Existe um reconhecimento crescente da necessidade de gerenciar e aproveitar efetivamente grandes volumes de dados não estruturados e semiestruturados. Por sinal, o tamanho do mercado global de Data Lake foi avaliado em US$ 5,80 bilhões em 2022, e tem previsão de crescimento de US$ 34,07 bilhões até 2030.
Se você ainda não sabe como implementar Data Lake, aqui entenderá o que é esse repositório, quais são os estágios da sua construção e os benefícios de utilizá-lo. Também separamos algumas sugestões de plataformas que prestam esse serviço.
O que é Data Lake?
Data Lake é um repositório centralizado e com alto nível de escalabilidade que serve para guardar uma grande quantidade de dados brutos, para serem analisados posteriormente. Essas informações provêm de diversas fontes e em diferentes formatos, sem a necessidade de um pré-processamento.
Ao contrário dos Data Warehouses (armazém de informações) tradicionais, que exigem uma estrutura rígida e organização dos dados antes do armazenamento, um Data Lake aceita informações em sua forma original, sejam elas textos, imagens, vídeos, logs de servidores, dados de sensores ou qualquer outro tipo de informação digital.
Como resultado, as empresas têm mais flexibilidade e agilidade na captura e conservação de dados, e eliminam a necessidade de decidir antecipadamente como essas informações serão utilizadas ou estruturadas.
Os dados nesse tipo de repositório são geralmente mantidos em seu estado bruto até o momento de análise ou processamento, quando serão transformados conforme as necessidades específicas do projeto em questão.
Dessa forma, existe uma abordagem mais exploratória e interativa na análise de dados, pois os usuários acessam e exploram as informações conforme necessário, sem restrições prévias.
Quais os estágios para construir um Data Lake?
Existem quatro estágios para implementar um Data Lake. Em cada etapa os dados são coletados, tratados e utilizados para gerar insights, auxiliando na tomada de decisão dentro da empresa, entre outras ações.
Estágio 1
Denominado como “landing zone” ou “raw data”, o repositório de informações é estabelecido como uma zona de “aterrissagem” dos dados separada dos sistemas principais de TI (Tecnologia da Informação). Aqui, ele serve como um ambiente de captura de informações brutas, de baixo custo e altamente escalável.
A governança é fundamental para evitar a criação de um “pântano de dados” (Data Swamp), o que garante uma classificação rigorosa das informações. Quando isso acontece, significa que a empresa precisa lidar com registros não encontrados ou que não são confiáveis.
Estágio 2
Aqui, os cientistas de dados têm acesso fácil às informações e podem concentrar-se na análise e experimentação, graças à disponibilidade de informações não processadas.
Nessa etapa, a equipe faz experimentações relacionadas às informações coletadas, como criar protótipos que resultarão em programas analíticos ou insights para a melhoria da organização.
Estágio 3
O Data Lake começa a integrar-se aos Data Warehouses existentes, que são “armazéns” para guardar dados “frios” (inativos ou que não usados com frequência) e aliviar a pressão sobre os sistemas tradicionais.
Dessa forma, a empresa não perde completamente essas informações coletadas anteriormente, ao mesmo tempo que abre espaço no repositório para coletar e armazenar mais dados.
Estágio 4
No último estágio o Data Lake se torna um componente crítico das operações de dados da empresa. Ele substitui Data Marts (armazéns de informações específicas) existentes e armazenamentos de registros operacionais, que permite o fornecimento dessas informações como serviço.
Além disso, esse repositório de dados capacita análises avançadas e Machine Learning, tornando-se uma plataforma central para a tomada de decisões e a inovação.
Quais são os desafios para implementar um Data Lake?
Gestão da complexidade dos dados
Um Data Lake pode armazenar uma vasta quantidade de dados de diferentes fontes e formatos. Gerenciar essa diversidade de informações e garantir sua integridade e qualidade pode ser desafiador, especialmente quando se trata de lidar com registros não estruturados ou semiestruturados.
Governança de dados
Estabelecer políticas claras de governança de dados é essencial para garantir a qualidade, segurança e conformidade das informações armazenadas no Data Lake. Isso inclui questões como classificação dos registros, controle de acesso, privacidade e conformidade com regulamentações, como GDPR e LGPD.
Segurança da informação
Proteger os dados armazenados no Data Lake contra acessos não autorizados e garantir sua integridade e confidencialidade é uma ação que deve ser levada a sério. É preciso implementar medidas de segurança, como criptografia de informações, controle de acesso baseado em papéis e monitoramento de atividades suspeitas.
Conheça as melhores dicas para evitar invasões ao seu servidor:
Escalabilidade e desempenho
Projetar o Data Lake para ser escalável e garantir um desempenho adequado é essencial, especialmente à medida que o volume de dados e o número de usuários aumenta. Escolher tecnologias e arquiteturas adequadas, como sistemas de conservação distribuído e computação em nuvem, bem como otimizar o desempenho do sistema são desafios importantes.
Cultura e habilidades organizacionais
Implementar com sucesso um Data Lake requer não apenas investimento em tecnologia, mas também uma mudança cultural dentro da organização. Isso inclui promover uma cultura de dados, capacitar os colaboradores com habilidades necessárias em ciência e análise de informações, bem como garantir o engajamento e suporte dos stakeholders em todos os níveis da empresa.
Quais são as vantagens do Data Lake?
Armazenamento escalável
Esse tipo de repositório de informações é capaz de armazenar grandes volumes de dados de forma escalável e econômica. Ele pode lidar com uma ampla variedade de tipos e formatos de registros, desde estruturados a não estruturados, sem a necessidade de pré-processamento. Isso permite com que as organizações capturarem e retenham registros de forma mais eficiente.
Flexibilidade na análise de dados
Diferente dos Data Warehouses tradicionais, em que os dados são estruturados e organizados antes da conservação, um Data Lake mantém as informações em seu formato original. Isso oferece flexibilidade para explorar e analisar os registros de maneiras diversas e adaptáveis, permitindo a descoberta de insights valiosos mesmo em registros não estruturados.
Integração de dados
O repositório de dados integra informações de várias fontes e em diferentes formatos em um único local centralizado. Isso facilita a colaboração entre equipes e departamentos, bem como a construção de aplicações analíticas que se beneficiam de uma visão abrangente e unificada das informações.
Redução de custos
Ao aproveitar tecnologias de armazenamento distribuído e open-source, um Data Lake se torna uma alternativa mais econômica em comparação com soluções tradicionais de conservação e análise de informações. Isso pode resultar em uma redução significativa nos custos operacionais e de infraestrutura para as empresas.
Como implementar Data Lake com 5 boas práticas?
Para ter uma boa estratégia de reposição de dados e conseguir extrair o máximo das informações coletadas, é importante seguir algumas dicas e boas práticas no gerenciamento de Data Lake.
1. Governança de dados
Estabelecer políticas claras de governança de dados é fundamental para garantir a qualidade, segurança e conformidade das informações armazenadas no Data Lake. Isso inclui a definição de padrões de nomenclatura, metadados robustos, políticas de segurança e privacidade, bem como processos para o gerenciamento de acesso e permissões.
2. Catalogação de dados
Implementar um sistema de catalogação de dados garante a descoberta e o acesso eficiente às informações dentro da reposição de registros. Isso envolve a criação de metadados detalhados que descrevem os registros armazenados, incluindo informações sobre sua origem, formato, qualidade e relevância para os usuários.
3. Segurança da informação
Proteger as informações armazenadas no Data Lake contra acesso não autorizado e garantir sua integridade e confidencialidade são aspectos críticos. Isso envolve, por exemplo, a implementação de medidas de segurança, como criptografia de informações, controle de acesso baseado em papéis e monitoramento de atividades suspeitas para evitar o vazamento de dados.
4. Escalabilidade e desempenho
Projetar a reposição de dados para ser escalável e garantir um desempenho adequado é essencial, especialmente à medida que o volume de informações e o número de usuários aumentam. Isso inclui a escolha de tecnologias e arquiteturas adequadas, como sistemas de armazenamento distribuído e computação em nuvem, além do monitoramento constante do desempenho do sistema.
5. Colaboração e compartilhamento
É fundamental para maximizar o valor do Data Lake. Isso inclui a implementação de ferramentas e processos que facilitam a colaboração, bem como a definição de políticas e procedimentos para o compartilhamento responsável de informações.
Plataformas de Data Lake: quais são as melhores?
Caso você tenha se interessado pelo mundo da reposição de dados via Data Lake, existem alguns sistemas no mercado que podem te ajudar a gerir melhor as suas informações.
Google Cloud
A Google Cloud Platform (GCP) tem o Google Cloud Storage como uma opção para armazenamento de informações em larga escala. Com recursos como controle de acesso baseado em papéis e capacidades de análise integradas, o Google Cloud Storage é uma escolha sólida para empresas que buscam uma solução escalável e altamente disponível.
A Amazon Web Services (AWS)
A Amazon Web Services (AWS) oferece o Amazon S3 como uma solução popular para conservação de informações em larga escala, que pode ser facilmente configurado como um Data Lake.
Com recursos como controle de acesso granular, capacidades de criptografia e integração perfeita com outras ferramentas da AWS, o Amazon S3 é uma escolha comum para organizações que buscam escalabilidade e confiabilidade.
Leia também: Amazon AWS x Google Cloud: diferenças, benefícios e dicas para escolher a melhor
Microsoft Azure
A Microsoft Azure fornece o Azure Data Lake Storage, que se integra perfeitamente com o ecossistema de serviços da Azure. Ele conta com recursos avançados de segurança e conformidade, bem como integração nativa com ferramentas populares de análise de dados, como o Azure Synapse Analytics e o Azure Databricks.
Apache Hadoop e Apache Spark
Uma plataforma não tão famosa, mas que merece destaque é o Apache Hadoop, uma estrutura de código aberto amplamente utilizada para processamento e conservação distribuída de dados. Outra opção é o Apache Spark, uma solução de análise em tempo real que se integra a um Data Lake para processamento de informações em grande escala.
Assim, conhecendo mais sobre como implementar Data Lake, quais os benefícios de utilizar esse serviço e quais as melhores plataformas do mercado para melhorar a sua gestão de dados, em pouco tempo você terá insights de qualidade que levarão a sua empresa ao sucesso!
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