Lago de Dados 101

O data lake é um conceito quente no momento, e muitas empresas estão construindo ou planejando construir seus próprios data lakes. No entanto, antes de planejar e construir um data lake, você deve esclarecer o que é um data lake, por que precisamos dele, qual é seu valor e quais são seus cenários de aplicação. Neste artigo, tentaremos responder a essas perguntas para que você possa entendê-lo melhor.

O que é um Data Lake?

O que é um data lake?

Um data lake é um repositório centralizado para armazenar, processar e proteger grandes volumes de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Ele pode armazenar dados em seu formato nativo e lidar com qualquer formato de conversão, independentemente das limitações de tamanho.

Ele fornece uma plataforma escalável e segura que permite às empresas ingerir quaisquer dados de qualquer sistema, em qualquer velocidade, de sistemas locais, em nuvem ou de computação de ponta, armazenar qualquer tipo ou quantidade de dados com total fidelidade, processar dados em tempo real ou em lote e analisar dados usando SQL, Python, R ou qualquer outra linguagem, dados de terceiros ou aplicativo de análise.

Por que precisamos disso?

As organizações que criam valor comercial com sucesso a partir de dados superarão seus pares. Uma pesquisa da Aberdeen mostra que as organizações que implementam data lakes superam empresas comparáveis em crescimento orgânico de receita em 9%. Esses líderes permitem novos tipos de análises, como aprendizado de máquina de novas fontes, como arquivos de log, dados de fluxos de cliques, mídia social e dispositivos conectados à Internet armazenados em data lakes. Isso os ajuda a identificar e responder a oportunidades de crescimento de negócios mais rapidamente, atraindo e retendo clientes, aumentando a produtividade, mantendo equipamentos proativamente e tomando decisões informadas.

Qual é o seu valor?

Por um lado, ele pode reunir diferentes tipos de dados. Por outro lado, seu valor é que a análise de dados pode ser realizada sem um modelo predefinido. As arquiteturas de big data de hoje são escaláveis e podem fornecer aos usuários cada vez mais análises em tempo real. Hoje, antes que a inteligência empresarial (BI) e os data warehouses sejam eliminados, as análises de big data e os big data lakes estão se desenvolvendo em direção a mais tipos de serviços inteligentes em tempo real que podem dar suporte à tomada de decisões em tempo real.

Como isso beneficia as empresas?

Primeiro, ele tem funções mais poderosas para mineração de valor de dados. Na realização de autorização e auditoria de granularidade fina, como análise de dados, aprendizado de máquina, acesso e gerenciamento de dados, o valor dos data lakes é mais incisivo.

Segundo, o fenômeno dos silos de dados é eliminado. Não há restrição quanto ao tipo de formato de dados, e todos os dados podem fluir para o data lake. Depois que os dados do usuário são gerados, eles podem ser armazenados diretamente no data lake de acordo com o conteúdo original e os atributos dos dados, sem qualquer processamento ou estruturação dos dados antes de fluírem para o data lake.

O terceiro é atender à expansão elástica do armazenamento de dados em larga escala dos usuários. Suporta tipos de dados complexos para usuários atuais, incluindo dados estruturados, como tabelas em bancos de dados relacionais, dados semiestruturados, como CSV, JSON, XML, logs, etc., e dados não estruturados, como e-mails, documentos, PDFs, gráficos, áudio, vídeo, etc. Os data lakes podem realizar a implantação de armazenamento em larga escala no nível PB e no nível EB.

Quarto, a separação de computação e armazenamento é alcançada. Em vista da direção geral do futuro reconhecida pela indústria, a arquitetura de separação de armazenamento e computação fornece escalabilidade independente, permitindo que os mecanismos de computação se expandam conforme necessário enquanto os dados fluem para o lago. Mais importante, o modo desacoplado de armazenamento e computação traz melhor desempenho de custo. Deve-se ressaltar que a separação de computação e armazenamento no lago de dados não significa que o mecanismo de processamento e análise de dados e o disco estejam em hosts diferentes, mas a separação do armazenamento de conteúdo de dados e do mecanismo de processamento e análise de dados.

Como você determina se precisa de um data lake?

Ao determinar se sua empresa precisa de um data lake, você deve considerar o tipo de dados com os quais está lidando, o que deseja fazer com esses dados, a complexidade do seu processo de aquisição de dados, seu gerenciamento de dados e governança de dados estratégias e as ferramentas e níveis de habilidade usados pelas pessoas na sua organização.

Hoje, as empresas estão começando a olhar para o valor dos data lakes de uma perspectiva diferente, ou seja, os data lakes não são usados apenas para armazenar dados de fidelidade total, eles também podem ajudar os usuários a obter uma compreensão mais profunda das condições de negócios. Como os data lakes fornecem um contexto mais rico do que nunca, isso ajuda a acelerar os experimentos de análise.

Data lakes são desenvolvidos principalmente para processar grandes volumes de big data, e as empresas podem frequentemente mover dados brutos para um data lake via lote e/ou streaming sem transformá-los. As empresas dependem principalmente deles para os seguintes propósitos:

• Menor custo total de propriedade;
• Simplifique o gerenciamento de dados;
• Esteja preparado para incorporar inteligência artificial e aprendizado de máquina;
• Acelerar a análise;
• Aumente a segurança e a governança.

Quais são seus cenários de uso?

Como o data lake fornece a base para análises e inteligência artificial, empresas de todos os setores o estão usando para aumentar a receita, economizar dinheiro e reduzir riscos.

1. Mídia e entretenimento: As empresas que oferecem streaming online de música, rádio e podcasts podem aumentar a receita melhorando seus sistemas de recomendação para que os usuários consumam mais de seus serviços, permitindo que as empresas vendam mais anúncios.
2. Telecomunicações: Empresas multinacionais de telecomunicações podem economizar dinheiro criando modelos de propensão à rotatividade para reduzir a rotatividade de clientes.
3. Serviços financeiros: As empresas de investimento podem contar com data lakes para impulsionar o aprendizado de máquina, para que possam gerenciar o risco do portfólio assim que os dados de mercado em tempo real estiverem disponíveis.

Conclusão

Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa lhe dar uma melhor compreensão do que é um data lake. Se você quiser saber mais sobre isso, gostaríamos de aconselhá-lo a visitar Gudu SQLFlow para maiores informações.

Como um dos melhores ferramentas de linhagem de dados disponível no mercado hoje, o Gudu SQLFlow pode não apenas analisar arquivos de script SQL, obter linhagem de dados e executar exibição visual, mas também permitir que os usuários forneçam linhagem de dados no formato CSV e executar exibição visual. (Publicado por Ryan em 29 de maio de 2022)