Um data lake é um repositório centralizado que permite armazenar todos os seus dados estruturados e não estruturados em qualquer escala.

Os data lakes armazenam dados na sua forma original e bruta e permitem que os engenheiros de dados efetuem vários tipos de análises, tais como:

Estes ajudam os analistas de BI a tomar melhores decisões e mais orientadas para os dados.

Embora tecnologias como o nosso próprio InterSystems IRIS® forneçam interfaces para interagir com os data lakes, o próprio data lake é mais um padrão de design conceitual para o armazenamento de dados do que uma aplicação de software com uma GUI tradicional.

Ao explicar um data lake a alguém ou ao demonstrá-lo, é provável que inicie sessão numa destas ferramentas ou serviços de armazenamento para mostrar como os dados são organizados, acessados e analisados.

Nesta publicação, você aprenderá tudo o que precisa de saber sobre data lakes, incluindo:

Vamos lá.

Muitas vezes, os dados são armazenados em bases de dados estruturadas, denominadas data warehouses, onde os dados têm de ser limpos e estruturados antes de poderem ser utilizados. Embora eficazes para a elaboração periódica de relatórios em lote, os armazéns de dados não são tão flexíveis para as necessidades de processamento e análise em tempo real. Funcionam bem para algumas aplicações empresariais, mas requerem que os dados se enquadrem num esquema predefinido antes de serem escritos no armazém.

Algumas empresas estão coletando milhares de dados todos os dias a partir de dezenas de fontes (isso sendo otimista). Quando estes raramente partilham o mesmo schema ou formato, pode tornar o refinamento dos dados brutos ineficiente em um data warehouse tradicional.

Os data lakes, pelo contrário, aceitam dados brutos de várias fontes, incluindo dispositivos IoT, feeds de redes sociais, apps e muito mais. Em vez de terem um schema de aplicação como os data warehouses, os data lakes utilizam normalmente a tecnologia "schema-on-read". Isto significa que os dados só são estruturados quando são lidos para análise, dando aos analistas de dados muito mais agilidade e eficiência.

Os data lakes são utilizados principalmente por cientistas e engenheiros de dados para extrair informações comerciais importantes, que depois passam para uma ferramenta de visualização de dados.

Os data lakes são concebidos tendo em conta várias caraterísticas fundamentais:

• Escalabilidade: podem ser escalados em massa para armazenar petabytes de dados, acomodando o crescimento exponencial de dados nas empresas modernas.
• Flexibilidade: os data lakes suportam vários tipos de dados, desde ficheiros CSV e imagens a dados binários, sem necessidade de conversão para um schema predefinido.
• Rentabilidade: ao utilizar hardware de base barato ou soluções de armazenamento em nuvem rentáveis, os data lakes podem ser uma opção mais econômica para o armazenamento de dados em massa.

Estas caraterísticas fazem dos data lakes um ativo indispensável para as empresas que procuram se aproveitar da análise de grandes volumes de dados para obterem conhecimentos profundos e tomarem decisões informadas.

À medida que aprofundamos a arquitetura, a implementação e o funcionamento dos data lakes, você verá por que eles são fundamentais no panorama moderno da gestão de dados.

Ao considerar se um data lake é a solução certa para a sua organização, as partes interessadas devem fazer uma série de perguntas de diagnóstico para avaliar as suas capacidades de dados atuais, necessidades e objetivos futuros.

Eis algumas perguntas cruciais para orientar esta avaliação:

Determine se a sua organização lida com grandes volumes de dados estruturados, semi-estruturados ou não estruturados. Os data lakes são particularmente benéficos para as organizações que lidam com conjuntos de dados diversificados e de grande escala.

Pense se os sistemas de gestão de dados existentes (como as bases de dados tradicionais ou os armazéns de dados) são suficientes para as necessidades da sua organização, especialmente em termos de escalabilidade, flexibilidade e relação custo-benefício.

Se pretende melhorar as suas capacidades de análise preditiva, aprendizagem automática ou análise em tempo real, poderá ser necessário um data lake para tratar e processar grandes conjuntos de dados de forma dinâmica.

Pense se a sua organização tem a infraestrutura de TI e os conhecimentos técnicos necessários para implementar e manter um data lake. Isto inclui a avaliação da disponibilidade de pessoal qualificado e a necessidade de potencial formação ou contratação.

Determinar os recursos financeiros disponíveis para investir em um data lake. Embora os data lakes possam ser rentáveis a longo prazo, a criação e manutenção de data lake pode exigir investimentos iniciais e contínuos significativos.

Avaliar a forma como um novo data lake se integrará nos sistemas de TI e nos processos empresariais existentes. A integração eficaz é crucial para maximizar os benefícios de um data lake. Ao analisar cuidadosamente estas questões, as partes interessadas podem tomar uma decisão informada sobre se um data lake é adequado para as necessidades da sua organização. Esta abordagem estratégica garante que o investimento em um data lake se alinha com objetivos comerciais e capacidades tecnológicas mais amplos.

Se revisou estes pontos e acredita que sua empresa está pronta para um data lake, eis uma visão geral sobre como implementar um.

Colaborar com as partes interessadas da gestão do risco, do serviço de apoio ao cliente e das operações para recolher dados específicos necessários. Determine como o data lake será usado para realizar análises de risco em tempo real, fornecer experiências personalizadas aos clientes e simplificar os processos de back-office.

Opte por uma plataforma de gestão de dados robusta como InterSystems IRIS que pode acomodar todas as necessidades específicas de uma arquitetura de data lake.

InterSystems IRIS é:

• Flexível, suportando a integração de dados de múltiplas fontes e tipos de dados
• Escalável, concebido para gerir eficazmente conjuntos de dados de grande escala
• Interoperáveis, permitindo uma comunicação sem descontinuidades entre diferentes sistemas e aplicações

O InterSystems IRIS fornece recursos de segurança robustos, incluindo criptografia, autenticação e auditoria, que são essenciais para o gerenciamento de dados confidenciais em um data lake. Além disso, suporta práticas de gestão de dados para ajudar a garantir a qualidade dos dados e a conformidade com vários regulamentos.

Incluir dados de sistemas de transação, registos de interação com clientes, feeds de dados de mercado e relatórios regulamentares. O InterSystems IRIS pode ingerir dados de uma variedade de fontes, incluindo bases de dados relacionais, bases de dados NoSQL, sistemas de ficheiros e até fluxos de dados em tempo real. Esta flexibilidade é crucial para as arquiteturas de data lakes que necessitam de consolidar dados de fontes diferentes.

Estabeleça zonas de dados claras, tais como dados brutos para dados não processados, dados fiáveis para dados validados e limpos e dados refinados para dados prontos para análise.

A capacidade do InterSystems IRIS de se integrar perfeitamente com ferramentas analíticas significa que os dados armazenados no data lake podem ser acessados e analisados diretamente utilizando SQL e outras linguagens de consulta. Esta integração direta ajuda a contornar a necessidade de transferir dados para bases de dados analíticas separadas, reduzindo assim a complexidade e melhorando o desempenho.

Os data lakes são essenciais para as empresas que lidam com grandes volumes de dados diversificados e que necessitam de capacidades de análise sofisticadas. O InterSystems IRIS destaca-se como uma plataforma poderosa que pode ajudar as organizações a implementar e gerir eficazmente os data lakes, garantindo que podem maximizar o valor dos seus ativos de dados.