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Os Data Lakes são repositórios de armazenamento de dados que são otimizados para uma análise rápida e fácil. São um tipo de solução de Big Data, que é diferente da habitual base de dados relacional ou Implementação do Hadoop. Um Data Lake ajuda-o a encontrar valor nos seus dados comerciais, tornando-os prontamente acessíveis a todos os utilizadores. Em vez de armazenar os seus dados em locais separados, um Data Lake consolida todos os seus dados brutos em um único local.
Um Data Lake é essencialmente um armazém para os dados brutos estruturados e não estruturados da sua organização. É um repositório de armazenamento de informação que ingere conjuntos de dados brutos em volumes geralmente demasiado grandes para caberem em sistemas de armazenamento padrão e os indexa para uma recuperação rápida mais tarde.
Como é que funciona?
Um lago de dados utiliza uma arquitetura que lhe permite armazenar grandes quantidades de dados, e depois utilizar os dados para responder a perguntas mais tarde. A arquitetura de um Data Lake inclui uma componente de ingestão de dados de diferentes tipos (como dados estruturados ou não estruturados) de diferentes fontes e carrega esses dados para um armazém central de dados. Esse armazenamento de dados é onde o Data Lake recebe o seu nome. É um lago que armazena todos os seus dados num único local.
Uma arquitetura de Data Lake também tem um componente analítico que lhe permite executar diferentes tipos de análises sobre os dados em qualquer momento. Uma das principais características de um Data Lake é que não tem um esquema rigoroso. Não tem tipos específicos de dados que têm de ser armazenados de uma certa forma. Em vez disso, um Data Lake é um único repositório onde podes armazenar todos os teus dados sem se preocupar com como ou onde são armazenados.
A importância de um Data Lake nos negócios
Um Data Lake é um repositório centralizado para todos os seus dados, quer seja estruturado, semiestruturado, ou não estruturado. É uma das tecnologias mais importantes para as empresas porque permite uma descoberta mais rápida, disponibilidade, e acessibilidade dos dados.
Um Data Lake pode ajudar a eliminar silos de dados e facilitar a análise de grandes quantidades de dados em toda a organização, pode ajudar a construir operações comerciais mais ágeis, permite construir modelos de negócios mais previsíveis e tomar decisões mais bem informadas.
Pode também facilitar a integração de novas tecnologias na sua organização, sejam elas novas ferramentas de IA ou outros tipos de soluções empresariais orientadas para os dados.
Benefícios de um Data Lake
O principal benefício de um Data Lake é que é um único repositório que armazena todo o tipo de dados comerciais. As empresas têm frequentemente múltiplas fontes de dados, como bases de dados relacionais, sistemas operacionais, sessões web, ou dispositivos IoT.
Um Data Lake armazena todos estes dados num único local, também facilita a execução de análises de todos os seus dados de uma só vez. Não tem de se preocupar com o local onde cada bloco de dados é armazenado. Pode simplesmente comparar as suas análises com o Data Lake e obter os seus resultados.
Tipos de dados
Geralmente, os tipos de dados que são armazenados num Data Lake incluem dados estruturados, não estruturados, semi-estruturados, e mesmo em bruto. Alguns exemplos de tipos de dados que são armazenados em um Data Lake incluem:
- Dados estruturados: Dados que são armazenados em tabelas e colunas. Os dados estruturados são fáceis de consultar e analisar. É geralmente encontrado em bases de dados;
- Dados semi-estruturados: Dados que não têm uma estrutura de tabela rigorosa, mas que, em vez disso, têm campos e valores. Os dados semi-estruturados provêm geralmente de sistemas operacionais como os sistemas ERP;
- Dados não estruturados: Dados que não têm qualquer estrutura de tabela ou coluna. Os dados não estruturados provêm geralmente de documentos e sessões web;
- Dados brutos: Dados que não tenham sido processados de forma alguma. Os dados brutos podem ser transformados em outros tipos de dados, vêm de dispositivos IoT como sensores.
Quando utilizar um Data Lake
Um Data Lake é uma grande escolha quando se tem muitos dados e ainda não se tem uma utilização clara para eles. Embora seja bom armazenar dados em um Data Lake, deve monitorar tanto a quantidade de dados que possui como o crescimento desses dados ao longo do tempo.
Se os dados começarem a tornar-se demasiado grandes, poderá deparar-se com problemas onde a arquitetura do Data Lake não consegue lidar com o volume, ou onde os dados não podem ser recuperados com a rapidez suficiente. Um Data Lake também pode ser problemático se precisar de utilizar os dados para análises em tempo real.
Os dados num Data Lake podem levar horas ou dias para serem carregados numa base de dados para análise em tempo real. Um Data Lake também é útil se estiver atualmente a implementar um modelo de negócio orientado por dados e quiser integrar dados de uma variedade de fontes. Também pode ser útil se planeja utilizar ferramentas de inteligência artificial no futuro.
Conclusão do artigo
Um Data Lake é um repositório centralizado para todos os seus dados, quer seja estruturado, semi-estruturado, ou não estruturado. É uma das tecnologias mais importantes para as empresas porque permite uma descoberta mais rápida, disponibilidade, e acessibilidade dos dados.
Um Data Lake pode ajudar a eliminar os silos de dados e facilitar a análise de grandes quantidades de dados em toda a organização.
Um Data Lake também facilita a execução da análise de todos os seus dados de uma só vez. Não tem de se preocupar com o local onde cada bloco de dados é armazenado. Pode simplesmente comparar as suas análises com o Data Lake e obter os seus resultados.
Um Data Lake pode ser útil se se quiser usar ferramentas de inteligência artificial no futuro.
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