O que é data lake?

Data lake é um grande repositório centralizador de dados, fundamental para o crescimento dos seus negócios.

Se você já despertou para a necessidade de ter à disposição informações centralizadas e assertivas, talvez um data lake possa ajudar.

Neste post, explicamos de forma muito clara e didática o que é data lake, alguns pontos que o diferenciam de um data warehouse até como é a sua arquitetura.

Tudo para você entender por que e se a sua empresa precisa de um data lake para o crescimento dos seus negócios.

Aproveite e faça uma ótima leitura!

Afinal, o que é data lake?

Data lake é um grande repositório centralizador de dados, fundamental para o crescimento dos seus negócios.

A maior vantagem em seu uso é a possibilidade de guardar dados estruturados e não estruturados em um só lugar, independentemente da escala. Isso permite diferentes tipos de análise, como visualizações e painéis de business intelligence (BI), ou mesmo processamento de big data, machine learning e análise em tempo real.

Essa versatilidade no armazenamento traz mais opções no leque de análises de cientistas de dados, isso porque a acessibilidade às informações é muito maior. Com um DL, é possível, por exemplo, acessar os dados brutos quando for necessário, podendo-se explorar o conteúdo da forma que bem quiser sem precisar do auxílio de outro sistema.

É importante pontuar que, pela grande capacidade de estoque desse repositório, uma boa governança se faz fundamental para o bom funcionamento dele. Caso contrário, existe o risco dos dados virarem lixo eletrônico.

Outro detalhe importante: não confunda data lake com data warehouse (DW)!

Data lake e data warehouse, qual a diferença?

É fácil se confundir aqui, mas, apesar da semelhança (ambos são repositórios de big data), data lakes e data warehouses possuem finalidades distintas e atendem a casos mais específicos.

Já vimos que um DL armazena dados brutos e não estruturados sem precisar que essas informações possuam um objetivo pré-definido. Um DW, por outro lado, exige todo um processo de limpeza, estruturação e organização de dados para a geração de relatórios.

Ou seja, enquanto o data warehouse pede esse trabalho de refinar os dados antes de armazená-los (o que pode levar meses ou mesmo anos), o data lake oferece uma coleta instantânea de informações, permitindo que analistas descubram somente depois uma finalidade prática para elas.

Confira outras diferenças entre data lake e data warehouse abaixo.

Data lake:

• dados não relacionais e relacionais
• esquema gravado na hora da análise
• quaisquer tipos de dados, selecionados ou brutos
• usado por cientistas, analistas e desenvolvedores de dados
• permite vários tipos de análise

Data warehouse:

• dados relacionais de sistemas transacionais
• esquema definido antes de implementar o DW
• dados rigorosamente selecionados
• usado por analistas de negócios
• voltado para a geração de relatórios, BI e visualizações

A arquitetura do data lake é outro aspecto que também chama a atenção por conta de suas singularidades.

Como é a arquitetura de um data lake?

Por ter o poder de armazenar dados brutos misturados aos dados estruturados, o data lake conta com uma arquitetura bastante simples, sendo possível hospedá-lo na nuvem ou on-premise.

A escalabilidade massiva dessa arquitetura pode chegar na casa dos exabytes, o que é vantajoso quando não se sabe com antecedência o volume de dados que será armazenado. Por isso, a arquitetura dos data lakes é excelente para cientistas de dados que exploram e extraem dados na empresa atrás de novos insights.

Mas, apesar de abrigar tantos tipos diferentes de informação, é preciso ter em mente que data lake não é bagunça!

A governança, ou seja, o controle, precisa ser muito mais rigorosa para evitar que o DL vire um data swamp (lixo eletrônico). A boa prática é marcar todo o conteúdo do data lake com metadados, e fazer isso antes mesmo de colocá-lo no repositório.

E agora, a pergunta que não quer calar…

Por que sua empresa precisa de um data lake?

Bom, como você deve ter percebido ao longo deste texto, dá para fazer muita coisa com um data lake! Especialmente porque ele abriga e trabalha com uma quantidade generosa de dados, abrindo assim um mundo de possibilidades analíticas.

Em resumo, com um data lake a sua empresa consegue aproveitar mais dados (de mais fontes) em menos tempo, além de possibilitar que mais usuários colaborem e analisem as informações de jeitos diferentes, levando a uma tomada de decisão mais assertiva e rápida.

E não para por aí. Com um data lake, você:

• combina dados de CRM para melhorar as interações com clientes;
• inova suas equipes de P&D usando em testes de hipóteses;
• analisa dados de IoT para aumentar a eficiência operacional.

E aí: acha que a sua empresa ou projeto está precisando de um data lake?

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