O volume de dados que uma empresa precisa lidar é, de fato, muito grande. São centenas de informações e, cada vez mais, diferentes setores do mercado estão expostos a dados mais complexos e que exigem uma capacidade de captura potente.
Um novo modelo de armazenamento se faz mais do que necessário e é aí que o Data Lake entra. Essa ferramenta representa uma evolução na maneira como os dados são capturados, mostrando que nem sempre a padronização pode ser a solução.
Neste texto, nós vamos mostrar para você quais são os principais pontos dessa tecnologia. Entenda!
Um dos principais propósitos da criação de um sistema como o Data Lake é o armazenamento de dados inalterados. Ou seja, a conservação das informações sem qualquer tipo de filtro, da maneira que elas são encontradas, isto é o que chamados de Data Lake.
Como sabemos durante um bom tempo (3 décadas), o armazenamento de dados se baseou no sistema de Data Warehouse, em que dados eram capturados de maneira filtrada, organizados e processados. Apesar da vantagem da padronização, é possível que nesse processo informações importantes sejam perdidas, impossibilitando o encontro de novas soluções por parte dos analistas.
Para a quantidade de dados existentes no Big Data, ferramentas como o Data Lake demonstram uma evolução no armazenamento. Quer dizer, é uma base de informações brutas em que analistas podem avaliar o que realmente pode ser utilizado.
Existem diversas vantagens do uso do Data Lake para a gestão das informações de uma empresa. Aqui separamos as principais. Confira!
O Data Lake é um sistema capaz de armazenar uma alta carga de dados, afinal, seu objetivo é capturar informações brutas. Por causa disso, tende a ser bastante rápido, já que não é necessário passar por nenhum filtro prévio.
Sistemas como o Data Warehouses têm como norma o acesso mais restrito, voltado apenas para os profissionais responsáveis por gerenciar os dados coletados. Claro, sabemos que é uma questão de segurança, porém, isso limita as possibilidades que essas informações podem trazer.
Com o Data Lake, o processo é diferente, os dados estão acessíveis para serem compartilhados com diferentes pessoas sem a necessidade de uma equipe de TI para dar suporte.
Com um acervo de dados volumoso e bruto, obviamente, a análise deverá ser mais aprofundada. Afinal, é preciso avaliar todas as informações por meio de metadados, com descrições da origem, tema, objetivo etc.
A forma como essas informações estão armazenadas no Lake obriga que sua análise seja avançada para que nada passe e, mesmo que algo seja deixado, há sempre a chance de recuperá-lo.
Existem 4 passos fundamentais para se construir um Data Lake funcional para a gestão de informações. Vamos conhecer cada passo.
O passo de ingestão dos dados é onde as informações são capturadas sem nenhum tipo de filtro. Esse estágio é separado dos sistemas de TI comuns. O importante aqui é não deixar que as informações armazenadas se acumulem e que tudo vire uma espécie de Data Swamp (pântano de dados).
A partir daqui os responsáveis pelo monitoramento de dados entram em cena. Os analistas devem acessar o Data Lake e podem começar a fazer experimentos (criar modelos de análise) e também avaliações padrões.
O Data Lake já pode ter as subdivisões do Data Marts, a empresa pode escolher armazenar os dados que não são usados constantemente, conhecidos como frios. Porém, esses dados não ficarão inativos, eles podem ser usados para insights posteriores.
Nesta etapa, o Data Lake já faz parte dos processos da empresa, ele substitui o armazenamento de dados padrão e se transforma em um serviço para acesso de dados.
Bem, esperamos que este texto tenha esclarecido todas as suas dúvidas sobre o Data Lake. Quer continuar aumentando os seus conhecimentos? Então acesse o nosso texto sobre o Big Data!
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