A quantidade de dados no mercado apenas cresce, e as empresas enfrentam o desafio de filtrar e extrair valor dessas informações que vêm de diversas fontes e em diferentes formatos.
Então, surge o Data Lake, que significa um repositório de um grande volume de informações prontas para análises ágeis e eficientes, bem diferentes dos tradicionais bancos de dados que você já conhece.
Normalmente, bancos de dados exigem organização e estrutura prévias, já o Data Lake oferece flexibilidade para armazenar dados em seu formato original. Você passa a centralizar todas as informações em um único lugar, para explorar e gerar insights.
Imagine contar com todas as informações relevantes da sua organização integradas e prontas para análises? A equipe poderá aproveitar o máximo do potencial dos seus dados, com agilidade e precisão.
Para isso, vamos começar explicando o que é um Data Lake, como ele funciona e por que adotá-lo. Boa leitura!
O que é um data lake?
Um Data Lake é um repositório centralizado, escalável e super flexível que permite armazenar grandes volumes de dados em diversos formatos.
Ao contrário de bancos de dados tradicionais ou data warehouses, o Data Lake aceita qualquer tipo de dado sem necessidade de transformação imediata, sendo uma solução ideal para lidar com informações em larga escala de diversas fontes.
Ou seja, dados vindos de planilhas, sistemas como CRMs, sensores, redes sociais ou arquivos podem ser armazenados sem ajustes. A sua empresa pode analisar essas informações de forma personalizada, conforme suas necessidades, com insights mais adaptáveis às demandas.
Dentro de um Data Lake, os dados são organizados em camadas para facilitar seu uso: a camada bruta armazena os dados como chegaram, a camada processada os transforma e organiza para análises, e, por fim, a camada analítica é usada para relatórios e dashboards.
Saiba mais sobre esses componentes a seguir!
Principais componentes de um data lake
Uma empresa pode armazenar dados de vendas, feedbacks de clientes e imagens de sensores de lojas físicas em um único local, analisando esses elementos conforme necessário por causa de um Data Lake.
Ele é composto por vários componentes que trabalham juntos, de forma organizada, mas sem perder sua flexibilidade:
1. Data Sources
As fontes de dados são os locais de onde eles são coletados. Podem ser dados estruturados vindos de um sistema de Gestão do Relacionamento com o Cliente, dados semiestruturados de servidores ou redes sociais, ou até não estruturados de imagens, áudios, vídeos e mais. São a matéria-prima que será armazenada no Data Lake.
2. Data Ingestion
A ingestão é o processo de capturar e transferir dados de diferentes fontes para o Data Lake. Pode ser de diversas formas, como o famoso ETL (Extract, Transform, Load), processamentos em lotes ou em tempo real.
3. Storage
O armazenamento é onde todos os dados brutos são guardados no Data Lake. Ele pode armazenar qualquer tipo de dado, seja estruturado, semiestruturado ou não estruturado, seja armazenamento em nuvem ou outro tipo.
4. Data Processing
Os dados armazenados precisam ser processados, seja em grandes volumes periodicamente, de forma contínua - enquanto são gerados - ou apenas quando necessário.
5. Data Catalog
O catálogo de dados é essencial para que tudo seja facilmente localizável e compreensível no Data Lake. Ele fornece informações sobre os dados armazenados, como a descrição, o formato, as regras de interpretação, a origem, a data e muito mais.
6. Data Governance
A governança de dados deve garantir a ética, segurança e conformidade com as normas regulatórias. Por isso, inclui, nos Data Lakes, recursos de proteção, como controles de acesso ou monitoramento da qualidade, consistência e precisão.
7. Ferramentas de BI
O Data Lake oferece integração com ferramentas de análise de dados e business intelligence (BI) para extrair insights, como é o caso do Zoho Analytics. Essas ferramentas permitem a exploração dos dados, criação de dashboards e
relatórios - e até gerar insights preditivos com a tecnologia certa.
8. Data Architecture & Layers
Como você viu, o Data Lake possui diferentes camadas de dados para garantir que eles sejam processados e usados corretamente. Na camada bruta, os dados são armazenados sem qualquer transformação. Na processada, são limpos e transformados. Por fim, na analítica, são preparados para análises avançadas.
9. Visualização
Para que as empresas possam aproveitar os dados armazenados e processados, elas
precisam de boas ferramentas de visualização, que transformam dados complexos em insights com painéis, gráficos e relatórios, por exemplo. Assim, você facilita a tomada de decisões diariamente, já que os dados ficam mais compreensíveis e úteis.
10. Arquitetura de Dados em Nuvem (Cloud Architecture)
Muitos Data Lakes são implantados em plataformas de nuvem dado à sua escalabilidade, flexibilidade e disponibilidade. Assim, os dados são armazenados e acessados de qualquer lugar, podendo escalar conforme a necessidade.
Data lake vs. data warehouse: entenda a diferença
Com escalabilidade , flexibilidade para armazenar qualquer tipo de dado e a possibilidade de análises em tempo real, um Data Lake é uma ferramenta poderosa, que elimina complicações. Mas, provavelmente, você ouviu falar em Data Warehouse, e pode estar se perguntando qual é a diferença entre as tecnologias.
Ambos são soluções para o armazenamento e análise de dados, mas o Data Warehouse é um repositório estruturado, utilizado para armazenar dados para consultas rápidas e análise de relatórios, como tabelas de bancos de dados relacionais, dados financeiros e dados de vendas.
Os dados precisam ser estruturados e pré-processados antes de serem carregados no Data Warehouse. As informações são limpas e transformadas para garantir um formato uniforme, padronizado. A estrutura é rígida.
O armazenamento de dados pode ser mais caro, e exige mais preparação e formatação dos dados antes de serem carregados, o que reduz a flexibilidade.
"Um data warehouse poderosíssimo, de fácil integração e com preço competitivo."
Isso foi o que a Skyone afirmou sobre o Zoho Analytics. Assista o depoimento completo:
Aproveite e leia mais sobre data warehouse!
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