O que é um data lake e como utilizar na sua empresa?

O que é um data lake e como utilizar na sua empresa?

Nos dias atuais, ouvimos muito sobre os termos Big Data, Data Lake ou Data Warehouse, no mundo de TI é muito comum, mas do que se trata?

O vasto universo de dados e fontes do Big Data precisam ser coletados e armazenados pelas empresas, para que possam ser tratados e utilizados como informação.

Nesse interim, as empresas enfrentam desafios como armazenamento, extração, análise de dados, mão de obra qualificada e outros fatores que dificultam a transformação digital para os negócios.

Conheçamos as arquiteturas e modelos Data Lake e Data Warehouse.

Qual a diferença entre Data Lake e Data Warehouse?

Repositório de dados usado pelas empresas, o Data Lake operacionaliza o big data. Ou seja, o Data Lake é uma fonte de dados.

Já o Data Warehouse é um armazém de dados, que gerenciam dados para possível análise.

Então, a diferença entre eles é a forma que as informações são dispostas nos repositórios, onde os dados ficam armazenados no seu estado bruto, ou seja, sem tratativa alguma, porém, no Data Warehouse eles são filtrados e catalogados, para depois serem armazenados.

O Data Lake possui os benefícios:

  • Garantia de custo baixo, escalabilidade e colaboração;
  • Rápida inserção de dados;
  • Compatibilidade com ferramentas de ciência de dados.

Já o Data Warehouse possui os seguintes benefícios:

  • Organizados por assunto;
  • Dados integrados e estáveis
  • Análise variável com o tempo.

Ambos possuem modelos e particularidades, bem como benefícios e diferenciais, por isso é importante compreender para adquirir o mais adequado ao negócio.

Por que investir em Data Lake na empresa?

Os dados sempre fizeram parte de todos os negócios, e com a evolução tecnológica, é preciso ter cuidado e organização para a gestão. Com o Data Lake passa a ter um recurso com diversas e importantes decisões.

Segue algumas vantagens para o investimento:

Dados sempre disponíveis: os dados organizados e de fácil extração, com dados confiáveis a qualquer momento.

Maior flexibilidade: permite garimpar os dados de diversas formas e poderão fornecer futuros diagnósticos.

Volume ideal de informação: as informações já filtradas estarão à disposição na quantidade correta.

Baixo custo de implementação: trazendo sofisticação com um repositório de inúmeras possibilidades para armazenamento de informações, simples de assimilar e dispensa arquitetura de estruturação.

Desafios para implementar um Data Lake na sua empresa

Sendo um espaço virtual de quantidade, sempre há risco de que um Data Lake se torne um grande aglomerado de informações inúteis. Portanto, o maior desafio é torna-lo efetivo para o uso na sua empresa, com dados relevantes e estruturados.

É importante considerar na sua implementação as etapas do processo:

  1. Landing Zone: construir um Data Lake de destaque para os sistemas de TI, com um ambiente virtual de captura de dados de baixo custo e escalabilidade.
  2. Data Science Environment: acessar em regime experimental, para possível retirada de dados, códigos abertos.
  3. Offload For Data Warehouses: agora as informações são integradas aos enterprise data warehouve da empresa, ou seja, dados inúteis já ocupam espaço no Data Lake.
  4. Critical Component of Data Operations: o Data Lake já substitui repositórios de pequena escala, e as empresas podem optar por criar sistemas de varredura e limpeza de dados externos.

Permitir que os gestores encontrem as informações úteis a fim de formular estratégias, implementar um Data Lake com as melhores práticas. Procure uma consultoria e adapte seu negócio.