Data lakes: soluções de gerenciamento de dados de última geração para seus negócios

Os data lakes são soluções de gerenciamento de dados de última geração que podem ajudar os usuários de negócios a enfrentar os desafios de big data e impulsionar novos níveis de análise em tempo real. Seu ambiente altamente escalável suporta quantidades extremamente grandes de dados.

Os dados armazenados em um data lake podem ser qualquer coisa, desde dados semiestruturados, como conteúdo hierárquico da Web, até dados completamente não estruturados, como documentos de texto ou imagens. Essa flexibilidade significa que as empresas podem carregar qualquer coisa, desde dados brutos até resultados analíticos totalmente agregados.

O ponto importante a ser considerado é que um data lake fornece uma plataforma única para salvar e acessar dados corporativos valiosos.

Embora você possa ter uma breve ideia sobre o que são as soluções de gerenciamento de dados de última geração, em nossas próximas seções, vamos discutir em detalhes o que é um data lake, como ele é diferente de um data warehouse e como ele será impactar o futuro do seu negócio.

O que é um lago de dados?

Um data lake é um repositório de armazenamento central que contém uma grande quantidade de dados de diferentes fontes em um formato bruto e granular. Ele pode armazenar dados estruturados, não estruturados ou semiestruturados, o que significa que os dados podem ser mantidos em um formato mais flexível para uso futuro.

CTO da Pentaho, James Dixon cunhou o termo 'data lake' que se refere à natureza ad hoc dos dados em um data lake em vez dos dados limpos e processados ​​armazenados em sistemas tradicionais de data warehouse.

Os data lakes, especialmente os na nuvem, são facilmente escaláveis, de baixo custo e frequentemente usados ​​com análises de machine learning aplicadas. Eles permitem que os usuários acessem e explorem os dados à sua maneira, sem precisar mover os dados para outro sistema.

Agora que você já entendeu o que é um data lake , vamos fazer uma análise comparativa entre data lakes e data warehouses.

Data lakes vs data warehouse

Tanto os data lakes quanto os data warehouses são repositórios de big data. Enquanto um data warehouse geralmente armazena dados estruturados, um data lake armazena dados estruturados e não estruturados. Aqui estão algumas distinções fundamentais entre os dois que os tornam adequados para diferentes cenários.

Acessibilidade de usuário complexa versus simples : uma tecnologia de data lake geralmente precisa de um especialista com uma compreensão completa dos vários tipos de dados porque não é organizado de forma simplificada antes do armazenamento.

Um data warehouse, por outro lado, é facilmente acessível tanto para usuários técnicos quanto para usuários não técnicos devido ao seu esquema bem definido. Mesmo um membro que acabou de começar a trabalhar em um data warehouse pode aprender rapidamente.

Flexibilidade versus rigidez: uma plataforma de data lake pode se adaptar às mudanças rapidamente. Além disso, à medida que a necessidade de armazenamento aumenta, fica mais fácil dimensionar os servidores em um cluster de data lake. No entanto, com um data warehouse, envolve recursos consideráveis ​​para modificá-lo quando os requisitos mudarem no futuro.

Schema-on-read vs schema-on-write: uma tecnologia de data lake não tem esquema predefinido para armazenar dados em sua forma nativa. Em um data lake, a maior parte da preparação de dados acontece quando os dados estão sendo realmente usados.

Em um data warehouse, por outro lado, o esquema é definido e estruturado antes do armazenamento. Além disso, a maior parte da preparação dos dados geralmente acontece antes do processamento.

Por que sua empresa precisa de um data lake?

Como mencionado acima, uma plataforma de data lake funciona em um princípio chamado schema-on-read. Isso significa que não há esquema predefinido no qual os dados precisam ser ajustados antes do armazenamento. Quando os dados são lidos durante o processamento, eles são analisados ​​e adaptados em um esquema conforme necessário. Isso economiza uma quantidade considerável de tempo que, de outra forma, seria gasto na definição de um esquema. Isso também permite que os dados sejam armazenados em qualquer formato.

Além disso, os data lakes são altamente duráveis ​​e de baixo custo devido à sua capacidade de dimensionar e aproveitar o armazenamento de objetos. Eles também permitem que cientistas de dados e especialistas em análise acessem, preparem e analisem dados com mais rapidez e precisão.

Se ainda não está convencido da importância de um data lake para o seu negócio, considere os poucos benefícios mencionados abaixo.

Interações aprimoradas com o cliente: uma tecnologia de data lake pode combinar dados do cliente de uma plataforma de CRM com análise de mídia social para capacitar a empresa a entender a causa da perda de clientes, o grupo de clientes mais lucrativo e as promoções ou recompensas que aumentarão a fidelidade.

Não há mais silos de dados: Normalmente, os dados na maioria das organizações são armazenados em vários locais de maneiras diferentes, sem gerenciamento de acesso centralizado. É bastante desafiador acessar esses dados e analisá-los com precisão.

Um data lake divide esses silos de dados e fornece acesso contínuo aos dados necessários para inovação mais rápida e insights significativos. Um data lake centralizado elimina a duplicação de dados e várias políticas de segurança.

Base sólida para AL/ML: por ter um repositório centralizado na forma de data lakes, vários conjuntos de dados podem ser combinados para treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina para realizar análises preditivas e uso de padrões de dados.

Os dados no data lake são armazenados em um formato aberto; portanto, torna mais fácil para vários serviços analíticos baseados em ML/AI processar esses dados para gerar insights significativos.

Um data lake pode processar todos os tipos de dados com baixa latência, incluindo dados semiestruturados e não estruturados, como vídeo, áudio e documentos que são críticos para o aprendizado de máquina moderno e casos de uso baseados em IA.

Dados de qualidade: Devido ao poder de processamento dos data lakes e das ferramentas utilizadas, vários departamentos podem ter acesso a dados de qualidade. Isso ocorre porque os data lakes aproveitam grandes quantidades de dados e algoritmos de aprendizado profundo para chegar a análises de decisão em tempo real.

Versatilidade e escalabilidade: Ao contrário do data warehouse tradicional, os data lakes oferecem escalabilidade relativamente barata. Os data lakes usam uma ferramenta de escalabilidade Hadoop, que aproveita o armazenamento HDFS para lidar com uma quantidade crescente de dados. Também é versátil, pois pode ser usado para armazenar dados estruturados e não estruturados de diversas fontes.

[Leia também: Um guia completo sobre ciência e análise de dados para negócios ]

Quais são os diferentes tipos de data lakes?

Os data lakes podem residir na nuvem, no local e em vários hiperescaladores de nuvem, como Google Cloud ou Amazon Web Services.

De longe, um data lake em nuvem é o tipo mais popular de data lake que oferece todos os recursos usuais de data lake, mas em um serviço de nuvem totalmente gerenciado.

Vamos nos aprofundar em cada um desses tipos de data lakes que podem ser usados ​​para seu sistema de gerenciamento de dados :

1. Data lake no local: um data lake no local, incluindo todo o hardware, software e processos, é gerenciado por recursos internos de engenharia de TI. Essa abordagem tem um gasto de capital mais alto e requer mais comprometimento.

2. Data lake na nuvem: em um data lake na nuvem, a infraestrutura local é terceirizada . Um data lake na nuvem é um repositório centralizado hospedado na nuvem que permite armazenar dados não estruturados e dados estruturados em qualquer escala. Essa abordagem requer um maior comprometimento de despesas operacionais, mas as empresas podem escalar mais facilmente junto com outros benefícios, como custo-benefício.

3. Data lake híbrido: algumas empresas optam por manter data lakes no local e na nuvem simultaneamente. Essa situação geralmente é vista durante cenários de migração do local para a nuvem.

4. Data lake multinuvem: em um data lake multinuvem, duas ou mais ofertas de nuvem são combinadas. Por exemplo, uma empresa pode usar o Azure e a AWS para gerenciar e manter data lakes na nuvem. Isso requer maior conhecimento para garantir que essas plataformas díspares se comuniquem umas com as outras.

Arquitetura de data lake

Não importa quantos dados estejam presentes em um data lake, eles serão de pouca utilidade se você não tiver os meios para utilizá-los de forma eficaz. Portanto, implementar uma arquitetura de data lake adequada é importante para que as organizações obtenham os melhores resultados de seus dados.

A arquitetura do data lake geralmente consiste nas seguintes camadas:

Camada de ingestão: essa camada ingere dados brutos no data lake. Os dados podem ser ingeridos em tempo real ou em lotes e são organizados em uma estrutura lógica de pastas. A camada de ingestão pode acomodar dados de diferentes fontes externas, como dispositivos IoT , dispositivos vestíveis e redes sociais.

Camada de destilação: A camada converte os dados armazenados pela camada de ingestão em dados estruturados para análise posterior. Os dados brutos são convertidos em conjuntos de dados estruturados e armazenados como tabelas ou arquivos. Os dados são desnormalizados, limpos e derivados neste estágio e, em seguida, são uniformizados em termos de formato, codificação e tipo de dados.

Camada de processamento: essa camada executa consultas do usuário e ferramentas analíticas avançadas em dados estruturados. Os processos podem ser executados em lote, em tempo real ou interativamente. A lógica de negócios é aplicada nessa camada e os dados são consumidos por aplicativos analíticos. Essa camada também é conhecida como confiável ou pronta para produção.

Camada de insights: a camada de insights é a interface de consulta ou interface de saída do data lake. Ele usa consultas SQL ou noSQL para solicitar e gerar dados em relatórios ou painéis.

Camada de operação unificada: Essa camada é responsável pelo monitoramento e gerenciamento do sistema usando gerenciamento de fluxo de trabalho, auditoria e gerenciamento de proficiência.

Data lakes – Casos de uso

Como os modelos de data lake fornecem a base para análises e inteligência artificial , empresas de todos os setores os estão usando para aumentar a receita, economizar dinheiro e reduzir riscos.

Saúde : Os data lakes são usados ​​há muitos anos no setor de saúde. Devido à necessidade de insights em tempo real e grandes quantidades de dados não estruturados na área da saúde, o uso de data lake permite o acesso a dados não estruturados e estruturados, o que acaba sendo mais adequado para empresas de saúde.

Transporte: os data lakes são uma ótima fonte de insights devido à sua capacidade de fazer previsões. Quando falamos do setor de transporte, as previsões podem ajudar as organizações a reduzir custos e melhorar a manutenção preditiva.

Segurança cibernética: A segurança cibernética tem sido um grande desafio que toda organização tenta minimizar ou eliminar. Quaisquer smartphones, laptops ou dispositivos de computação são vulneráveis ​​e suscetíveis a ameaças internas e externas. E-mails fraudulentos e vírus estão se tornando mais difíceis de identificar.

Para evitar essas violações de segurança, as organizações precisam implementar planos proativos, de recuperação de desastres e de continuidade de negócios. Os data lakes fornecem um refúgio seguro para abrigar os preciosos ativos digitais de uma empresa.

[Leia também: Como garantir a segurança cibernética na era da IoT ]

Marketing: Quando se trata de marketing, os data lakes ajudam a coletar informações cruciais, desde demográficas até preferências de clientes e clientes em potencial de fontes diferentes, para auxiliar em campanhas de marketing hiperpersonalizadas.

Os data lakes também permitem que os profissionais de marketing monitorem e analisem dados em tempo real. Isso os ajuda a receber informações oportunas para tomar decisões estratégicas informadas e criar campanhas segmentadas.

Mídia e entretenimento: uma empresa que oferece serviços de streaming de música, rádio e podcast pode aumentar a receita melhorando seu sistema de recomendação, para que os usuários consumam mais seu serviço e a empresa consiga vender mais anúncios.

Leve seu data lake para o céu com Appinventiv

Os data lakes são multifuncionais, ágeis e contêm dados não estruturados para casos de uso muitas vezes indeterminados. Eles suportam requisitos empresariais importantes, como acelerar o processamento analítico, simplificar o acesso a dados, organizar conjuntos de dados e fornecer um catálogo de dados unificado em todas as fontes.

Tudo isso é feito evitando o custo e a complexidade dos data warehouses tradicionais. Os data lakes também permitem que as organizações deixem os dados onde já são gerenciados, fornecendo acesso rápido a todos os consumidores de dados, independentemente das ferramentas que utilizam.

Na Appinventiv, nossos especialistas oferecem soluções de data lake de nível empresarial para ajudá-lo a substituir os silos de dados por uma plataforma ágil e escalável que pode coletar, armazenar e controlar dados brutos de toda a sua empresa, deixando-os prontos para análise.

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