Encontrar e utilizar repositórios como o data lake, que possam armazenar a enorme quantidade de dados produzidos no ambiente digital, é cada vez mais essencial.
Isso porque, segundo estimativas do Instituto Gartner, divulgadas pelo CIO, é possível que haja cerca de 40 trilhões de gigabytes de dados no mundo. Isso quer dizer que 2,2 milhões de terabytes de novos dados são gerados diariamente.
Os números são realmente impressionantes e mostram a necessidade de armazenar todos esses dados de forma segura para que possam ser extraídos, analisados e interpretados por um cientista de dados quando necessário.
Sabendo dessa realidade e das tendências de aumento exponencial desses dados, a Remessa Online preparou este conteúdo.
Vamos falar sobre o data lake, um sistema que pode ser usado para o armazenamento dos dados brutos e dar o suporte necessário às empresas nesse novo cenário.
Por isso, continue a leitura para descobrir como ele pode ajudar um cientista de dados em suas atividades e, é claro, a companhia para a qual esse profissional presta serviços.
O que é um data lake?
Como introduzimos, o data lake (lago de dados, em português) consiste em um tipo de repositório capaz de armazenar e centralizar um enorme volume de dados brutos, em seu formato nativo, isto é, dados que ainda não foram processados e/ou analisados.
Nesse sentido, todo e qualquer dado gerado por e para uma empresa vai para esse repositório antes mesmo de serem definidos. Logo, nenhuma informação é removida ou filtrada antes de ser armazenada no sistema.
Na realidade, essas informações ficam disponíveis no repositório para que possam ser acessadas posteriormente pelo cientista de dados, quando necessário, através da aplicação de esquemas e ferramentas específicas.
Entretanto, vale dizer que o data lake exige uma manutenção e governança frequentes para que os dados não sejam perdidos e, assim, possam ser acessados e utilizados sempre que se fizer necessário.
Convém mencionar, ainda, que os dados que vão para o data lake de uma empresa podem ser provenientes de diversos locais, como dispositivos de Internet das Coisas (IoT), redes sociais, aplicativos móveis, aplicações corporativas, websites, entre outros.
Em resumo, um data lake precisa:
- Centralizar e organizar todos os dados de uma empresa em um mesmo espaço;
- Oferecer segurança e proteção dos dados;
- Permitir a escalabilidade;
- Contar com baixos custos.
Qual a diferença entre data lake e data warehouse?
Um erro que nunca pode ser cometido por um profissional de Tecnologia da Informação é confundir o data lake com o data warehouse. Isso porque se tratam de sistemas completamente diferentes.
Assim, embora ambos sejam repositórios de Big Data, eles se diferenciam na medida em que o data warehouse armazena dados processados, limpos e estruturados. Ao contrário do data lake que, como vimos, armazena os dados brutos.
Nesse sentido, em um repositório do tipo data warehouse é preciso direcionar o objetivo de uso dos dados para, então, definir quais serão armazenados e refiná-los antes de guardá-los, o que pode demandar meses ou até anos nessa atividade.
Além disso, apesar de os dados se encontrarem prontos e organizados para uso, uma vez que já foram refinados anteriormente, esse sistema não proporciona a flexibilidade de, diante de um novo cenário organizacional, recorrer a outros dados.
Isso quer dizer que, em uma futura realidade, a empresa pode precisar de certas informações que foram apagadas e que, portanto, não estão contidas no data warehouse.
Por outro lado, no data lake, os dados são coletados de forma instantânea, uma vez que a sua finalidade é decidida somente quando seu uso é necessário. Isso quer dizer que não há que se despender tempo na organização e no refino de dados.
Ademais, esse tipo de repositório, como apresenta todos os dados possíveis, permite que, ao longo do tempo, a empresa acione os mais necessários para o devido contexto. Ou seja, ele oferece flexibilidade na análise de dados conforme as mudanças da realidade organizacional.
Uma outra diferença que convém mencionar entre esses dois repositórios é que os hardwares de armazenamento do data lake são mais econômicos, uma vez que são comuns. Já os do data warehouses são mais específicos e, portanto, mais caros.
Nesse sentido, os data lakes são mais utilizados por cientistas de dados, enquanto que os data warehouses são acessíveis aos usuários de negócios que conseguem determinar antecipadamente os dados que serão necessários para as tomadas de decisão da empresa.
Qual é a importância do data lake para o cientista de dados?
O data lake é um repositório que faz parte integralmente da rotina de um cientista de dados, profissional esse responsável por armazenar, gerenciar, tratar, interpretar e transformar um grande volume de dados em informações que gerem algum valor agregado para a empresa.
Nesse sentido, convém ressaltar que, como falamos no início deste conteúdo, é cada vez mais exorbitante a quantidade de dados gerados em ambiente digital, o que, naturalmente, impõe um grande desafio para armazená-los e analisá-los.
Entretanto, nesse cenário, o data lake se apresenta como uma solução. Isso quer dizer que ele é uma importante ferramenta para viabilizar a coleta, o armazenamento, a organização e o acesso pelo cientista de dados a uma infinidade de informações que podem fornecer importantes insights e serem decisivas para o rumo de um negócio.
A partir disso, os cientistas de dados podem realizar diversas ações no repositório, como compartilhamento, referência cruzada, análises de big data, machine learning, entre várias outras permitidas pela arquitetura do data lake e que incrementam os resultados.
Como é a arquitetura de um data lake?
Apesar de apresentar uma escalabilidade enorme, que pode alcançar os exabytes, a arquitetura de um data lake está longe de ser uma das mais complexas entre os mais variados padrões existentes.
Isso porque os dados podem ser estruturados, semi estruturados ou não estruturados e não possuem um esquema fixo antes do armazenamento.
Entretanto, mesmo apresentando facilidade, o profissional de inteligência de dados precisa conhecer quais são as etapas seguidas neste processo de construção da arquitetura de um data lake.
Landing Zone
A landing zone consiste na construção do data lake separadamente dos principais sistemas de Tecnologia de Informação de uma companhia. Para isso, é necessário criar um ambiente que possa capturar e coletar os dados.
Além disso, para evitar o data swamp, isto é, uma quantidade de dados deteriorados e não gerenciáveis, é preciso implementar uma governança forte, com classificação rigorosa de dados.
Data Science Environment
Esse é o segundo estágio, no qual o acesso ao data lake é acessado pelos profissionais para realizar os devidos testes e verificar se esse repositório atenderá às necessidades da empresa.
Nessa etapa, realiza-se diversas atividades, como o desenvolvimento de protótipos de programas por meio da implantação de ferramentas de código, dashboards, entre outros.
Offload for Data Warehouses
Nesse momento, já é possível realizar algumas integrações, como os data lakes com os data warehouses existentes na empresa. Isso serve para migrar os dados que não serão utilizados em um curto espaço de tempo para o data lake.
Critical Component of Data Operations
Por fim, nessa última etapa, as informações já estão completamente integradas ao data lake. Entretanto, saiba que é possível criar, ainda, alguns aplicativos que aprimorem o uso do repositório, como o painel de gerenciamento de desempenho e os sistemas de varredura de dados externos.
Como montar um data lake?
Agora que você conhece todas as etapas de construção da arquitetura de um data lake, é essencial conhecer mais a fundo outras importantes questões durante a montagem desse repositório, desde a hospedagem até os processos de automação, para que tudo saia como o esperado e a ferramenta atenda às expectativas. Nesse sentido:
1. Defina a hospedagem
Saiba que é possível hospedar o data lake tanto no modo on-premise como na nuvem. Em on-premise, é preciso contar com uma ampla infraestrutura para realizar o armazenamento dos dados. Na nuvem, o investimento é menor, pois é possível ir expandindo o espaço à medida em que as necessidades forem surgindo.
2. Reconheça as fontes
Após definir onde o data lake será hospedado, é preciso identificar as fontes e a frequência com a qual os dados serão armazenados no repositório. Tendo reconhecido essas questões, é preciso verificar se a ferramenta está programada para adicioná-los de forma bruta ou limpá-los. Lembrando que eles devem ser adicionados de forma bruta.
3. Automatize a captura de dados
Em muitas empresas, é solicitado a cada um dos setores que cadastre importantes dados relevantes aos quais eles tenham acesso. Entretanto, para agilizar muitos processos, o ideal é automatizar a maior quantidade de capturas de dados possíveis e deixar manualmente apenas os que não forem passíveis de automatização.
Após essas configurações, o data lake já pode ser utilizado com sucesso, contribuindo significativamente para o trabalho dos cientistas de dados e para o sucesso da empresa.
Quais as vantagens que um data lake proporciona?
Como já deu para perceber, o data lake oferece muitas vantagens aos profissionais de TI e às empresas que buscam importantes insights para suas tomadas de decisões.
Entretanto, listamos de forma mais clara os principais benefícios desse sistema.
Fácil acesso
Os data lakes são repositórios muito acessíveis, sobretudo quando comparado a outros, como os data warehouses.
Essa facilidade de acesso permite que as informações sejam compartilhadas entre os vários usuários de uma companhia.
Além disso, os dados podem ser agrupados por temas ou objetivos, o que torna mais fácil encontrar os que são mais úteis para determinado momento.
Flexibilidade
Como já mencionamos neste conteúdo, um grande diferencial do data lake é o fato de ele ser flexível. E essa sua flexibilidade está associada à sua capacidade de coletar e armazenar diversos tipos de dados que podem ser utilizados para finalidades distintas.
Assim, ele permite que, independentemente dos novos contextos organizacionais e mundiais, os gestores solicitem informações que podem ser relevantes para aquela determinada ocasião. Ou seja, ele não é limitado e pode ser útil para diversos futuros diagnósticos.
Pouco investimento
A implementação do data lake em uma empresa demanda investimentos baixíssimos. E isso se deve não somente ao seu hardware apresentar um custo baixo, como também pelo fato de não exigir o tratamento de dados de forma antecipada.
Nesse sentido, pode-se dizer que há um gasto menor de recursos, inclusive humanos, para sua implementação e manutenção.
Principais desafios do data lake
Apesar das vantagens, o data lake também apresenta alguns desafios, sendo o principal deles relacionado à própria gestão da ferramenta.
Isso porque esse repositório demanda dos profissionais uma intensa e frequente organização para que os dados não percam sua funcionalidade.
Afinal, uma vasta quantidade de dados, proveniente de diversas origens, pode se transformar em uma lixeira – o chamado data swamp – caso não seja devidamente gerida.
Logo, o cientista de dados deve realizar identificações dos dados, para que a localização futura seja facilitada, além de determinar prazos para retenção de informações e manutenção da segurança do ambiente.
Por isso, tornar todo esse acervo de dados de modo eficiente para uma empresa é, sem dúvidas, um dos maiores desafios do data lake.
Além disso, um outro desafio é o uso de ferramentas adequadas que realmente extraiam os dados corretos quando houver a necessidade.
Isso porque, como são muitas informações, se não forem utilizados recursos e comandos corretos, corre-se o risco de analisar e interpretar dados de forma errônea.
Por isso, o profissional que lida com esse repositório precisa estar bem atento a essas situações.
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Conclusão
Como vimos, o data lake é um importante repositório de dados brutos e nativos gerados por e para uma empresa.
Nesse sentido, as companhias podem utilizar essa ferramenta para extrair importantes informações e tomar decisões mais assertivas visando o bom resultado dos negócios.
Entretanto, esse é um sistema que deve ser operado especialmente por um profissional qualificado – em geral, o cientista de dados – em razão do alto volume de dados e da necessidade de aplicar metodologias para a extração relevante desses.Portanto, se você é ou está se formando para ser esse profissional, saiba que é essencial procurar conhecer mais sobre esse repositório. Afinal, em um mundo repleto de dados, o data lake tem sido muito acionado e precisa de bons especialistas para operarem-no.
O data lake (lago de dados, em português) consiste em um tipo de repositório capaz de armazenar e centralizar um enorme volume de dados brutos, em seu formato nativo, isto é, dados que ainda não foram processados e/ou analisados.
O data lake é um repositório que faz parte integralmente da rotina de um cientista de dados, profissional esse responsável por armazenar, gerenciar, tratar, interpretar e transformar um grande volume de dados em informações que gerem algum valor agregado para a empresa.