O que é um data lake?
Um data lake é um local centralizado onde uma organização pode armazenar dados estruturados e não estruturados. Este sistema permite que os dados sejam armazenados como estão e pode executar análises que ajudam na tomada de decisões. Os data lakes ajudam as empresas a extrair mais valor de seus dados.
As empresas costumam usar bancos de dados relacionais para armazenar e gerenciar dados para que possam ser facilmente acessados e as informações necessárias possam ser encontradas.
Casos de uso de data lake
O baixo custo e o formato aberto dos data lakes os tornam essenciais para a arquitetura de dados moderna. Os possíveis casos de uso para esta solução de armazenamento de dados incluem:
- Mídia e entretenimento: Serviços de streaming digital podem aumentar a receita melhorando seu sistema de recomendação, influenciando os usuários a consumir mais serviços.
- Telecomunicações: Empresas multinacionais de telecomunicações podem usar um data lake para economizar dinheiro construindo modelos de propensão ao churn que reduzem a rotatividade de clientes.
- Serviços financeiros: Empresas de investimento podem usar data lakes para impulsionar o aprendizado de máquina, permitindo o gerenciamento de riscos de portfólio à medida que dados de mercado em tempo real se tornam disponíveis.
Benefícios do data lake
Quando as organizações conseguem aproveitar mais dados de várias fontes dentro de um prazo razoável, elas podem colaborar melhor, analisar informações e tomar decisões informadas. Os principais benefícios são explicados abaixo:
- Melhorar as interações com os clientes. Os data lakes podem combinar dados de clientes de vários locais, como gestão de relacionamento com o cliente, análises de mídias sociais, histórico de compras e tickets de atendimento ao cliente. Isso informa a organização sobre a possível rotatividade de clientes e maneiras de aumentar a lealdade.
- Inovar P&D. As equipes de pesquisa e desenvolvimento (P&D) usam data lakes para testar melhor hipóteses, refinar suposições e analisar resultados.
- Aumentar a eficiência operacional. As empresas podem facilmente executar análises em dados gerados por máquinas da internet das coisas (IoT) para identificar maneiras potenciais de melhorar processos, qualidade e ROI para operações de negócios.
- Impulsionar ciência de dados e aprendizado de máquina. Dados brutos são transformados em dados estruturados usados para análises SQL, ciência de dados e aprendizado de máquina. Como os custos são baixos, os dados brutos podem ser mantidos indefinidamente.
- Centralizar fontes de dados. Os data lakes eliminam problemas com silos de dados, permitindo fácil colaboração e oferecendo aos usuários a jusante uma única fonte de dados.
- Integrar diversas fontes e formatos de dados. Qualquer dado pode ser armazenado indefinidamente em um data lake, criando um repositório centralizado para informações atualizadas.
- Democratizar dados por meio de ferramentas de autoatendimento. Esta solução de armazenamento flexível permite a colaboração entre usuários com diferentes habilidades, ferramentas e idiomas.
Desafios do data lake
Embora os data lakes tenham seus benefícios, eles não vêm sem desafios. As organizações que implementam data lakes devem estar cientes das seguintes dificuldades potenciais:
- Problemas de confiabilidade: Esses problemas surgem devido à dificuldade de combinar dados em lote e de streaming e à corrupção de dados, entre outros fatores.
- Desempenho lento: Quanto maior o data lake, mais lento é o desempenho dos motores de consulta tradicionais. O gerenciamento de metadados e a partição inadequada de dados podem resultar em gargalos.
- Segurança: Como a visibilidade é limitada e a capacidade de excluir ou atualizar dados é insuficiente, os data lakes são difíceis de proteger sem medidas adicionais.
Elementos básicos do data lake
Os data lakes atuam como uma única fonte de verdade para dados dentro de uma organização. Os elementos básicos de um data lake envolvem os próprios dados e como eles são usados e armazenados.
- Movimentação de dados: Os dados podem ser importados em sua forma original em tempo real, independentemente do tamanho.
- Análises: Informações acessíveis a analistas, cientistas de dados e outros stakeholders relevantes dentro da organização. Os dados podem ser acessados com a ferramenta ou estrutura de análise de escolha do funcionário.
- Aprendizado de máquina: As organizações podem gerar insights valiosos em uma variedade de tipos. Software de aprendizado de máquina é usado para prever resultados potenciais que informam planos de ação dentro da organização.
Melhores práticas de data lake
Os data lakes são mais eficazes quando estão bem organizados. As seguintes melhores práticas são úteis para esse propósito:
- Armazenar dados brutos. Os data lakes devem ser configurados para coletar e armazenar dados em seu formato de origem. Isso dá aos cientistas e analistas a capacidade de consultar dados de maneiras únicas.
- Implementar políticas de ciclo de vida de dados. Essas políticas ditam o que acontece com os dados quando eles entram no data lake e onde e quando esses dados são armazenados, movidos e/ou excluídos.
- Usar marcação de objetos: Isso permite que os dados sejam replicados em várias regiões, simplifica as permissões de segurança ao fornecer acesso a objetos com uma tag específica e permite filtragem para fácil análise.
Data lake vs. data warehouse
Data warehouses são otimizados para analisar dados relacionais provenientes de sistemas transacionais e aplicativos de linha de negócios. Esses dados têm uma estrutura e esquema predefinidos, permitindo consultas SQL mais rápidas. Esses dados são limpos, enriquecidos e transformados em uma única fonte de verdade para os usuários.
Data lakes armazenam dados relacionais de aplicativos de linha de negócios e dados não relacionais de aplicativos, mídias sociais e dispositivos IoT. Ao contrário de um data warehouse, não há um esquema definido. Um data lake é um lugar onde todos os dados podem ser armazenados, caso surjam perguntas no futuro.
Martha Kendall Custard
Martha Kendall Custard is a former freelance writer for G2. She creates specialized, industry specific content for SaaS and software companies. When she isn't freelance writing for various organizations, she is working on her middle grade WIP or playing with her two kitties, Verbena and Baby Cat.
