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Em meio à onda de digitalização e expansão da Internet das Coisas (IoT), as organizações estão enfrentando um crescimento sem precedentes na quantidade e diversidade de dados. Segundo a Pesquisa IoT, Edge e Serviços Digitais da Frost & Sullivan, em 2023 o número de dispositivos ativos conectados à IoT alcançará a marca de 41,76 bilhões. Ou seja, um aumento de 18% em comparação a 2022.
Os data lakes surgem nesse cenário como uma solução eficiente,
permitindo o armazenamento de enormes volumes de dados, independentemente de sua fonte ou formato, em um único local.
Esses repositórios de dados facilitam não só a gestão dos dados, mas também sua análise,
proporcionando valiosos insights para as empresas.
Crucial para a transformação digital,
os data lakes são peças-chave para uma gestão baseada em dados, embora sua implementação e gestão exijam habilidades especializadas e uma forte governança de dados.
Um data lake é um sistema de armazenamento de dados que é projetado para armazenar grandes quantidades de dados em seu formato nativo.
O conceito é de que o Data Lake é um repositório de dados que
armazena grandes volumes de dados brutos até que seja necessário.
Diferente de um data warehouse, que armazena dados de forma estruturada e processada, um data lake armazena os dados como eles são, permitindo uma maior flexibilidade em termos de tipos de dados e processos de análise.
O objetivo principal de um data lake é
oferecer um local centralizado e acessível para armazenar todos os dados brutos que uma organização pode coletar, de uma variedade de fontes.
Além disso, eles
podem ser usados para a realização de diferentes tipos de análise de dados sem a necessidade de mover os dados para um sistema diferente. Os tipos de análise são divididos em descritiva, preditiva e diagnóstica. Veja na tabela a seguir alguns casos de uso de Data Lake:
Tipo de Análise | Descrição | Exemplo |
---|---|---|
Descritiva | Descreve o que aconteceu com base em dados históricos. | Calcular a média de vendas por mês, o número de usuários ativos em um site. |
Diagnóstica | Explica por que algo aconteceu ao investigar os dados em detalhes. | Entender por que as vendas caíram em um determinado mês analisando dados de marketing, preços, competição e eventos externos. |
Prescritiva | Recomenda ações para lidar com o futuro previsto. | Aconselhar a aumentar a produção ou ajustar a estratégia de preços baseando-se na previsão de aumento na demanda por um produto. |
Preditiva | Prevê o que provavelmente acontecerá no futuro com base em dados históricos. | Prever a probabilidade de um cliente cancelar um serviço, a demanda futura por um produto ou o risco de inadimplência em um empréstimo. |
O funcionamento do data lake é relativamente simples: os
dados são coletados de várias fontes,
armazenados no data lake em seu formato original e, em seguida, ferramentas e aplicações são usadas para puxar esses dados e
utilizá-los conforme necessário.
Como os dados não são transformados ou processados antes de entrar no data lake, é possível manter todos os dados brutos. Assim,
permitindo uma análise mais aprofundada e completa pelos cientistas de dados.
Confira a seguir um
resumo simplificado de como um Data Lake geralmente funciona:
A organização de um data lake pode ser um desafio, devido à grande quantidade e variedade de dados.
É importante ter práticas de governança de dados eficazes para garantir que os dados sejam de qualidade, seguros e acessíveis.
Isso pode incluir a implementação de metadados para ajudar na catalogação e busca de dados, a criação de políticas de acesso aos dados e a garantia de que os dados são mantidos seguros e em conformidade com as regulamentações pertinentes.
Estabeleça políticas e diretrizes claras para gerenciar seus dados. Isso inclui definir papéis e responsabilidades, bem como garantir conformidade com regulamentos de privacidade e segurança de dados.
Implemente um sistema robusto de metadados para catalogar e descrever os dados armazenados. Isso facilita a busca e a recuperação dos dados quando necessário.
Garanta a qualidade dos dados que entram no data lake. Isso envolve a detecção e correção de erros, bem como a padronização de formatos.
Estabeleça controles de segurança rigorosos para proteger os dados. Isso inclui criptografia, autenticação e autorização adequadas para garantir que apenas pessoas autorizadas tenham acesso aos dados.
Defina políticas claras de acesso aos dados, determinando quem pode acessar, visualizar e modificar os dados. Isso ajuda a manter a integridade dos dados e minimiza riscos de vazamentos ou abusos.
Crie um catálogo organizado que permita aos usuários localizar e entender facilmente os conjuntos de dados disponíveis. Isso agiliza o processo de descoberta e análise de informações.
Implemente um sistema de monitoramento para rastrear a atividade no data lake. Isso ajuda a identificar problemas, detectar padrões de uso e manter a conformidade.
Garanta que os usuários envolvidos compreendam as práticas de governança e saibam como usar o data lake de maneira eficaz e segura.
Data lakes são úteis quando uma organização tem grandes volumes de dados brutos que precisam ser armazenados de forma eficaz e acessível.
Por serem projetados para lidar com dados de qualquer tipo, eles são uma boa escolha quando a organização lida com dados estruturados e não estruturados.
Além disso, eles permitem que as organizações realizem análises de dados mais complexas, o que pode levar a insights mais profundos.
Entenda quando o Data Lake se torna mais necessário:
A principal vantagem de um data lake é a sua flexibilidade.
Como os dados são armazenados em seu formato bruto, eles podem ser analisados de várias maneiras, sem a necessidade de transformação prévia.
Isso
permite que as organizações descubram insights que podem ser perdidos em sistemas de armazenamento de dados mais tradicionais.
Além disso, como todos os dados são armazenados em um único local, isso simplifica o processo de gerenciamento e acesso aos dados.
Separamos as principais vantagens
que o Data Lake pode trazer para a sua empresa:
Um data lake armazena dados em seu formato bruto ou nativo, o que significa que nenhuma informação é perdida durante o processo de transformação.
Como os dados são armazenados em seu formato original, eles podem ser transformados de várias maneiras para análises diferentes. Isso permite flexibilidade no tipo de análise que pode ser realizada.
Data lakes são projetados para serem altamente escaláveis, permitindo que as organizações armazenem e processem volumes crescentes de dados.
Data lakes podem acomodar dados de diversas fontes e tipos, sejam eles grandes quantidades de dados estruturados, semi-estruturados ou não estruturados.
Muitas soluções de data lake utilizam tecnologias de armazenamento de baixo custo, o que pode resultar em economia de custos em relação aos sistemas de armazenamento de dados tradicionais.
A capacidade de armazenar grandes quantidades de dados e de analisá-los de várias maneiras pode facilitar a inovação e aumentar a agilidade empresarial.
Dada a tendência de crescimento exponencial dos dados, ter um data lake pode ajudar uma organização a estar preparada para lidar com o aumento futuro dos volumes de dados.
Elementos essenciais das soluções de data lake
Uma boa solução de data lake deve ser escalável para acomodar o crescimento dos dados ao longo do tempo e deve oferecer
alta performance para suportar análises de dados complexas.
Além disso, sua capacidade de armazenar grandes volumes de dados diversos de forma centralizada e econômica, permitindo uma ampla gama de possibilidades de análise.
No entanto,
para aproveitar ao máximo um Data Lake, é crucial garantir uma boa governança de dados e a manutenção da qualidade dos dados.
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Com uma abordagem centrada na qualidade e na segurança dos dados, a Sysvision ajuda a
superar os desafios da organização de dados complexos,
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