Data Lake é uma tecnologia que pode ser utilizada no armazenamento e processamento de grandes volumes de dados. Além disso, pode ser aplicado em estratégias como Big Data e Analytics.

Existem vários modelos para coletar, armazenar e organizar os dados de uma empresa, mas o mais comentado na última década foi o Data Lake, um enorme repositório que permite a entrada de grandes quantidades de qualquer tipo de dados em forma bruta em alta velocidade.

O conceito se originou de uma tecnologia chamada Hadoop, na qual alguns engenheiros desenvolveram um modelo de armazenamento de dados projetado para a imensa entrada de informações exigidas pelas plataformas de pesquisa.

Eventualmente, a tecnologia foi transformada em um projeto de código aberto executado pela Apache Software Foundation, que o tornou disponível para o mundo gratuitamente.

Já faz mais de uma década desde que o Data Lake se tornou mainstream e, desde então, fornecedores de software corporativo como Microsoft e Amazon também se engajaram com ofertas como o Azure Data Lake e a AWS Lake Formation.

No entanto, as empresas ainda estão tentando descobrir se é viável e efetivo incluir o Data Lake em seus processos. Neste texto, vamos explicar suas vantagens e os passos da sua implementação. Continue a leitura!

A necessidade de um Data Lake

As empresas ganham vantagem competitiva em seus respectivos setores ao obter valor dos dados.

O Data Lake ajuda a transformar o negócio, permitindo um repositório singular para os dados da organização (dados externos, internos, não estruturados e estruturados), o que ajuda a equipe de análise de negócios e governança a minerar os dados.

O Data Lake armazena dados estruturados e não estruturados provenientes de aplicativos de negócios, aplicativos móveis, dispositivos IoT (Internet Of Things) ou “Internet das Coisas” e redes sociais.

Entretanto, o esquema não é definido no momento da captura de dados. Isso significa que você pode armazenar dados sem um design cuidadoso ou a necessidade de saber quais insights devem ser derivados.

Isso alimenta e exige estratégias de análises de Big Data, Data Analytics (análise de dados) e Machine Learning (aprendizado de máquina).

Um dos seus propósitos é fazer com que os dados organizacionais que são originários de diferentes maneiras possam ser acessíveis a vários usuários finais (cientistas de dados, engenheiros de dados, executivos, gerentes de produtos, etc) para aproveitarem insights sobre melhorias nos negócios.

Vantagens do Data Lake

O Data Lake também pode ser visto como uma plataforma que permite o armazenamento eficiente de dados e ferramentas de suporte para entender dados desde a exploração rápida até análises avançadas.

Essa tecnologia é regida por um padrão e isso é feito para acompanhar a linhagem, reforçar a segurança e para auditoria centralizada.

Todas as organizações precisam de um Data Lake, porque permite a combinação de diferentes silos de dados e também uma representação de um ativo de dados organizacionais.

Em palavras de ordem, um Data Lake estabelece as bases para a ciência de dados que de outra forma seria difícil de derivar sem um banco de dados.

1 — Rápida inserção de dados

Com o objetivo de transmitir dados de alta velocidade de forma eficiente em grandes volumes, o Data Lake recorre a ferramentas para organizá-los.

Assim, a tecnologia utiliza recursos, como Chukwa, Flume, Kafka e Scribe para adquirir dados de alta velocidade.

Dessa forma, pode extrair informações das redes sociais ou podem ser dados de sensores do escapamento da máquina.

Essa capacidade de coletar dados com grandes volumes e fazer sua integração é uma das grandes vantagens do Data Lake.

2 — Baixo custo

O Data Lake consegue manter uma grande quantidade de dados e proporciona um excelente custo-benefício.

Normalmente, ao procurar soluções, um dos fatores considerado por várias organizações é o custo de armazenamento.

No entanto, é vital afirmar que, apesar de ser mais barato que os Data Warehouses, o Data Lake precisa ter alguma forma de organização formal durante o processamento e análise.

3 — Escalabilidade e Versatilidade

O Data Lake oferece escalabilidade a um preço muito barato, pois utiliza a ferramenta Hadoop que aproveita o armazenamento HDFS (Hadoop Distributed File System) para lidar com uma quantidade crescente de dados.

Também é versátil, o que implica que ele pode ser usado para armazenar dados estruturados e não estruturados de diversas fontes. Ele pode armazenar várias mídias, chat, dados sociais e outras informações.

4 — Colaboração

Os dados armazenados em um Data Lake são acessíveis a todos que têm permissão. Isso facilita a colaboração entre os colaboradores e equipes, que podem trabalhar utilizando as mesmas informações.

Seu diferencial é poder trabalhar com uma enorme quantidade de dados rapidamente e sem dificuldade de acesso.

5 — Dá espaço para futuras mudanças tecnológicas

Nos últimos anos, houve mudanças radicais na tecnologia de dados e, consequentemente, o Data Lake é de grande importância para todos os negócios.

Essa abordagem oferece às organizações a chance de armazenar seus dados no formato nativo antes de serem transformadas em um banco de dados mais estruturado para uso futuro.

Isso facilita a retirada das informações necessárias para qualquer sistema e também diminui gastos ao mover dados para sistemas legados.

6 — Fornece dados de qualidade para análises em tempo real

Devido ao poder de processamento dos Data Lakes e às ferramentas utilizadas, vários departamentos podem ter acesso a dados de qualidade.

Isso ocorre, pois o Data Lake aproveita as grandes quantidades de dados e algoritmos de aprendizagem profunda para chegar à análise de decisões em tempo real.

7 — Suporta SQL e outras linguagens

Os analistas de dados podem coletar insights ricos consultando o Data Lake usando SQL, cientistas de dados podem se juntar e enriquecer conjuntos de dados para gerar modelos de ML (Machine Learning) com cada vez mais precisão.

O acesso aos dados pode ser através de SQL ou linguagens programáticas como Python, R, Scala, etc.

Dessa forma, as linguagens programáticas são usadas para aplicações mais avançadas, como Machine Learning e Deep Learning.

8 — Preserva dados brutos para exploração

O Data Lake consegue preservar dados brutos para exploração de dados e aplicação na abordagem do Data Science. Ele fornece ambiente de análise para cientistas de dados onde a tarefa de exploração pode ser realizada sem esperar que o departamento de TI faça o carregamento ou modelagem.

Passos para implementar Data Lake

O Data Lake geralmente representa o armazenamento único de todos os dados de uma empresa. Ele pode ser estabelecido “nas instalações” (nos data centers de uma organização) ou “na nuvem” (serviços em nuvem de fornecedores como a DataEx).

Confira a seguir algumas etapas para implementar o Data Lake no seu negócio.

1 — Escolher uma solução de Data Lake

Embora o Hadoop e seu conjunto de serviços de apoio tenham sido os favoritos perenes para muitas organizações, há um número crescente de alternativas.

Muitos fornecedores que usam Hadoop fornecem suas próprias personalizações e produtos para simplificar e facilitar a administração e análise.

Há uma ampla gama de plataformas disponíveis que você pode contar com os especialistas da DataEx para ajudar a escolher a melhor solução Data Lake para o seu negócio.

2 — Identificar a origem dos dados

A identificação da origem dos dados é um passo importante que será necessário para cada novo tipo de informação que precisa ser coletada. É principalmente uma tarefa de análise que envolve uma boa quantidade de comunicação interdepartamental.

3 — Automatizar processos

Os fluxos de trabalho de processamento manual são propensos a latências humanas e erros resultando em atrasos e perda de produtividade.

Por isso, as melhorias nos processos exigem uma mistura de dados, processos e pessoas.

O Data Lake fornece um repositório centralizado de dados e um mecanismo de processamento para construir fluxos de trabalho de automação.

A PLN (Processamento de Linguagem Natural) pode ajudar a digitalizar informações de linguagem natural e usá-la para suporte a decisões para automatizar processos.

4 — Focar no sucesso da governança de dados

A governança de dados é uma categoria ampla que inclui políticas internas e procedimentos que controlam a gestão de dados. Dessa forma, garante que estejam seguros, confiáveis, documentados, gerenciados e auditados.

Em outras palavras, ajuda a garantir que os dados são utilizáveis, acessíveis e protegidos.

Os data lakes permitem que você receba seus dados estruturados e não estruturados de diferentes fontes de dados e os armazene em um repositório seguro centralizado em qualquer escala. Isso ajuda você a ter uma melhor governança e controle de dados.

Embora o Data Lake seja essencial para armazenar dados, você também precisa conseguir utilizá-los.

Neste cenário é essencial contar com a ajuda de uma equipe de especialistas no processo de implementação.

A DataEX oferece diversas soluções para acelerar a evolução do seu negócio, com destaque para Big Data e Analytics. Quer começar agora mesmo a transformar a sua empresa? Confira nossas ferramentas acessando o nosso site e nos siga em nossas redes sociais.

Descubra o poder do Data Lake no seu negócio

Uma das principais forças motrizes para o Data Lake é permitir que clientes com diferentes habilidades usem dados com as diferentes preferências de ferramentas. A catalogação de dados, armazenamento e seus outros atributos permitem o uso de diferentes ferramentas.

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