A amplitude de significados do termo “Big Data” agrupa diversas soluções no quase infinito mundo dos dados. Uma delas é o Data Lake, tecnologia para armazenar e processar grandes volumes de dados, garantindo maior capacidade de retenção de informações com custo consideravelmente reduzido.

Para as organizações, os Data Lakes significam duas oportunidades: reduzir custos com tecnologias de sistemas muito caras, bem como criar aplicativos inovadores para alavancar o negócio.

O que é Data Lake?

Imagem: Guru99

Data Lake é um repositório de armazenamento e engine para processamento de Big Data. Fornece armazenamento massivo para qualquer tipo de dado, enorme poder de processamento e capacidade de lidar com tarefas simultâneas, praticamente ilimitadas, além de possibilitar a criação de correlações e obtenção de insights para apoiar a tomada de decisão mais eficiente.

Esta arquitetura possibilita manter um grande repositório de dados “brutos”, preservando o princípio de imutabilidade, garantindo maior capacidade de retenção de dados com custo reduzido. Além disso, os cientistas de dados podem acessar e analisar dados com mais rapidez e precisão, e os analistas podem acessá-los para uma variedade de casos de uso, como análise de sentimento ou detecção de fraudes.

O segredo do Data Lake é o conceito de metadado (dado sobre dado). Cada dado inserido no Data Lake possui um metadado que o identifica e facilita sua localização e posterior análise.

Data Lake vs Data Warehouse

Quando se ouve falar sobre um único local para reunir todos os dados que uma organização deseja analisar, imediatamente se imagina a noção de Data Warehouse. No entanto, a arquitetura de Data Warehouse não está preparada para atender Big Data. Mas qual a diferença entre Data Lake e Data Warehouse?

Ambos são repositórios que consolidam os diversos armazenamentos de dados em uma organização. No entanto, existem distinções fundamentais entre os dois que os tornam adequados para diferentes aplicações.

O Data Lake armazena dados brutos em qualquer formato, sendo responsabilidade dos analistas de dados atribuir sentido a eles. Já o Data Warehouse tende a usar a noção de um único esquema para todas as necessidades de análise, o que se torna impraticável em muitas situações.

Além disso, eles se diferenciam em outras features, como:

  • Tamanho

Os Data Lakes são enormes e permitem um acúmulo de informações em um ritmo mais rápido, permitindo a inserção de elementos de diferentes tipos e o cruzamento entre os conteúdos analisados.

  • Flexibilidade

Diferentemente dos Data Warehouses, os Data Lakes permitem maior flexibilidade para criar novos tópicos conforme a necessidade do negócio.

  • Colaboração

Os Data Lakes permitem que a informação seja compartilhada com vários usuários e agrupada por temas e objetivos.

Governança de dados

No processo de implantação de um Data Lake, é extremamente importante considerar o papel da governança de dados nesse ambiente. Com volumes altíssimos podendo ser armazenados nesse ambiente, é natural que exista a possibilidade de não mais poder compreender o que está ali dentro se não houver uma organização adequada. É natural, portanto, que processos de implantação desse tipo de solução venham em conjunto com projetos de governança e segurança, evitando riscos e acelerando a entrega de resultados. Desse modo, é necessário criar um padrão de governança para cada situação.

O futuro do Big Data reserva infinitas possibilidades que, quando bem gerenciadas, facilitarão os processos das corporações, com baixo custo e elevada eficiência. Se tais medidas caminharem juntas com a devida segurança e governança, construir um Data Lake só poderá acelerar o crescimento das empresas em qualquer hora ou lugar. Quando a sua organização vai construir um Data Lake é, no fim, apenas uma questão de tempo.

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