Por que o data lakehouse é essencial na estratégia de dados?

A transformação digital tornou os dados o ativo mais valioso das organizações modernas. No entanto, acompanhar o crescimento exponencial dessas informações exige arquiteturas flexíveis, escaláveis e robustas.

O conceito de data lakehouse surge como resposta a esse cenário, propondo a convergência entre data lakes e data warehouses. Essa abordagem viabiliza analytics avançado, inteligência artificial e maior capacidade de governança quando combinada com práticas e ferramentas adequadas.

A eficácia dessa arquitetura depende da capacidade de integrar sistemas heterogêneos, sejam eles legados, on-premise ou em nuvens públicas e privadas

Este guia apresenta o que é data lakehouse, seus benefícios, funcionamento prático e orientações para implementar essa arquitetura estrategicamente no contexto brasileiro. Boa leitura!

Entenda o conceito de data lakehouse e sua importância

Trata-se de uma arquitetura de dados que integra a flexibilidade dos data lakes, capazes de armazenar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, com características tradicionalmente associadas aos data warehouses, como controle transacional, performance analítica e governança, viabilizadas por formatos de tabelas transacionais e camadas de metadados.

Diferentemente das abordagens tradicionais, as ferramentas modernas de integração que sustentam o data lakehouse devem oferecer suporte a múltiplos estilos, como processamento em lote (batch), eventos e sincronização near real-time.

Com a demanda crescente por analytics de baixa latência, machine learning e inteligência artificial, as empresas buscam modelos arquiteturais que permitam acesso rápido, seguro e escalável a informações confiáveis.

Grandes organizações, especialmente em setores como financeiro, varejo, indústria e telecomunicações, têm adotado data lakehouse para suportar projetos de automação, predição e personalização de serviços. O modelo se destaca por permitir escalabilidade horizontal em ambientes multicloud, integração simplificada de múltiplas fontes e democratização do acesso aos dados.

Confira também nosso artigo sobre a diferença entre data lake e big data!

Como a arquitetura data lakehouse funciona na prática?

A arquitetura data lakehouse opera a partir de uma camada de armazenamento unificada, geralmente em object storage, desacoplada das camadas de processamento e consumo. Essa separação entre storage e compute permite escalar workloads analíticos, de machine learning e de BI de forma independente.

Essa abordagem elimina silos e facilita a criação de pipelines de dados robustos, em que a ingestão de dados, o processamento e o acesso ocorrem de modo orquestrado.

Para que essa estrutura seja eficiente, é vital a presença de processos de automação e monitoramento de fluxos que garantam a escalabilidade em ambientes distribuídos e multicloud. Abaixo, detalhamos os principais componentes operacionais dessa arquitetura:

1. Camada de armazenamento unificada

Centraliza dados brutos e processados, permitindo versionamento e catalogação. Diferente de repositórios isolados, ferramentas como o DHuO atuam como centrais de controle, permitindo que políticas de retenção e auditoria sejam aplicadas diretamente sobre essa camada.

2. Camada de processamento e transformação

Possibilita transformações, enriquecimento e agregação de dados, geralmente utilizando engines como Apache Spark. Nessa etapa, o uso de pipelines visuais facilita a aplicação de regras de limpeza, padronização e validação, garantindo que a informação seja consistente antes de chegar aos sistemas consumidores.

3. Camada de acesso e governança

Viabiliza consultas via SQL, APIs e ferramentas de BI, integrando analytics e relatórios dinâmicos. A grande diferença para data lakes puros é a adição de mecanismos de rastreamento de linhagem (data lineage) e mascaramento de dados sensíveis, garantindo conformidade com regulamentos como a LGPD e HIPAA sem impactar o desempenho.

4. Integração contínua e baixa latência

Para pipelines analíticos complexos, a lakehouse agrega flexibilidade e suporte a múltiplos formatos. Através de tecnologias de event streaming e webhooks, é possível realizar integrações contínuas com baixa latência, promovendo fluxos de dados sincronizados que aumentam a capacidade de resposta a eventos críticos.

Principais benefícios do data lakehouse para as empresas

A adoção de data lakehouse oferece vantagens competitivas tangíveis:

• Escalabilidade elástica: suporte ao crescimento de dados sem comprometer a performance;
• Governança consistente e auditável: frequentemente federada;
• Redução de custos: consolidação de infraestrutura elimina a necessidade de múltiplos ambientes;
• Performance analítica aprimorada:análises near real-time quando combinada com pipelines de streaming/CDC e arquitetura de serving adequada;
• Flexibilidade na ingestão: integração de fontes variadas, formatos heterogêneos e dados em streaming;
• Habilitação de projetos avançados: analytics, machine learning e inteligência artificial se tornam mais ágeis e eficientes.

Integração de dados: base da arquitetura data lakehouse

A integração de dados de múltiplas fontes é o pilar central para o sucesso da arquitetura data lakehouse. Organizações precisam consolidar informações provenientes de sistemas legados, ERPs, CRMs, sensores IoT, redes sociais e plataformas externas.

Entre os desafios técnicos mais comuns estão a padronização de formatos, a sincronização entre ambientes on-premises e cloud e a orquestração eficiente dos pipelines de dados. Métodos como ETL (Extract, Transform, Load), ELT e integração via APIs são empregados para garantir interoperabilidade e unificação.

Pipelines bem estruturados favorecem a execução de workloads analíticos, machine learning e analytics near real-time. O data lakehouse se destaca por permitir integração contínua e automatizada, reduzindo o tempo até a disponibilização dos dados para análises e promovendo maior agilidade na tomada de decisões.

Governança de dados e qualidade como diferenciais no data lakehouse

No contexto de data lakehouse, governança de dados estruturada e mecanismos de controle de qualidade de dados são diferenciais estratégicos.

Garantir a confiabilidade, rastreabilidade e conformidade dos dados é fundamental para que o analytics avançado gere insights precisos e sustentáveis.

Práticas recomendadas incluem a implementação de data catalogs para catalogação e descoberta, lineage para rastreamento de origem e transformação dos dados, políticas de acesso granular e auditoria contínua. Além disso, a conformidade regulatória exige recursos avançados, como:

• Anonimização e mascaramento de dados sensíveis, atendendo à LGPD e HIPAA;
• Controle de acesso baseado em papéis (RBAC) e logs de auditoria completos;
• Criptografia ponta a ponta para mitigar riscos de segurança em ambientes distribuídos.

Soluções tecnológicas robustas permitem monitoramento da qualidade de dados near real-time, identificação de anomalias e gestão de compliance regulatório.

Essas ações asseguram que a arquitetura lakehouse se mantenha alinhada aos requisitos legais e às melhores práticas de segurança, tornando-se base para iniciativas de inteligência de negócio, analytics preditivo e IA ética.

Data lakehouse como habilitador para analytics avançado e IA

A arquitetura data lakehouse viabiliza o desenvolvimento de soluções de analytics avançado e inteligência artificial em larga escala.

O modelo possibilita a construção de dashboards dinâmicos, análises preditivas e projetos de machine learning com performance superior. Entre os principais ganhos estão:

• Flexibilidade para ingestão e processamento de grandes volumes;
• Dashboards customizáveis que suportam decisões baseadas em dados confiáveis;
• Redução de silos informacionais: dados integrados e acessíveis para diversos times;
• Acurácia aprimorada em modelos de machine learning, fruto de dados mais limpos e governados.

Com a lakehouse, equipes de analytics e ciência de dados podem experimentar, treinar algoritmos e entregar valor com mais rapidez, aproveitando a performance analítica e a escalabilidade da infraestrutura.

Data Lakehouse em Telecom: análise de dados e inteligência no setor

Para a análise de dados em telecomunicações, o lakehouse ajuda a unificar CDR (Call Detail Records), CRM, billing, dados de rede e canais digitais em uma base governada, reduzindo a duplicação de pipelines e acelerando a criação de indicadores confiáveis.

Já para a inteligência de dados no setor de telecomunicações, essa arquitetura habilita casos de uso críticos, desde que exista controle de qualidade, linhagem e políticas de conformidade com a LGPD para dados sensíveis. Alguns exemplos práticos incluem:

• Previsão de churn e retenção: cruzamento de dados de CDR, billing e interações no CRM para identificar perfis propensos ao cancelamento;
• Qualidade de rede (QoS/QoE): análise de telemetria e eventos de rede near real-time para otimizar a experiência do usuário;
• Detecção de fraude: monitoramento de padrões de uso, identidade e fluxos de pagamentos para mitigar riscos operacionais.

Data Mesh, Data Fabric e tendências modernas em arquitetura de dados

O cenário de arquitetura de dados tem evoluído com conceitos complementares ao data lakehouse, como data mesh e data fabric.

O data mesh propõe a descentralização da governança e do domínio dos dados, permitindo que times independentes gerenciem seus próprios conjuntos de dados como produtos.

Já o data fabric se refere a uma malha inteligente de integração, automação e orquestração entre ambientes, promovendo interoperabilidade e agilidade.

Na prática, muitas empresas adotam governança federada: padrões e controles centrais (segurança, catálogo, políticas LGPD) com execução e ownership por domínios (data products), alinhando lakehouse e data mesh.

Como implementar data lakehouse: passos práticos para a jornada de dados

A implementação de um data lakehouse demanda planejamento rigoroso e alinhamento estratégico. Os principais passos incluem:

• Diagnóstico de maturidade em dados e identificação das necessidades do negócio.
• Mapeamento de requisitos técnicos, regulatórios e de governança.
• Escolha de tecnologias aderentes ao ecossistema da organização.
• Definição de políticas de governança, catalogação e qualidade dos dados.
• Integração de dados e construção de pipelines escaláveis e automatizados.
• Gestão de mudanças organizacionais para garantir adoção e sustentabilidade.

Dicas para aprimorar integração e governança em data lakehouse

Para potencializar resultados com data lakehouse, recomenda-se:

• Monitorar continuamente a qualidade dos dados com ferramentas avançadas;
• Estabelecer políticas de acesso dinâmicas e revisões periódicas de permissões;
• Implementar data catalog para rastreabilidade, descoberta e controle de acesso;
• Automatizar pipelines de dados para ganho de escala e redução de erros humanos;
• Atualizar processos de integração e governança diante de novas demandas e tecnologias.

Essas ações viabilizam maior segurança, transparência e confiabilidade, tornando a arquitetura lakehouse um ativo de inovação e vantagem competitiva.

Data Journey: como transformar sua arquitetura em resultados reais

A implementação de um data lakehouse é facilitada com a Data Journey da Engineering Brasil, composta por 5 módulos integrados e especializados. Para que a arquitetura de dados seja eficiente, atuamos desde a fundação até a escala avançada, garantindo que cada etapa entregue valor estratégico ao negócio.

A adoção do data lakehouse não é apenas uma tendência, mas uma necessidade estratégica para empresas que buscam extrair o máximo valor de seus dados.

Ao unificar a flexibilidade dos data lakes com a robustez dos data warehouses, essa arquitetura moderna abre portas para análises mais profundas, inteligência artificial mais precisa e uma tomada de decisão mais ágil e certeira. Agora que você já sabe mais sobre o tema, acesse o site da Engineering Brasil e conheça nossas soluções para seu data lakehouse!