, pela corrupção de dados, entre outros fatores.

Desempenho de consulta

O data lake ainda possui alguns gargalos, como gerenciamento de metadados, particionamento impróprio de dados etc. Com isso, conforme o tamanho dos dados em um data lake aumenta, o desempenho dos mecanismos de consulta tradicionais fica mais lento.

Data swamp

Pela facilidade e o baixo custo de armazenamento de um data lake, a tendência é incluir todo e qualquer dado gerado pela empresa lá dentro. Quando isso acontece, o data lake pode se transformar em um local repleto de dados desorganizados e “inúteis”. Nesse caso, ele se torna o que chamamos de pântano de dados (do inglês, data swamp) e perde sua funcionalidade original.

Como construir um data lake?

Não se engane, o data lake não é uma solução mágica apenas por ter um alto grau de customização dos dados para cada negócio, setor e estratégia empresarial.

Tanto data lakes como data warehouses são estruturas complexas que devem ser desenhadas e implementadas por profissionais com experiência no assunto.

Aqui na Indicium, trabalhamos com as ferramentas mais avançadas do mercado e oferecemos o portfólio de serviços mais completo para construir seu data lake na nuvem e analisar todos os seus dados.

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