Data Lake em Nuvem na sua empresa
Há muito tempo que os dados exercem uma função preponderante nos negócios de qualquer empresa, dentre eles o data lake aparece como uma das opções para esse mercado em crescimento.
Em uma pesquisa publicada ano passado pelo Cappra Institute, as empresas brasileiras têm cerca de 10 petabytes armazenados, e tal volume tem a previsão de crescer 175% nos próximos cinco anos.
Sendo assim, a utilização de metodologias mais avançadas para utilizar os dados coletados pela sua empresa são de suma importância para assumir uma vantagem competitiva no mercado.
O que é um data lake?
De acordo com a IBM, data lakes “são soluções de gerenciamento de dados híbridos de nova geração que podem atender aos grandes desafios de dados e impulsionar novos níveis de análise em tempo real.”
O conceito de data lake representa informações que são introduzidas num repositório de maneira bruta, sem tratamento nenhum. Tal processo começa quando os dados são armazenados, sendo posteriormente tratados para usos em pesquisas, caso seja necessário.
Data Lake vs Data Warehouse
A abordagem de um data lake difere da usada por um data warehouse principalmente no que envolve o tratamento dos dados, isso porque em um data warehouse, os dados precisam ser tratados antes de entrarem no servidor.
A vantagem da utilização de um data lake é atrelada principalmente à agilidade dos processos de armazenagem, pois não há necessidade de tratar os dados antes de deixá-los no servidor.
Caso as informações sejam utilizadas, elas serão buscadas dentro do servidor e a partir daí serão tratadas para seu devido uso, economizando tempo.
Big Data vs Data Lake
O big data é primordial para que os dados a serem direcionados para o repositório sejam de quantidade significativa, isso se deve em parte do fato da gama de informações que podem ser transferidas com essa tecnologia.
Dentre os dados que podem ser colocados num data lake, temos interações de páginas da web, dados vindos de redes baseadas em internet das coisas (IoT), objetos em formato json, etc.
Como explicitado em parágrafos anteriores, o tratamento de dados num data lake ocorre somente quando eles são requisitados, o que nem sempre ocorre, apesar de todos os tipos de dados serem catalogados nas ferramentas do data lake.
Como implementar um data lake?
Para que ocorra a implementação de um data lake são necessárias algumas ações como:
- Definir a infraestrutura do data lake: A infraestrutura para criar o data lake pode ser hospedada na nuvem, inclusive, a Adentro Cloud possui várias opções de armazenamento de dados em cloud computing a serem escolhidas pelos clientes, sempre pensando em atender melhor às suas necessidades.
- Catalogar fonte dos dados: Definir de onde os dados serão coletados (sites na web, arquivos gerados em outro servidor, etc)
- Definir processos e eventuais automações: Após serem definidos os locais de armazenamento e a fonte de dados, deve-se definir qual setor irá enviar que tipos de dados, combinando eventuais automações no caso de dados recolhidos com muita frequência.
- Utilizar os dados: Buscar os dados que forem pertinentes e acessá-los no data lake.
Quais as vantagens de implementar um data lake?
Com um data lake devidamente instalado e configurado, vários benefícios podem ser verificados pela equipe da empresa, alguns deles são:
- Disponibilidade
- Segurança
- Confiabilidade
- Menor tempo de implantação
- Maior desempenho
Três razões para implementar um data lake na sua empresa
Maior produtividade
Com um data lake configurado corretamente, a velocidade no input de dados aumenta consideravelmente, fazendo com que os profissionais sejam melhor aproveitados em outras atividades mais produtivas, evitando gasto de tempo com a supervisão do processamento dos dados.
Diminuição de custos
A diminuição dos custos se dá em grande parte pela estrutura mais simples do data lake, pois não há necessidade de processamento prévio dos dados, já que eles são armazenados de maneira bruta.
Além disso, caso a hospedagem seja feita num servidor em nuvem, o potencial de redução dos custos aumenta consideravelmente, evitando o consumo de espaço e infraestrutura próprias para manter o servidor.
Mais escalabilidade com grande volume de dados
Considerando a estrutura do data lake, onde os dados não precisam de tratamento prévio, a escalabilidade pode chegar em patamares muito otimizados, pois a facilidade do crescimento da base de dados pode ser feita com muito mais rapidez.
Ao longo do tempo, juntamente com a expansão do tamanho do servidor, as buscas por insights podem ser feitas de maneira que atendam melhor às necessidades da empresa.
Como modernizar uma estrutura de dados para um data lake?
Para que isso ocorra o ideal é migrar os dados para uma plataforma adequada, tal como o Google Cloud. Nela existem diversas ferramentas que ajudam na modelagem e tratamento dos dados quando eles forem acionados, fazendo com que a extração de insights vindos das informações balizadas no data lake seja feita com qualidade.
Dentre as funções gerais de uma CDP (customer data platform), temos:
- Gerenciamento de dados
- Integração de dados
- Verificação de qualidade dos dados
- Gerenciamento de metadados
Recursos do Google que auxiliam a implementar e otimizar o Data Lake em sua empresa
- BigQuery: Funcionalidade que possibilita consultas rápidas na base de dados com o armazenamento dos mesmos em diversas nuvens, aumentando a disponibilidade, além de facilitar a geração de relatórios.
- Cloud Storage: Permite fazer transições dos dados a custos mais baixos, além de ser possível fazer a transferência de novos dados e programar opções de redundância dos mesmos.
- Dataflow: Função que admite o processamento de dados de maneira unificada, aumentando a velocidade e economia de tempo.
- Cloud Data Fusion: Interface que integra todos os dados armazenados na nuvem, fazendo com que o acesso aos mesmos seja facilitado, garantindo um trabalho feito em tempo reduzido e com alta eficiência.
