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.<!–more–>

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 <a href=”https://www.myabcm.com/pt-br/blog-post/tendencias-das-tecnologias-disruptivas/”>tecnologia</a>. Entenda!
<h2><strong>O que é Data Lake?</strong></h2>
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.

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<h2><strong>Quais são as vantagens do Data Lake para a gestão de negócios?</strong></h2>
Existem diversas vantagens do uso do Data Lake para a gestão das informações de uma empresa. Aqui separamos as principais. Confira!
<h3><strong>Alta capacidade de volume e velocidade</strong></h3>
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.
<h3><strong>Compartilhamento de dados</strong></h3>
Sistemas como o Data Warehouses têm como norma o acesso mais restrito, voltado apenas para os profissionais responsáveis por <a href=”https://www.myabcm.com/pt-br/blog-post/gerenciamento-de-dados/”>gerenciar os dados</a> 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.
<h3><strong>Análise avançada</strong></h3>
Com um acervo de dados volumoso e bruto, obviamente, a <a href=”https://www.myabcm.com/pt-br/blog-post/analise-de-dados-por-meio-de-software/”>análise</a> 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.
<h2><strong>Como construir um Data Lake eficiente?</strong></h2>
Existem 4 passos fundamentais para se construir um Data Lake funcional para a gestão de informações. Vamos conhecer cada passo.
<h3><strong>Passo 1 – Landing zone or raw data</strong></h3>
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).
<h3><strong>Passo 2 – Data Science Environment</strong></h3>
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.
<h3><strong>Passo 3 – Offload for Data Warehouse</strong></h3>
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.
<h3><strong>Passo 4 – Critical component of data operations</strong></h3>
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 <a href=”https://www.myabcm.com/pt-br/blog-post/big-data-e-analytics/”>Big Data</a>!

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