{"id":2014,"date":"2018-02-19T19:39:01","date_gmt":"2018-02-19T22:39:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.meupositivo.com.br\/panoramapositivo\/o-que-e-data-lake\/"},"modified":"2019-07-16T14:36:42","modified_gmt":"2019-07-16T17:36:42","slug":"o-que-e-data-lake","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.meupositivo.com.br\/panoramapositivo\/o-que-e-data-lake\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 data lake?"},"content":{"rendered":"

Big data, business intelligence<\/a>, data driven \u2014 o mundo empresarial vive hoje uma verdadeira revolu\u00e7\u00e3o de dados. As organiza\u00e7\u00f5es est\u00e3o aprendendo a colet\u00e1-los, organiz\u00e1-los, interpret\u00e1-los e analis\u00e1-los para criar insights e embasar decis\u00f5es. Por\u00e9m, h\u00e1 uma quantidade ainda maior de informa\u00e7\u00f5es em estado bruto, que podem ser utilizadas em algum momento (ou n\u00e3o) pelas companhias. Uma alternativa para armazen\u00e1-los \u00e9 o data lake. Voc\u00ea conhece esse conceito?<\/p>\n

Pois \u00e9 disso que vamos falar neste post. Ent\u00e3o, se voc\u00ea ainda n\u00e3o sabe o que \u00e9 o data lake e qual o valor que ele pode ter para as organiza\u00e7\u00f5es, n\u00e3o perca os pr\u00f3ximos t\u00f3picos!<\/p>\n

O conceito de data lake<\/h2>\n

O data lake \u00e9 um reposit\u00f3rio que centraliza e armazena todos os tipos de dados gerados pela e para a empresa. Eles s\u00e3o depositados ali ainda em estado bruto, sem o processamento e an\u00e1lise e at\u00e9 mesmo sem uma governan\u00e7a<\/a>.<\/p>\n

A ideia \u00e9 manter na organiza\u00e7\u00e3o dados que podem ser estrategicamente \u00fateis, mesmo que eles, na realidade, n\u00e3o sejam requeridos em nenhum momento posterior. O data lake seria \u2014 em alguns casos j\u00e1 \u00e9 \u2014 o local de armazenamento dessas informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

A diferen\u00e7a entre data lake e data warehouse<\/h2>\n

Quando falamos em armazenamento de dados, talvez voc\u00ea pense: “mas n\u00e3o \u00e9 para isso que as empresas j\u00e1 possuem um data warehouse? Por\u00e9m, existe uma grande diferen\u00e7a entre esses dois conceitos.<\/p>\n

O data warehouse, que j\u00e1 existe e funciona h\u00e1 cerca de tr\u00eas d\u00e9cadas, prev\u00ea o armazenamento de dados j\u00e1 limpos e organizados, tornando-os imediatamente dispon\u00edveis para an\u00e1lise e uso.<\/p>\n

Um esquema \u00e9 escolhido e aplicado a todas as informa\u00e7\u00f5es ali contidas. Diante da necessidade de us\u00e1-las, o profissional ou a empresa encontram j\u00e1 um conjunto de dados estruturados, que podem ser consultados diretamente a partir do data warehouse.<\/p>\n

Apesar de serem muito \u00fateis \u00e0s organiza\u00e7\u00f5es, especialistas afirmam que hoje o mercado demanda respostas a perguntas que n\u00e3o haviam sido planejadas. Isso exige que o sistema lide com dados em volumes cada vez maiores e natureza diversa \u2014 uma flexibilidade que o data warehouse n\u00e3o consegue proporcionar.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, um dos grandes problemas para as organiza\u00e7\u00f5es \u00e9 que elas gastam cerca de 80% de seu tempo preparando dados e apenas 20% analisando-os. Isso significa que existe um esfor\u00e7o significativo para organizar e estruturar a informa\u00e7\u00e3o, que nem sempre \u00e9 transformado em uma vantagem competitiva real.<\/p>\n

O data lake elimina este problema. N\u00e3o existe nenhum modelo ou esquema definido previamente. Portanto, n\u00e3o se gasta tempo preparando e estruturando dados. Ele simplesmente armazena essas informa\u00e7\u00f5es em seu estado bruto.<\/p>\n

<\/a><\/div>\n

Voc\u00ea pode pensar em um data lake como uma imensa planilha n\u00e3o estruturada. Cada c\u00e9lula conteria um dado diferente: documentos, imagens, relat\u00f3rios, um tu\u00edte etc. Apenas isso: dados de in\u00fameras fontes, simplesmente armazenados ali.<\/p>\n

As vantagens do data lake<\/h2>\n

Como vimos, tanto o data lake quanto o data warehouse funcionam como um armaz\u00e9m de dados. Por\u00e9m tamb\u00e9m falamos que alguns especialistas veem no DW um modelo um pouco ultrapassado, que j\u00e1 n\u00e3o atende t\u00e3o bem as necessidades do mercado.<\/p>\n

O que ent\u00e3o o data lake tem a oferecer para as organiza\u00e7\u00f5es? Vejamos algumas caracter\u00edsticas desse conceito que s\u00e3o vistas como uma vantagem pelas organiza\u00e7\u00f5es:<\/p>\n

Volume e velocidade<\/h3>\n

Como re\u00fanem dados de diversas fontes que n\u00e3o passam por uma limpeza pr\u00e9via, \u00e9 poss\u00edvel acumular um volume imenso de informa\u00e7\u00f5es, em um ritmo extremamente r\u00e1pido.<\/p>\n

Flexibilidade<\/h3>\n

Al\u00e9m de vir de m\u00faltiplas fontes, a informa\u00e7\u00e3o dispon\u00edvel no data lake n\u00e3o foi “enformada” previamente para responder um conjunto preestabelecido de quest\u00f5es. Portanto, \u00e0 medida que surgem novos t\u00f3picos e necessidades, esses dados podem ser “pescados” para respond\u00ea-los e atend\u00ea-los, proporcionando uma vis\u00e3o estrat\u00e9gica<\/a>.<\/p>\n

Facilidade no acesso<\/h3>\n

\u00c9 comum os warehouses ficarem isolados nas empresas, tendo seu acesso restrito a um grupo reduzido de profissionais. Embora esta decis\u00e3o envolva quest\u00f5es de seguran\u00e7a, n\u00e3o se pode negar que ela tamb\u00e9m diminui o potencial de utiliza\u00e7\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es para gerar insights e, consequentemente, trazer benef\u00edcios \u00e0 organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Os data lakes s\u00e3o muito mais acess\u00edveis. Eles permitem o compartilhamento de informa\u00e7\u00f5es entre muitos usu\u00e1rios, sem a necessidade de interven\u00e7\u00e3o da equipe de TI. Seus dados podem ser agrupados por temas, objetivos, ou praticamente qualquer crit\u00e9rio que seja \u00fatil naquele momento.<\/p>\n

Redu\u00e7\u00e3o no investimento<\/h3>\n

A constru\u00e7\u00e3o de um data warehouse exige um alto investimento e ocupa muito tempo de uma equipe, pois exige todo o processo de limpeza, estrutura\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise dos dados, de acordo com o esquema escolhido.<\/p>\n

Em rela\u00e7\u00e3o a esse modelo, o data lake pode ser mais vantajoso. Al\u00e9m de n\u00e3o exigir todo esse tratamento da informa\u00e7\u00e3o, ele mant\u00e9m todo esse volume de dados dispon\u00edvel para uma an\u00e1lise mais ampla, n\u00e3o limitada a qualquer tipo de esquema.<\/p>\n

Novas possibilidades<\/h3>\n

Ao reunir uma quantidade t\u00e3o grande de dados, o data lake abre a possibilidade para cruzar conte\u00fados que n\u00e3o haviam sido analisados. Assim, ele cria a oportunidade de fazer descobertas e obter insights completamente in\u00e9ditos.<\/p>\n

Cuidados em rela\u00e7\u00e3o ao data lake<\/h2>\n

Por\u00e9m, \u00e9 importante destacar que tamb\u00e9m existem cr\u00edticas ao data lake. Ele deve ser devidamente gerido por profissionais respons\u00e1veis pela gest\u00e3o da informa\u00e7\u00e3o para n\u00e3o se transformar em uma imensa lixeira repleta de conte\u00fados de relev\u00e2ncia duvidosa.<\/p>\n

Para que isso n\u00e3o aconte\u00e7a, \u00e9 fundamental que os dados inseridos sejam identificados por meio de tags, o que facilitar\u00e1 a localiza\u00e7\u00e3o e utiliza\u00e7\u00e3o para futuras an\u00e1lises.<\/p>\n

Devem ser estabelecidos processos para organizar a estrutura, determinar prazos para reten\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es, al\u00e9m de pr\u00e1ticas necess\u00e1rias \u00e0 manuten\u00e7\u00e3o da seguran\u00e7a digital<\/a>.<\/p>\n

A import\u00e2ncia do data lake<\/h2>\n

O Big Data \u00e9 hoje uma das grandes tend\u00eancias para o mundo de neg\u00f3cios. Ele est\u00e1 no topo das prioridades para muitas organiza\u00e7\u00f5es. \u00c0 medida que se torna maior e expande sua capacidade de analisar informa\u00e7\u00f5es, ele precisar\u00e1 de um volume de dados tamb\u00e9m cada vez amplo para proporcionar insights precisos e relevantes.<\/p>\n

\u00c9 esse o papel do data lake: reunir um volume descomunal de dados, em seu estado natural, originado nas mais diversas fontes. A partir deles, espera-se que as ferramentas de Big Data consigam extrair an\u00e1lises valiosas para as organiza\u00e7\u00f5es e prepar\u00e1-las para o desafio<\/a> da gest\u00e3o em um mercado extremamente competitivo.<\/p>\n

Esses dados ser\u00e3o realmente \u00fateis? A resposta \u00e9 ainda uma inc\u00f3gnita e, provavelmente, nem todos ter\u00e3o a mesma relev\u00e2ncia. Por\u00e9m, n\u00e3o se pode questionar que descart\u00e1-los sumariamente antes de criar uma forma de captur\u00e1-los e process\u00e1-los pode privar as empresas de um valioso recurso.<\/p>\n

Vale lembrar que a an\u00e1lise de grandes bases de dados \u00e9 uma tend\u00eancia<\/a> inquestion\u00e1vel, que \u00e9 vista como a solu\u00e7\u00e3o para empresas de todos os tamanhos enxergarem o potencial de neg\u00f3cios a explorar.<\/p>\n

Para isso, \u00e9 preciso desenvolver novas t\u00e9cnicas de an\u00e1lise de dados para aprender a “pescar” nos atuais data lakes e gerar valor para o neg\u00f3cio.<\/p>\n

Entendeu o que \u00e9 data lake e como ele \u00e9 importante para uma gest\u00e3o baseada em dados? Quer saber mais sobre as vantagens desta abordagem para as empresas? Ent\u00e3o confira o post sobre Big Data Management<\/a> em nosso blog!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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