Quando se fala em sucesso das operações empresariais, o mercado atual tem como peça central os dados. As organizações que não aderem à transformação digital correm o risco de ficar para trás em relação aos seus concorrentes. O processo de coleta, tratamento e armazenamento de dados depende de algumas ferramentas, como o data lake, que possibilitam maior organização até o momento de gerar inteligência valiosa de negócios.
O data lake é um recurso fundamental para lidar com dados brutos que podem ser utilizados em algum momento pela organização. Por isso, entender esse conceito é crucial para as estratégias que envolvem a coleta, organização, interpretação e análise de dados a fim de gerar insights valiosos.
Acompanhe o texto para entender o que é o data lake, seu funcionamento e sua importância para as empresas!
O que é e para que serve o data lake?
O data lake é um repositório que permite a organização e o armazenamento de dados. Assim, as empresas data driven podem centralizá-los desde o momento em que são gerados.
A arquitetura de um data lake é aberta e escalável. Dessa maneira, é possível acomodar todos os tipos de dados, independentemente de sua fonte, como os tipos estruturados, semiestruturados e até mesmo não estruturados.
Isso tudo é possível sem sacrificar a confiabilidade dos dados, o que garante à empresa uma fonte de informações de alta credibilidade para nortear suas decisões.
Esse recurso oferece um meio de armazenar todos os tipos de dados sem necessariamente contar com um esquema. Dessa maneira, a análise de informações é sempre possível, já que os dados armazenados nunca são excluídos.
Em outras palavras, o data lake é uma fonte de dados. A partir dos dados armazenados, as empresas podem tirar informações valiosas e transformá-las em inteligência de negócio para potencializar seus esforços e embasar as tomadas de decisões.
Como funciona o data lake?
O data lake faz parte de uma estratégia geral de gerenciamento de dados. Com sua capacidade de armazenamento, ele consegue guardar qualquer tipo de dado.
Normalmente, são utilizados em estratégias ELT (extract, load, transform ou extrair, carregar e transformar). Nesse contexto, a empresa pode extrair e carregar o data lake em seu formato original. Esse modelo também acompanha a técnica de schema-on-read.
Aqui, os dados são aplicados a um plano ou esquema à medida que são retirados de algum armazenamento. Além disso, o processo de armazenagem de dados ocorre tradicionalmente, onde a transformação acontece antes do carregamento para o data warehouse.
Há vários casos de uso para um data lake, como a ingestão de fontes de dados semiestruturadas e não estruturadas — também conhecidas como Big Data. Nesse sentido, o data lake se mostra uma ótima alternativa para armazenar dados do tipo IoT (Internet of Things ou Internet das Coisas), que costumam ser mais complicados de armazenar.
Para isso, é possível adicionar dados estruturados a um data lake, caso o objetivo da empresa seja um único repositório onde os dados serão disponibilizados por meio da plataforma. A análise experimental também é outro exemplo de caso de uso desse recurso. Em meio à transformação da tecnologia e do mercado, a agilidade se tornou uma característica fundamental para o sucesso das empresas.
Por isso, um data lake pode ser considerado a peça-chave em situações do tipo prova de valor, devido à sua abordagem ELT. Os cientistas e analistas de dados podem aproveitar seus benefícios para provisionar e experimentar dados a partir do suporte de análise avançada que ele oferece.
Além disso, há o armazenamento de dados arquivísticos e históricos. Nem todo dado é utilizado frequentemente, mas todos devem estar sempre disponíveis para análise. Contar com o data lake permite dar suporte às estratégias de arquivamento ativas.
Quais as suas diferenças em relação ao warehouse?
Tanto o data lake como o data warehouse são utilizados para o armazenamento de dados. Porém, as suas semelhanças param por aí. Ambos contam com características e propósitos únicos, que podem ser utilizados para determinadas finalidades no dia a dia empresarial. O data lake conta com uma vastidão de dados brutos que ainda não foram tratados.
Em contrapartida, o warehouse serve como um repositório de dados estruturados e filtrados que já foram processados para uma finalidade específica. Por isso, a maior diferença entre ambos é justamente a estrutura variável de dados brutos em relação aos dados processados.
Os data lakes exigem uma capacidade de armazenamento muito superior. Os dados brutos e não processados são muito maleáveis, possibilitando uma análise mais rápida. Dessa maneira, o seu uso é ideal para o Machine Learning, pois possibilita desenvolver estratégias de aprendizado de máquina muito mais eficientes.
A finalidade é outro forte ponto de contraste entre o data lake e o data warehouse. No primeiro, a finalidade de partes individuais não é fixa. Por isso, os dados brutos fluem para um data lake com vários propósitos não determinados. Já o warehouse armazena apenas os dados que já foram tratados para algum objetivo específico.
Outro ponto de destaque está relacionado à maneira como os profissionais interagem com ambos. No caso dos data lakes, é preciso um conhecimento específico devido a sua complexidade. Lidar com dados não processados pode ser um processo desafiador, principalmente para aqueles que não estão familiarizados.
Lidar com dados brutos depende de um cientista de dados e de ferramentas especializadas para que os profissionais sejam capazes de entendê-los e traduzi-los para o uso empresarial. Como alternativa, há uma tendência por trás das ferramentas disponíveis para a preparação de dados.
Assim, é possível criar acesso de autoatendimento aos dados armazenados nos data lakes, favorecendo o acesso e compreensão das informações. Os dados são processados em gráficos, tabelas, planilhas, entre outros. Dessa forma, eles não ficam limitados apenas à equipe da empresa.
Por último, temos a questão da acessibilidade de ambos os recursos. Nesse ponto, estamos nos referindo ao uso do repositório em si. A arquitetura do data lake não tem estrutura.
Por isso, ela é muito mais fácil de ser acessada e alterada. Além disso, todas as modificações realizadas nos dados podem ser feitas com mais agilidade.
Já o warehouse pode ser mais limitado nesse aspecto. Ele é, por design, mais estruturado. Por isso, o processamento e a estrutura de dados tornam as informações mais fáceis de serem decifradas. Ainda assim, essas limitações podem tornar os data warehouses mais difíceis e custosos de serem manipulados.
Quais são os elementos essenciais do data lake?
Agora que você viu o que é um data lake e como ele se difere dos data warehouse, confira, a seguir, os principais elementos que você deve considerar para a sua estratégia de Big Data.
Alta flexibilidade
Devido às características do data lake, ele permite um processo de modelagem e análise muito mais eficiente e rápido em comparação ao warehouse. Isso ocorre porque, como ele é um repositório de dados brutos, os cientistas de dados contam com mais flexibilidade ao tratar os dados para obter insights mais avançados e pertinentes para a empresa.
Alta escala
O data lake proporciona enormes benefícios para as empresas em relação aos outros modelos. Por isso, um de seus elementos essenciais é justamente a sua escalabilidade de alto nível. A partir de um mecanismo de inserção de dados mais flexível, é possível contar com um crescimento em tempo real.
Aqui, os dados precisam apenas chegar aos armazéns para serem incluídos — dispensando qualquer tipo de padronização. Caso seja utilizada a tecnologia de cloud, esse processo pode ser ainda mais rápido. Com isso, as organizações não precisam investir em infraestrutura, e sua única preocupação será a aquisição de mais espaço para armazenar os dados.
Grande compatibilidade
Os data lakes permitem o armazenamento de qualquer tipo de dado bruto. Devido a essa característica, podemos ter um bom panorama referente a disponibilidade das informações armazenadas.
Com isso, podemos afirmar que existe uma grande compatibilidade de ferramentas de data science com os dados de um data lake.
Como eles são escritos da mesma maneira que são gerados, os dados são passíveis de uso por qualquer ferramenta ou sistema. Assim, as organizações podem ampliar suas operações, já que várias necessidades empresariais podem ser saciadas por meio de um mesmo data lake.
Velocidade no input de dados
O processamento de dados pode levar tempo até que eles sejam transformados em informações para as empresas. Como o data lake recebe qualquer tipo de dado, é possível trazer mais velocidade às operações da empresa. A rapidez com que os dados são inseridos no banco de dados é praticamente a mesma em que são gerados.
Dessa maneira, os profissionais envolvidos podem ter um maior aproveitamento em relação aos dados. Isso ocorre pois não será necessário desenvolver rotinas para tratar os dados, permitindo que as equipes tenham foto em suas tarefas prioritariamente em relação às atividades de análise de informação.
Maior colaboração
Outro elemento essencial do data lake é a sua capacidade de potencializar a colaboração no ambiente empresarial. Sua simplicidade é o ponto forte dessa característica. Ao contrário de outros modelos, aqui, é possível causar uma grande abrangência em relação aos profissionais que o utilizam.
Dessa maneira, é possível reforçar o trabalho colaborativo de forma ativa e constante por meio do data lake. Isso acontece porque o acesso e trabalho podem ser feitos em sua grande maioria sem uma equipe de TI na organização. Dessa maneira, os profissionais de diferentes setores podem aproveitar os recursos e benefícios do data lake sem grandes dificuldades.
Quais seus principais desafios?
O data lake traz muitos benefícios para o dia a dia empresarial, possibilitando direcionar melhor as tomadas de decisões e alcançar resultados melhores. Porém, existem alguns desafios que vão desde sua implementação à correta utilização de seus recursos. Para isso, é fundamental contar com ferramentas que podem trazer melhor desempenho ao seu uso.
Sem as ferramentas adequadas, os data lakes podem sofrer problemas de confiabilidade de dados, o que dificulta o raciocínio dos cientistas e analistas sobre os dados coletados e reduz a eficiência de suas estratégias. Outra questão que pode impactar no seu desempenho é o alto volume de dados coletados.
À medida em que o tamanho dos dados vai aumentando, os mecanismos de consulta tradicionais podem sofrer perda de performance. Isso pode transformar o seu data lake em um pântano de dados, e a aglomeração de dados sem utilidade é considerada um dos maiores desafios de sua implementação.
Tornar o data lake efetivo, de modo que sirva como uma fonte de dados relevantes, pode ser um processo complicado. Nesse sentido, contar com a ajuda de especialistas pode ser necessário para evitar situações em que a performance possa ser comprometida.
Qual é a importância da Inteligência Artificial e do Machine Learning para um bom uso do data lake?
A arquitetura de um data lake é muito simples devido à disposição dos dados que são coletados e armazenados. Dessa forma, eles podem surgir de diferentes fontes de dentro da organização, trazendo vários recursos importantes para a empresa desenvolver seus processos.
A escalabilidade massiva fornecida por essa arquitetura pode ser ainda mais eficiente quando aliada a outras tecnologias que promovem a transformação digital no modelo de negócios de uma empresa. Ao utilizar o data lake de forma estratégica, é possível preparar o negócio para incorporar a inteligência artificial e o Machine Learning.
Os data lakes permitem transformar dados brutos em informações estruturadas, prontas para diversas finalidades, como o aprendizado de máquina com baixa latência. Como os dados ficam retidos indefinidamente e a baixo custo, o seu uso futuro para o Machine Learning e análise se torna um importante recurso para a empresa.
O aprendizado de máquina pode trazer enormes benefícios, como transformar o data lake em data hubs, o que oferece maior eficiência para o seu uso. Além disso, essa tecnologia também traz melhores possibilidades de extrair valor dos dados coletados, disponibilizando análises causais e hipóteses para quais variáveis e domínios de dados são cruciais para determinados resultados na empresa.
Como você pôde entender ao longo deste texto, o data lake é um repositório flexível de dados. Ele traz ótimas oportunidades de negócio quando aplicado efetivamente em uma empresa, possibilitando uma análise precisa sobre diversos aspectos essenciais do mercado onde a marca está inserida.
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