Data Lakes: o poder dos dados para o negócio

Última atualização: 18 de janeiro de 2023
Tempo de leitura: 6 min

Os dados são um ativo poderoso que as empresas precisam aproveitar para se manterem competitivas. Infelizmente, pode ser difícil obter o máximo dos dados, especialmente quando armazenados em sistemas diferentes. O conceito de Data Lakes pode ajudar a liberar o potencial dos dados corporativos e melhorar as operações de negócios.

Um Data Lake é um repositório centralizado que permite o armazenamento de dados estruturados e não estruturados em qualquer escala. A principal diferença entre um Data Lake e um Data Warehouse tradicional é que um Data Lake pode armazenar qualquer tipo de dados, enquanto um Data Warehouse só pode armazenar dados estruturados.

Podem ser extremamente benéficos para as empresas, pois fornecem uma plataforma única de armazenamento de dados, que podem ser acessados e analisados por diferentes departamentos da organização. Isso permite que as empresas obtenham insights sobre suas operações que não seriam possíveis com Data Warehouses tradicionais. Além disso, como podem armazenar dados estruturados e não estruturados, fornecem às empresas maior flexibilidade quando se trata de análise de dados.

Benefícios da implementação dos Data Lakes para os negócios

A criação de um Data Lake dentro das organizações é uma excelente maneira de obter insights de registros, tornando-os acessíveis a usuários e aplicativos. Podem ser usados para armazenar dados em sua forma bruta, o que torna o processamento mais fácil e rápido. No mais, são capazes de armazenar dados de várias fontes, incluindo mídias sociais, sensores e sistemas transacionais. Os Data Lakes são fundamentais para o sucesso dos negócios que buscam uma operação Data Driven.

Simplicidade de armazenamento de dados – Um Data Lake ao ingerir todos os tipos de dados elimina a necessidade de modelagem de dados no momento de armazená-los. Podemos fazer isso no momento de encontrar e explorar dados para análises adicionais. Assim, podemos filtrá-los e modelá-los quando necessário.

Escalabilidade – Oferece escalabilidade e é relativamente barato em comparação com um Data Warehouse tradicional quando levamos em conta a escalabilidade.

Versatilidade – Um Data Lake pode armazenar dados multiestruturados de diversas fontes. Em palavras simples, um Data Lake pode armazenar logs, XML, multimídia, dados de sensores, binários, dados sociais, bate-papo, dados de pessoas e outros que virão.

Flexibilidade – O esquema tradicional exige que os dados estejam em um formato específico. Embora os produtos tradicionais de Data Warehouse sejam baseados em esquemas, por meio de Hadoop , Databricks , Google BigQuery , Snowflake e outras plataformas, o Data Lake permite que você fique livre de esquemas ou defina vários esquemas para os mesmos dados, o que é excelente para análises.

Múltiplos formatos – O Data Lake oferece várias opções e suporte a idiomas para análise, enquanto a tecnologia tradicional de Data Warehouse oferece suporte principalmente a SQL, que é adequado para análises simples.

Análise avançada – Ao contrário de um Data Warehouse, um Data Lake se destaca ao utilizar a disponibilidade de grandes quantidades de dados coerentes junto com algoritmos de aprendizado profundo. Ajuda na análise de decisão em tempo real.

Uma única plataforma de dados – Conseguir encontrar todas as informações em uma única plataforma é algo que dispensa muitas explicações. Com base em nossas tarefas diárias, podemos imaginar a dor de ir de um lugar para outro apenas para coletar informações sobre um insight que nos interessa.

Funcionalidades

Dados brutos: significam que os dados não foram processados ​​ou preparados para um uso específico. Algumas fontes de dados, no entanto, aplicaram anteriormente alguma quantidade de processamento ou preparação aos seus dados. Portanto, um Data Lake armazena dados brutos no sentido de que não processa ou prepara os dados antes de armazená-los. Uma exceção notável está relacionada à formatação.

Formato nativo: significa que os dados permanecem no formato do sistema ou aplicativo de origem que os criou. No entanto, essa nem sempre é a melhor opção para armazenamento de Data Lake. Na verdade, raramente a ingestão rápida significa simplesmente copiar os dados como estão em um diretório do sistema de arquivos usado pelo lago.

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Tanto os Data Lakes quanto os Data Warehouses são partes importantes da infraestrutura de processamento e geração de relatórios de dados. São abordagens complementares, não alternativas. Os Data Lakes são perfeitamente adequados para as camadas de preparação e processamento. Os Data Warehouses são um ambiente de atendimento e conformidade, a maneira como os negócios desejam expor seus dados aos usuários corporativos. É possível entender os Data Lakes como uma solução mais técnica e os Data Warehouses como uma solução operacional. Essas ferramentas oferecem ainda outras vantagens relacionadas à criatividade e à inovação. Saber como, quando e de que forma organizar os dados corporativos é um grande diferencial em um ambiente altamente competitivo.

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Jéssica Dias Synthes

Sobre o autor

Coordenadora de Análise de dados na Boxnet. Pós-graduada no curso de especialização em Big Data e Comunicação, bacharela em Comunicação Social - Jornalismo e Tecnóloga em Design Gráfico. Especialista em Comunicação Interna, Marketing Digital e Assessoria de Imprensa.

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