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Não é exagero dizer que os dados se tornaram vitais para a sobrevivência dos negócios atuais. Afinal, eles permitem uma atuação mais estratégica, o que é imprescindível para aumentar a sua produtividade, eficiência e demais aspectos que impulsionam a sua performance no mercado. Nesse contexto, o Data Lake é um recurso indispensável para coleta e manutenção desses dados.
Você já parou para pensar qual é o volume de dados gerado diariamente pela sua empresa? Certamente, enorme, não é mesmo? O Data Lake serve como um reservatório para acomodar os dados produzidos pelos negócios. Há quem confunda esse conceito com o Big Data, mas são coisas diferentes. Quer saber mais? Neste post, explicamos quais são as distinções entre eles. Confira!
O que é o Data Lake?
Traduzido do inglês para o português, o termo ‘’Data Lake’’ significa ‘’Lago de Dados’’. O conceito foi criado em 2010, por James Dixon, Diretor de Tecnologia da Pentaho, para se referir a um local que armazena dados que fluem de diferentes fontes e que ainda não foram filtrados.
Partindo desse princípio, o Data Lake consiste em um repositório responsável pela centralização e armazenamento de todos os tipos de dados produzidos por uma organização e para o seu usuário próprio. Os dados são depositados nesse local em estado bruto, o que quer dizer que não passaram por processamento ou análise, nem sequer têm uma governança.
A finalidade do Data Lake é manter a organização dos dados coletados pela empresa, visto que em algum momento poderão ter valor estratégico, mesmo que futuramente não sejam requeridos para nenhuma atividade específica.
Como utilizar o Data Lake?
O uso de um Data Lake é recomendado para quando é necessário lidar com um grande volume de dados que não pode ser processado por apenas um servidor e dentro de um período de tempo aceitável, devendo ser encaminhado para um processamento paralelo e que possibilita a compactação de dados.
A primeira iniciativa para construir e utilizar um Data Lake é ter um processo de automação, contando com uma solução capaz de captar, analisar e distribuir todos os dados da empresa. Depois, é necessário configurar o seu Data Lake, identificar fontes de dados e estabelecer processos e automação.
Sempre que houver a necessidade de consultar dados para uma finalidade específica, você pode recorrer ao Data Lake para obtê-los, sendo necessários tratá-los para que sejam convertidos em informações úteis para o negócio.
Quando é preciso correlacionar conjuntos de dados provenientes de outros sistemas ou promover a alimentação da ferramenta a partir de plataformas analíticas complexas, as informações geradas pelo Data Lake devem ser publicadas em um Data Warehouse, que é uma central de informações que podem ser analisadas e utilizadas em tomadas de decisões.
Quais são as diferenças entre Data Lake e Big Data?
Como estão relacionados a dados, muitas vezes, pode haver confusão entre os termos ‘’Data Lake’’ e ‘’Big Data’’. De forma simples, podemos dizer que o primeiro se refere a um conceito de negócio, enquanto o segundo consiste em um conceito de tecnologia.
Basicamente, o Data Lake comporta todo o tipo de dado e o Big Data é um conjunto de técnicas voltadas para análise de grandes quantidades de dados, com a intenção de gerar resultados relevantes para a empresa.
Aplicação
No geral, o Data Lake é aplicado no armazenamento de dados relacionados, como banco de dados operacionais e dados de operações do negócio, e dados não relacionados, como os gerados por dispositivos móveis, mídias sociais e dispositivos de Internet das Coisas (IoT).
Esse conceito pode ser usado para processar e proteger grandes volumes de dados não estruturados, semiestruturados ou estruturados. Ele pode, ainda, manter dados em seu formato nativo e processá-los, independentemente das restrições de tamanho.
O Big Data pode ser aplicado em diferentes processos nas empresas. A aplicação desse conceito implica a realização de análises que podem contribuir para uma tomada de decisão mais acertada, a criação de novos negócios, a compreensão do comportamento do cliente e a otimização de preços e produtos.
Camadas
As camadas do Data Lake e do Big Data dizem respeito às etapas pelas quais os dados passam. O Data Lake tem três camadas, a de ingestão, a de armazenamento e a de cache e processamento. Entenda o que acontece em cada uma delas:
- camada de ingestão: armazena os dados brutos enviados para o Data Lake. Nela, o usuário tem a opção de fazer ou não o enriquecimento dos dados;
- camada de armazenamento em cache: armazena os dados processados, relacionais ou não relacionais, de forma temporária ou permanente. Nesse local, os dados podem ser visualizados, preparados para outros processos ou consumidos por sistemas externos;
- camada de processamento: oferece plataformas para a execução do processamento distribuído e da análise de conjuntos de dados. Além disso, essa camada é capaz de acessar dados depositados nas duas camadas anteriores.
Já o Big Data conta com três camadas: coleta, processamento, armazenamento e análise. Acompanhe como elas ocorrem:
- camada da coleta: coleta dados estruturados, não estruturados e semiestruturados gerados por pessoas e máquinas;
- camada do processamento: processa grandes volumes de dados, podendo utilizar cálculos e algoritmos para ordená-los e classificá-los.
- camada do armazenamento: possibilita o armazenamento dos dados tratados;
- camada da análise: utiliza ferramentas analíticas para fazer análises precisas e que gerem informações relevantes para o negócio.
Quais são as vantagens do Data Lake?
A cada operação, as empresas estão gerando dados que, em algum momento, poderão ser utilizados de forma estratégica pelos negócios. A implementação do Data Lake garante que esses dados sejam corretamente armazenados e estejam disponíveis para quando forem requisitados. Conheça os benefícios desse conceito para a sua rotina operacional.
Possibilidade de acessos simultâneos
Há ambientes de dados que limitam o seu acesso a poucos profissionais. Isso não acontece no Data Lake, que possibilita acessos simultâneos, o que significa que a sua equipe pode atuar em conjunto, o que potencializa insights e oportunidades de inovação.
Os dados contidos no Data Lake podem ser compartilhados entre muitos usuários, sem exigir que o time de TI precise atuar nesse sentido. Podemos destacar, ainda, que os dados podem ser classificados de acordo com qualquer critério pertinente para o negócio.
Entrega de dados brutos
Uma vez que armazena dados brutos, ou seja, que não foram tratados para um objetivo específico, conforme surgirem novas necessidades de análise na empresa, esses dados podem ser consultados e utilizados estrategicamente em qualquer departamento operacional.
Alto poder de organização
Quando a empresa opera com um Data Lake pode ter a certeza de que todos os seus dados serão adequadamente armazenados e, quando houver necessidade, você poderá dar um sentido a eles. Sem falar que eles também podem ser classificados de acordo com o seu interesse, o que gera um alto poder de organização para a empresa.
Disponibilidade a qualquer momento
Todos os dados armazenados no Data Lake podem ser acessados a qualquer momento pelos usuários credenciados, o que contribui para agilizar a realização de análises e a produtividade das suas equipes, além de estimular a inovação de processos.
A construção de uma grande base dados é uma atividade de alta complexidade e que pode afetar a qualidade e a disponibilidade de dados na rotina das empresas. O Data Lake simplifica essa questão, proporcionando um ambiente capaz de armazenar qualquer dado, mantendo a sua integridade para futuras análises.
No entanto, na hora de usar um Data Lake, é necessário tomar alguns cuidados, como designar profissionais responsáveis para gerenciá-lo, a fim de evitar que o ambiente se torne um grande depósito de dados irrelevantes.
O ideal é que os dados inseridos sejam nomeados por tags, estratégia que facilita a sua localização e utilização no dia a dia, além de definir processos para estruturar o Data Lake, prazos para que as informações sejam retidas e práticas de segurança.
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