O termo Data Lake significa um armazenamento de dados muito grande. Ao contrário dos bancos de dados normais, ele contém dados em seu formato bruto original. O data lake pode ser alimentado por uma ampla variedade de fontes. Os dados podem ser estruturados ou não estruturados e não precisam ser validados ou reformatados antes do armazenamento. Além de dados baseados em texto ou números, o data lake também pode gravar imagens, vídeos ou outros formatos de dados. A estruturação e, se necessário, a reformatação dos dados em questão só ocorre quando os dados são necessários.

Devido à sua enorme quantidade de informações, um data lake pode ser utilizado para análises flexíveis no ambiente de big data. Os dados das várias fontes podem ser utilizados para muitas aplicações e análises diferentes.

Principais recursos de um data lake

O data lake deve oferecer certas funções básicas para atender aos requisitos dos aplicativos com base nas informações. Uma ampla variedade de dados e formatos de dados, estruturados ou não estruturados, deve poder ser armazenada no data lake. Isso evita silos de dados distribuídos. Para permitir a utilização mais flexível dos dados, as estruturas e protocolos comuns dos sistemas de banco de dados e aplicativos de banco de dados do ambiente de Big Data devem ser suportados. O acesso aos dados deve ser protegido por um poderoso controle de acesso baseado em função para atender aos requisitos de proteção e segurança de dados. Além disso, a criptografia de dados deve ser utilizada. Mecanismos para backup e restauração dos dados também devem ser fornecidos.

Comparação entre data lake e data warehouse

Os termos data lake e data warehouse são frequentemente utilizados em conexão com o armazenamento e o fornecimento de grandes quantidades de dados. Embora tanto o data warehouse quanto o data lake sejam capazes de armazenar grandes quantidades de informações e disponibilizá-las para avaliação, eles diferem fundamentalmente em seus conceitos e no tipo de armazenamento de dados. O data warehouse combina dados de diferentes fontes e os converte em formatos e estruturas que permitem análise direta. O data lake, por outro lado, busca os dados de diferentes fontes em seu formato bruto e também os armazena de forma não estruturada. É irrelevante se os dados são relevantes para análises posteriores. O data lake possui uma hierarquia plana e não precisa saber o tipo de análise a ser realizada posteriormente para armazenar os dados. A busca, estruturação ou reformatação só ocorre quando os dados são realmente necessários.

O data warehouse geralmente armazena métricas ou dados transacionais. Dados não estruturados, como imagens ou dados de áudio, não são armazenados no data warehouse. O data lake aceita todas as informações em seu formato original que lhe são oferecidas. Como o data lake mantém os dados em seu formato original, ele pode ser utilizado com muito mais flexibilidade do que o data warehouse quando os requisitos mudam. Os dados podem ser convertidos em estruturas completamente novas e analisados usando novos métodos.

Que vantagens oferece?

Um data lake oferece muitos benefícios para as empresas, pois permite coletar dados de diferentes fontes de maneira rápida e fácil. Algumas das principais vantagens são:

  • Flexibilidade: Os dados são armazenados em seu formato original. Eles não precisam ser estruturados ou processados anteriormente. Isso permite que as empresas utilizem seus dados de forma mais flexível e rápida para tomar decisões com base em dados e desenvolver modelos de previsão;
  • Escalabilidade: Os data lakes são projetados para serem escaláveis. Isso permite que as empresas expandam seus volumes de dados de forma rápida e fácil. Eles não precisam mudar sua infraestrutura separadamente;
  • Colaboração: Um data lake permite que as empresas reúnam e aproveitem dados de diferentes departamentos e disciplinas;
  • Processamento de big data: Um data lake é frequentemente usado em conjunto com tecnologias de big data, como Apache Hadoop ou Apache Spark. Isso é feito para garantir o processamento de grandes quantidades de dados;
  • Mais abertura: Os data lakes não o prendem a um formato específico. Você pode armazenar dados estruturados, não estruturados e semiestruturados como desejar. Isso inclui, por exemplo, streaming de dados, vídeos, imagens, arquivos binários, mídias sociais e outros dados de marketing. Essa abertura em termos de formatos torna sua empresa mais ágil em geral;
  • Mais robustez: Como os data lakes podem lidar com uma variedade de formatos, eles são mais robustos do que outros conceitos de armazenamento de dados. O ambiente de armazenamento tem menos requisitos e parâmetros a serem considerados e, portanto, menos propenso a mau funcionamento;
  • Mais informações: Os data lakes formam a base para novas tecnologias críticas para os negócios, como aprendizado de máquina, análise de big data e análise preditiva. Dessa forma, as empresas podem reconhecer padrões ocultos, por exemplo, onde ainda há potencial inexplorado para otimização de processos, ou fazer previsões sobre como os mercados se desenvolverão. Esta é uma vantagem competitiva crucial;
  • Mais consistência: Silos de dados existem em muitas empresas. Isso significa que os dados realmente relacionados entre si são mantidos separados uns dos outros. Isso geralmente leva à duplicação de conjuntos de dados. Isso acarreta perdas significativas de produtividade, por exemplo, porque diferentes departamentos não cooperam uns com os outros na mesma base de dados. Mas também cria problemas de conformidade, com diferentes silos de dados usando diferentes políticas de segurança de TI.
  • Mais acessibilidade: Os data lakes facilitam para seus usuários ingerir novos dados e recuperar dados já armazenados usando ferramentas de autoatendimento. Isso contribui para uma democratização da cultura de dados na empresa. Mais funcionários podem tomar decisões baseadas em dados com mais facilidade;
  • Segurança de dados: Um data lake permite que as empresas cumpram os regulamentos de segurança e privacidade de dados. Isso é feito por ser capaz de proteger e controlar seus dados;
  • Economia de tempo e custos: Ao automatizar os processos de integração e ser capaz de armazenar dados em seu formato nativo, uma empresa de data lake pode economizar tempo e dinheiro gastos na mesclagem e preparação manual de dados.

No geral, oferece às empresas a oportunidade de utilizar os dados de forma flexível, rápida e conjunta. Isso permite que você tome decisões com base em dados e trabalhe em conjunto com segurança em todos os departamentos.

Soluções na nuvem x no local

Nos primeiros dias, os data lakes eram executados principalmente no local. Enquanto isso, porém, a tendência é para a nuvem. Todos os principais provedores de computação em nuvem têm soluções correspondentes em seu alcance. Na AWS, é o Amazon EMR, no Microsoft Azure, o Azure HDInsight cumpre essa tarefa e o Google é representado com o Google Cloud Dataproc. Tais soluções geralmente dependem de plataformas de big data muito bem escaláveis ​​e podem ser integradas com Hadoop e Spark.

Historicamente, esse desenvolvimento faz sentido. Com o advento de soluções de nuvem profissionais para empresas, o espaço de armazenamento online tornou-se cada vez mais barato. Além disso, os provedores tornaram os data lakes baseados em nuvem mais atraentes, expandindo continuamente sua oferta com funções úteis. As soluções locais concorrentes não conseguiam acompanhar esse ritmo de inovação porque a maioria dos departamentos internos de TI tinha apenas know-how e mão de obra limitados. Ao terceirizar o gerenciamento de dados para a nuvem, a equipe interna ficou aliviada; os funcionários puderam se concentrar mais em seus negócios principais.

Esta tendência continua até hoje. Os data lakes na nuvem estão sempre atualizados tecnicamente, estão sendo constantemente expandidos com recursos e prendem menos funcionários. Isso se aplica especialmente se os serviços em nuvem forem obtidos por meio de um provedor de serviços gerenciados (MSP). Aqui, mais do que espaço de armazenamento é disponibilizado para sua empresa. Você receberá uma solução adaptada individualmente às suas necessidades com uma pessoa de contato pessoal e uma equipe de suporte. O MSP também oferece suporte ao gerenciamento de mudanças. Os grandes provedores de nuvem geralmente não podem arcar com esse grau de individualização.

Algumas aplicações de lakes

Os data lakes são utilizados em uma ampla variedade de setores. Aqui temos 03 exemplos:

  1. Indústria de Mídia

Os serviços de streaming armazenam grandes quantidades de dados do usuário em data lakes. A sua análise permite-nos sugerir novas músicas ou séries adequadas aos utilizadores com base no conteúdo que consumiram até ao momento. Ao permitir que o usuário passe mais tempo na plataforma, a empresa consegue vender mais espaço publicitário;

  • Provedor de Telecomunicações

Provedores do setor de comunicações móveis estão lutando com o fato de que os clientes frequentemente mudam de provedores. Essas flutuações podem ser controladas com modelos de análise preditiva. Os data lakes fornecem os dados necessários para isso;

  • Indústria Financeira

As empresas de investimento utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para avaliar melhor os riscos de um determinado portfólio. Para que essa análise ocorra em tempo real, grandes quantidades de dados devem ser armazenadas em data lakes.

Quais as boas práticas recomendadas você deve conhecer?

Utilize as práticas recomendadas a seguir para otimizar a operação do data lake.

  1. Salve seus dados diretamente

Resista à tentação de preparar e estruturar seus dados antes que eles entrem no data lake. A vantagem decisiva da solução é precisamente que tal preparação não é necessária. Confie que seus dados podem ser avaliados posteriormente por poderosos algoritmos de pesquisa e aprendizado de máquina;

2. Esteja ciente dos requisitos de privacidade

Os dados pessoais devem primeiro ser anonimizados antes de adicioná-los ao seu data lake. Isso é necessário para atender aos requisitos da Lei Geral de Proteção de Dados. Certifique-se de descontextualizar totalmente. Vários experimentos recentes mostraram que os dados, embora tenham sido tornados anônimos, poderiam ser posteriormente atribuídos à pessoa apropriada pelos cientistas de dados. Esse esforço adicional também vale a pena porque é de se esperar que os requisitos de proteção de dados aumentem no futuro.

3. Utilize Listas de Controle de Acesso

Para muitos data lakes, os direitos do usuário ainda são atribuídos com base em funções. Habilite mais opções de gerenciamento aqui, introduzindo as chamadas listas de controle de acesso. As listas de controle de acesso fazem tudo o que as soluções com base em função podem fazer, mas também oferecem o gerenciamento de grupos e podem lidar com a herança de hierarquias. Isso oferece aos seus administradores mais opções de ação.

4. Catalogue seus dados

Ao mover seus dados para o data lake, você deve utilizar ferramentas de catalogação de dados e gerenciamento de metadados. Posteriormente, isso facilitará o uso de aplicativos analíticos e de autoatendimento.

* Por Lenildo Morais, Mestre em Ciência da Computação/Professor/Pesquisador/Gerente de Projetos.