A coleta de dados é uma etapa essencial para empresas que desejam se posicionar melhor que seus concorrentes. A tomada de decisão baseada em dados está na moda. De ciência de dados, aprendizado automático e análises avançadas a painéis em tempo real, os tomadores de decisão exigem dados para tomar decisões informadas. Mas o que você pode fazer com toneladas de dador? É para isso que serve o Data Lake, um repositório centralizado que permite armazenar dados estruturados e não estruturados em qualquer escala. O Data Lake funciona de maneira semelhante a lagos e rios reais; o conteúdo do fluxo do Data Lake vem de vários afluentes que enchem o lago, e os usuários do lago podem mergulhar para examinar ou colher amostras.
O Data Lake democratiza os dados e é uma maneira econômica de armazenar todos os dados de uma organização para posterior processamento. Um Data Lake possui dados estruturados, não estruturados, dados máquina a máquina, registros que fluem em tempo real.
Como um Data Lake funciona?
Uma vez que os dados estiverem no lago, eles estarão disponíveis para todos. Os dados são inseridos perfeitamente no Data Lake, onde são gerenciados usando tags de metadados que ajudam a localizar e conectar as informações quando os usuários de negócios precisam delas.
O Data Lake permite a exploração e descoberta de dados, para descobrir se os dados são úteis ou simplesmente são deixados lá enquanto você espera para ver como podem ser usados.
Um Data Lake tem três atributos principais:
Colete tudo. Ele contém todos os dados, tanto fontes brutas de longos períodos quanto dados processados.
Fácil de usar. Ele permite que os usuários de várias unidades de negócios reflitam, explorem e enriqueçam os dados em seus próprios termos.
Acesso flexível. O It Data Lake permite vários padrões de acesso a dados em uma infraestrutura compartilhada: batch, interativo, online, pesquisa, in-memory e outros mecanismos de processamento.
Por que utilizar Data Lake?
Há várias razões pelas quais as organizações deveriam começar a utilizar o Data Lake. Aqui enumeramos algumas delas.
Suporta múltiplos usuários
A abordagem do Data Lake é que ele atende às necessidades de uma variedade de usuários que podem acessar os dados para qualquer necessidade que tenham. De acordo com especialistas, existem diferentes tipos de usuários de dados que podem ser classificados em três categorias principais com base em sua relação com os dados. Os primeiros são aqueles que simplesmente desejam um relatório diário em uma planilha. Os últimos são aqueles que precisam de mais análise, mas gostam de voltar à fonte de dados que não foram originalmente incluídos, e os terceiros são aqueles que querem usar os dados para responder a questões inteiramente novas.
Armazenamento rentável
Os Data Lakes são relativamente baratos e fáceis de armazenar porque os custos de armazenamento são mínimos e nenhuma pré-formatação é necessária. A abordagem de “armazenar tudo” do Data Lake torna-o significativamente mais barato do que o armazenamento de dados tradicional. Esta é uma forma lucrativa e tecnológica de enfrentar os desafios do Big Data.
Os dados estão disponíveis em todo momento
O Data Lake oferece suporte à democratização dos dados, garantindo que todos os funcionários tenham acesso aos dados sempre que precisarem. Todos os colaboradores têm acesso a todos os dados e têm a opção de utilizar apenas as informações essenciais às necessidades do negócio ou do seu departamento.
Os dados podem ser facilmente compartilhados
Os dados armazenados em um data lake são facilmente acessíveis e podem ser compartilhados por toda a empresa. Esta é uma grande vantagem para grandes organizações, onde mais de uma equipe precisará de informações para uma análise de dados aprofundada.
Fácil de usar
Ele oferece às organizações a oportunidade de armazenar seus dados no formato nativo antes de transformá-los em um banco de dados mais estruturado para uso futuro. Isso facilita o armazenamento e a transferência porque não há necessidade de mover dados entre sistemas legados.
Oferece acesso a grandes quantidades de dados
Os lagos de dados oferecem acesso incomparável a uma enorme, mais a navegável soma de dados que podem ser usados produtivamente no futuro. Esses repositórios de dados fornecem às empresas acesso ilimitado às informações.
Fornece dados para análise em tempo real
O Data Lake pode aproveitar grandes quantidades de dados e algoritmos de aprendizado profundo para chegar à análise de decisão em tempo real.
Suporta diversos idiomas
O Data Lake oferece suporte a SQL e várias opções de idiomas para análise e fornece recursos para atender a requisitos avançados.
Data Lake Vs Data Warehouse
Data Lakes e Data Warehouses são usados principalmente para armazenar big data. No entanto, eles têm muitas diferenças. Enquanto o Data Lake é usado para armazenar dados brutos, o Data Warehouse é um repositório para armazenar dados filtrados e estruturados que são processados para fins específicos.
A seguir estão algumas das principais diferenças entre Data Lakes e Data Warehouses.
Estrutura de dados
O Data Lake é usado para o armazenamento de dados brutos cujas finalidades são desconhecidas, enquanto os data warehouses são usados para armazenar dados processados e refinados. Por isso, o Data Lake fornece armazenamento com maior capacidade do que o Data Warehouse. Para armazenar apenas os dados processados, é recomendável usar o data warehouse.
Tipo de dados
O Data Warehouse armazena dados extraídos de sistemas transacionais e métricas qualitativas e ignora dados gerados de fontes de dados não tradicionais, como logs de servidor da web, dados de sensor e atividades de mídia social, entre outros. Por outro lado, Data Lakes engloba tipos de dados não tradicionais; preserva todas as formas de dados, independentemente da fonte e estrutura, e os transforma quando a organização está pronta para usá-los.
Acessibilidade
Outra diferença entre Data Lake e Data Warehouse é a acessibilidade e a facilidade de uso. Os Data Lakes são fáceis de usar e alterar porque carecem de estrutura. Os data warehouses, por outro lado, são mais estruturados, o que significa que há mais limitações para processar e manipular dados.
Usuários
Os Data Lakes são normalmente usados por cientistas de dados que estão familiarizados com dados brutos e brutos e têm ferramentas especializadas necessárias para entender e traduzir dados brutos para o tipo de data que as empresas usam. Os profissionais de negócios usam o data warehouse na forma de tabelas, gráficos, planilhas e muito mais. Quase todos em uma organização podem ler os dados processados que são armazenados em um data warehouse.
Objetivo
Data Lake e Data Warehouse utilizam dados com diferentes propósitos. Os usuários de Data Lake não sabem realmente como serão utilizados os dados armazenados, o que implica que Data Lake tem menos organização. O armazenamento de dados, pelo contrário, somente armazena dados processados que têm um uso específico dentro de uma organização; isso significa que os espaços de armazenamento não podem ser desperdiçados em dados que nunca podem ser usados.
Perspectivas
Os Data Lake contêm todas as formas de dados e permitem aos usuários acessar aos dados antes de que sejam transformados, o que faz com que os usuários possam obter resultados que o armazenamento de dados tradicional.
Como utilizar Data Lake para empresas?
As empresas que trabalham para estar mais impulsionadas pelos dados sempre estão buscando novas formas de administrar os dados de maneira eficiente. Mas os conjuntos de dados massivos não sempre são fáceis de analisar. Adotar uma abordagem de lago de dados pode resolver essas necessidades e ajudar com outros aspectos críticos como:
- Melhorar as relações com os clientes
- Melhores as atividades de investigação e desenvolvimento (I+D)
- Aumentar a eficiência operativa
Os seguintes passos podem te ajudar a implementar de maneira efetiva lagos de dados
Entender os principais benefícios dos Data Lakes
Um Data Lake fornece recursos essenciais que permitirão que você descubra novas maneiras de melhorar a análise e informar sua tomada de decisão. Uma quantidade e variedade esmagadoras de dados requerem gerenciamento. A governança de dados é essencial para padronizar os dados provenientes de diversas fontes, garantindo a precisão e transparência dos dados e evitando seu uso indevido.
Aproveite os Data Lakes para melhorar a inteligência empresarial
Business Intelligence é uma abordagem eficiente que permite aos especialistas de sua empresa usarem metodologias avançadas para trabalhar com grandes volumes de dados brutos. Isso ajuda a obter informações significativas, que podem melhorar a tomada de decisões e permite que você descubra novas oportunidades de crescimento do negócio.
Um Data Lake pode aprimorar uma solução de BI, fornecendo maior potencial para processamento de dados. Ele pode servir como uma fonte de dados centralizada para construir um data warehouse e funcionar como uma fonte direta de dados para BI.
Os Data Lakes têm aplicações em ciência de dados e engenharia de aprendizado de máquina, onde enormes conjuntos de dados são a espinha dorsal das soluções técnicas. Resumindo, um Data Lake pode se tornar um importante pilar de BI e ajudar a otimizar o processamento de dados brutos.
Adicione uma estrutura
Para entender as grandes quantidades de dados não estruturados armazenados no Data Lake, você deve criar alguma estrutura, como os metadados de um arquivo, a contagem de palavras, a rotulagem de classes gramaticais e assim por diante. O Data Lake oferece uma plataforma única onde você tem a capacidade de aplicar a estrutura em uma variedade de conjuntos de dados, permitindo processar dados combinados em cenários analíticos avançados.
Conclusão
O Data Lake está cada vez mais sendo usado para lidar com big data, que geralmente vem em alto volume e leva muito tempo para processar e analisar para obter insights significativos. Ter uma solução escalável e centralizada para armazenar grandes quantidades de dados brutos que permite a integração nativa com poderosas ferramentas de análise de dados está se tornando um conjunto cada vez mais essencial de ferramentas para empresas que desejam ser mais orientadas a dados em sua tomada de decisão.
