Estamos definitivamente na era de entender e utilizar melhor os dados. Contudo, um grande desafio é que eles são gerados de uma forma um pouco complexa: sempre em alto volume, sem estruturas definidas, lançados em tempo real, formatos variados e de diversas fontes. Por isso, existe a necessidade de desenvolver uma infraestrutura, como o data lake, capaz de suportar e armazenar esses dados.
Felizmente, na atualidade, temos o data lake (DL). Trata-se de um repositório geral para dados que não necessita de muitos requisitos para que eles sejam armazenados. Desse modo, é uma arquitetura escalável e simples que auxilia as empresas na tomada de decisão rápida com o Big Data.
Apresentaremos o que é esse conceito e como ele funciona nos tópicos subsequentes. Se quiser entender melhor e atualizar os seus conhecimentos, não deixe de acompanhar este texto!
O que é data lake?
O data lake é um repositório para dados estruturados, semiestruturados, não estruturados e brutos. Ou seja, serve para armazenar esses ativos assim que eles saem dos sistemas, sem que haja um esquema ou alguma relação entre eles. Só depois, no momento da leitura e consulta dos dados, é que se define um esquema e uma finalidade para eles.
O DL é um local ideal para salvar dados de log, sistemas de streaming, redes sociais, dados de internet das coisas, dados de apps móveis e dados da internet. Esses dados brutos são armazenados em alta escala e em diversos formatos e tipos.
Para entender melhor esse conceito, a melhor comparação que pode ser feita é com o data warehouse (DW), outra estrutura para guardar dados. O warehouse é uma arquitetura baseada em esquemas predefinidos, que requer que os dados sejam organizados antes mesmo de serem escritos na base. Desse modo, os ativos já entram com uma finalidade definida.
Assim, há maiores limitações ao armazenamento de dados, principalmente de Big Data. Por isso, o warehouse é uma opção interessante para certos tipos de análise mais frequentes, como as que são feitas com o Business Intelligence. Para dados oriundos de sistemas transacionais e bancos de dados operacionais, o DW é perfeito.
Por outro lado, o Data Lake é formado por dados com potencial de uso ainda não estabelecido. A cada dado, é atribuído metadados e um identificador específico — o que estabelece certa ordem no uso deles.
Como o data lake (DL) pode ser usado na tomada de decisão?
Se o DW é muito utilizado para visualização de dados e Business Intelligence, o DL é muito útil para uso em ciência de dados, análises preditivas, data discovery e machine learning. A partir da abrangência da base, é possível chegar a observações ainda mais precisas e decisões mais eficientes.
Afinal, uma das características do DL que favorecem a tomada de decisão é justamente a versatilidade das análises. Como os dados não são associados a nenhuma finalidade de antemão, as investigações podem seguir qualquer caminho. Várias perguntas diferentes podem ser feitas ao coletar dados para obter insights distintos.
Por permitir o cruzamento de uma quantidade enorme de dados de diversas fontes, o data lake permite uma análise mais aprofundada. Ele viabiliza um diagnóstico que considera diferentes perspectivas, de modo a tornar as descobertas ainda mais contextuais e efetivas. Dessa forma, a gestão consegue insights novos e identifica padrões inesperados nos dados.
Isso é muito útil em análises em tempo real, por exemplo. Da mesma maneira, análises em textos e algoritmos de aprendizagem de máquina são otimizados com essa estrutura. Ao treinar um modelo de ML, a tomada de decisão pode ser sugerida pelo sistema, de acordo com uma visão preditiva ou descritiva.
Nesse sentido, são exploradas associações entre os dados, agrupamentos que podem ser feitos, classificações, regressões, entre outros. A empresa consegue levantar dados para transformá-los em informações úteis e valiosas acerca de tendências futuras e de valores específicos, dentro dos mais diversos contextos.
Quais são os benefícios do date lake?
Veremos agora quais são os benefícios de usar um Data Lake!
Capacidade de analisar dados de qualquer tipo de tamanho
Um dos principais benefícios é a capacidade de analisar dados de qualquer tamanho. Como já pontuamos, essa característica é imprescindível para analisar o Big Data em sua complexidade natural.
O Data Lake permite um armazenamento irrestrito de dados, com uma capacidade escalável que se adapta à necessidade da empresa. Por isso, aliás, é ideal para lidar com dados de streaming, atualizados em tempo real.
Disponibilidade de dados
No DL, os dados são guardados com facilidade e se tornam disponíveis para análise e consulta a qualquer momento. A empresa consegue estabelecer integração de bases e otimizar a disponibilidade desses dados para o instante em que serão utilizados de fato. A definição de esquemas ocorre sob demanda, com dados sempre acessíveis.
Flexibilidade
A grande diferença do data lake para o data warehouse é a sua flexibilidade. Por conta das definições de esquema na escrita, o DW pode se tornar pouco adaptável e flexível, uma vez que estão preparados para análise sob um viés determinado.
O interessante do DL é ser uma estrutura que pode ser usada conforme a empresa achar melhor, com dados que podem ser configurados no momento exato do uso.
Baixo custo
Outro aspecto que explica o sucesso do data lake é o seu custo acessível. Como não há esforço para estruturar dados no momento em que eles entram no repositório, o sistema se torna mais barato de implantar e de manter. É possível manter uma base extremamente grande sem tantas despesas.
Os dados suscitam esforço conforme a demanda de análise, permitindo, assim, diagnósticos de alta qualidade e precisão por um preço mais baixo do que o data warehouse.
Democratização da análise
Outro fator é a democratização da análise. Justamente por não envolver esquemas predefinidos, o DL é utilizável por qualquer pessoa que precisar fazer um estudo. Ou seja, não é uma tecnologia exclusiva de cientistas de dados.
Isso favorece o uso por profissionais da área de negócio e executivos que precisam de respostas rápidas para problemas e dilemas que surgem.
Eliminação dos silos
Na integração de dados das mais diversas fontes, há a eliminação dos silos sobre esses dados, afinal, todos eles se encontram em um só lugar. Isso otimiza as análises, pois permite um cruzamento eficiente e inteligente além de favorecer o controle e mapeamento dos ativos por parte da gestão. Em suma: a companhia garante investigações mais rápidas e precisas, com menos riscos nas decisões.
O data lake é uma tecnologia muito poderosa para o uso na análise de dados. Com sua estrutura, é possível realizar investigações junto aos dados e obter insights inteligentes e contextualizados.
A facilidade de armazenamento permite que a empresa use a arquitetura para inserir dados de internet das coisas, streaming, redes sociais e de outras fontes. Assim, é possível gerenciar o Big Data com maior segurança e eficácia.
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