Sabe onde é que ficam guardados todas as informações que formam os programas e softwares? Se você pensou em data lake como essa opção de armazenamento, acertou.
Esse “data”, que em português significa dados, é muito comum dentro da área de Tecnologia da Informação (TI). Isso porque nesse campo do conhecimento observamos uma variedade de termos que usam essa palavra para se referir às inovações relacionadas ao tratamento de informações digitais.
Sendo assim, todas essas nomenclaturas têm uma temática similar, porém, cada uma serve para um propósito diferente. Para esclarecer melhor esse assunto, neste blog iremos explorar o conceito de data lake e nos aprofundar em cada uma de suas especificidades.
Boa leitura!
O que é um data lake?
Um data lake é um repositório centralizado que permite armazenar dados estruturados e não estruturados em qualquer escala. Com ele, é possível guardá-los como estão, ou seja, sem precisar primeiro estruturá-los e executar diferentes tipos de análise.
O software ainda conta com painéis de visualização para processamento de Big Data, análise em tempo real e Machine Learning (ML) para orientar melhor a tomada de decisões estratégicas.
Quais são as vantagens de ter um data lake?
De acordo com uma pesquisa da companhia de tecnologia Aberdeen, empresas que implementam um data lake em suas operações superam em 9% a performance de organizações do mesmo ramo no crescimento orgânico de receita.
Além disso, os gestores desses negócios são capazes de utilizar as funções de machine learning em fontes, como arquivos de log, dados de fluxos de cliques, mídia social e dispositivos conectados à Internet para executar diferentes tipos de análise a partir das informações contidas no armazenamento digital.
Esse processo auxilia a garantir diversas vantagens, como:
- Crescimento rápido dos negócios;
- Atração e retenção de clientes;
- Aumento de produtividade;
- Tomada de decisões informadas.
Quais são os elementos essenciais do data lake e para que servem?
O data lake conta com diversas funcionalidades que permitem empresas e profissionais de TI a realizarem tarefas de análise de dados com maior efetividade, sendo elas:
Migração de dados: propicia a importação de qualquer quantidade de dados em tempo real. Eles podem ser coletados de várias fontes e movidos para um único armazenamento, mantendo o seu formato original.
Catalogação com segurança: possibilita guardar tanto dados relacionais quanto dados não relacionais sem comprometer a segurança da operação.
Análise: inclui frameworks de código aberto, como Apache Hadoop, Presto e Apache Spark, que executam facilmente verificações no sistema.
Machine Learning: gera diferentes tipos de insights, onde os modelos são criados para prever resultados prováveis e sugerir uma série de ações para alcançar um resultado ideal.
Qual é a diferença entre data warehouse e um data lake?
Um data warehouse é um banco de dados otimizado, desenvolvido para utilizar dados relacionais de sistemas transacionais e das aplicações de linha de negócios. Além disso, conta com uma estrutura e esquema definidos antecipadamente para aprimorar consultas sequenciais rápidas.
Enquanto um data lake é usado para armazenar os mesmos arquivos que o primeiro modelo, mais os dados não relacionais de aplicativos móveis, dispositivos IoT (Internet das Coisas) e mídias sociais. A arquitetura digital é mais flexível, não sendo caracterizada quando os dados são capturados. Isso significa que você pode armazenar todos os seus dados sem um design cuidadoso.
Em suma, os benefícios dos data lakes são muito maiores, já que eles se tratam de uma evolução dos warehouse, que permitem habilitar recursos avançados para descobrir novos modelos de informações.
Quais são os desafios dos data lakes?
Mesmo sendo uma incrível opção de armazenamento digital, até os data lakes contam com alguns desafios em sua usabilidade, sendo os principais:
- Falta de supervisão de conteúdo para dados brutos;
- Necessita mecanismos definidos para catalogar e proteger as informações;
- Sem a configuração correta, os dados inseridos não poderão ser encontrados ou confiáveis, resultando em um “pântano de dados”;
- Exige manutenção constante de controles de acesso.
Por que implementar um data lake em nuvem?
O data lake é uma tecnologia ideal para ser usada diretamente na nuvem, já que ela oferece um conjunto diversificado de mecanismos analíticos e enormes economias de escala, que não necessitam de hardware e são acessadas remotamente.
Entre as vantagens de usá-los em conjunto, estão:
- Melhor segurança;
- Tempo de implantação reduzido;
- Atualizações de funcionalidades mais frequentes;
- Mais cobertura geográfica;
- Minimização dos custos vinculados à utilização real.
Aprenda mais sobre as tecnologias de dados
O mundo digital é construído por dados, por isso é essencial que um profissional de TI conheça e compreenda bem as tecnologias relacionadas a eles. Na Green, você encontra uma variedade de cursos e trilhas desenvolvidas especialmente para ensiná-lo a dominar essa área de conhecimento.
Quer saber mais? Acesso o site.
