Data lake: 10 vantagens de um armazenamento amplo e flexível

Data lake é um repositório de dados indispensável para fazer as melhores análises e tomar as decisões certas nos seus negócios. Mais ainda quando o big data é um dos principais recursos para análises e decisões na sua empresa.

Se você tem interesse em saber como fazer a sua organização crescer usando dados para isso, continue a leitura. Vamos explicar dez vantagens e diferenciais que um data lake pode lhe oferecer.

Confira!

O que é data lake?

Imagine que você vá pescar em um grande lago recheado com os mais variados tipos de peixes e frutos do mar. Após a pesca, você vai precisar limpar e preparar tudo antes de servir, certo?

Então, o mesmo acontece em um data lake.

Data lake é um repositório de dados indispensável para fazer as melhores análises e tomar as decisões certas nos seus negócios. Mais ainda quando o big data é um dos principais recursos para análises e decisões na sua empresa.

Dizemos também que é um lago de dados que serve como repositório de grande capacidade de armazenamento sendo responsável por agregar dados de todos os tipos, criados e utilizados pela e para a empresa.

As informações ficam disponíveis tanto em estado bruto quanto na sua versão tratada. Por isso, dados armazenados em data lakes podem servir para vários tipos de análises, como visualização em dashboards, machine learning e processos de big data.

Essa flexibilidade faz com que processos de ETL e ELT sejam ainda menos rígidos, principalmente se comparados aos usados em um data warehouse (DW).

Você deve estar se perguntando: mas um DW já não faz tudo isso?

Sim, faz! Mas você vai ver que existe uma grande diferença mesmo assim.

Data lake x Data warehouse

Há quase 30 anos presente no mercado, o data warehouse possui a função de guardar dados tratados, prontos para análise e uso. Isso permite que empresas e analistas tenham à disposição essas informações já organizadas sempre que precisarem.

Parece perfeitamente prático, não é mesmo? Mas já pensou o que aconteceria caso surgisse a necessidade de usar outros dados que não estivessem previamente disponíveis no data warehouse?!

É aí que entra o data lake, oferecendo volumes de dados cada vez maiores e de modelos diferentes. Por armazenar dados brutos, economizam-se também tempo e esforço que seriam gastos tratando, estruturando e organizando essas informações.

É importante citar que esses sistemas são complementares. Não necessariamente é preciso fazer a substituição de um por outro. 😉

O ideal é que você saiba quando e como fazer uso desses repositórios, e quais os tipos de dados que serão necessários para a análise.

A seguir, conheça alguns gêneros e exemplos de dados que são armazenados em um data lake.

Dados estruturados

São dados padronizados e formatados em estruturas rígidas bem definidas, de modo que a leitura fique facilitada quando visualizados em grupo. Esse tipo de dado garante maior controle às empresas e facilidade de uso por serem mais bem preparados.

Veja alguns exemplos de dados estruturados:

• bancos de dados
• planilhas eletrônicas
• arquivos CSV

No fim, os dados estruturados acabam funcionando como etiquetas organizadas que deixam o trabalho mais simplificado, além de ajudarem na recuperação de informações.

Dados não estruturados

São as informações que se apresentam na sua forma bruta, sem qualquer tipo de tratamento ou organização. Por isso, acabam demonstrando maior flexibilidade de uso, além de serem volumosos e contarem com muito mais opções de formatos.

Os principais exemplos de dados não estruturados são:

• arquivos de texto
• imagens
• arquivos de vídeo
• dados de redes sociais

Em suma, dados não estruturados não possuem todos os seus metadados preenchidos, o que dificulta a automatização. É difícil, por exemplo, classificar todas as palavras de um arquivo de texto.

Dados semiestruturados

Apesar de não serem armazenados em bancos de dados ou mesmo em tabelas, dados semiestruturados ainda assim possuem algum tipo de organização. Para isso, contam com metadados ou tags semânticas que ajudam a mantê-los em uma ordem hierárquica mesmo que com alguma inconsistência.

Entre os tipos de dados semiestruturados, temos:

• códigos HTML
• e-mail
• arquivos XML
• arquivos JSON

Agora que você já sabe o que é um data lake e os tipos de dados que são armazenados nele, é hora de conhecer as dez principais vantagens.

Data lake: 10 vantagens para sua empresa

Em comparação ao data warehouse, além da (1) velocidade de adição de dados e de ter (2) menor custo para implementação, um data lake (3) não exige a estruturação e organização de dados e, por isso mesmo, permite (4) análises em tempo real.

A união dessas 4 vantagens acima possibilita que equipes de analytics dediquem-se ainda mais às análises, não em outras atividades.

Mas não acabou!

Um data lake ainda tem mais estas 5 vantagens:

• (5) maior escalabilidade;
• (6) acessos sem suporte de TI;
• (7) sintonia com mais ferramentas de data science;
• (8) disponibilidade de dados a qualquer momento;
• (9) acessos simultâneos.

E a 10ª vantagem?

É esta: (10) um data lake também pode ser muito útil em projetos de BI, especialmente por conta do processo “in-data-lake BI”, que concede às instituições uma melhor chance de reagir ao dinamismo do mercado.

“A minha empresa precisa de data lake?”

Se ela gera valor a partir dos dados, sim!

Segundo esta pesquisa da Aberdeen, empresas que fazem uso de data lake tendem a superar a concorrência crescendo cerca de 9% da receita de forma orgânica. 🚀

Esse dado aparece devido às possibilidades de novos tipos de análises que os data lakes oferecem em situações que não foram previstas. Isso permite que líderes tomem decisões assertivas e rápidas, de acordo com as oportunidades que surgem.

Essa agilidade gera crescimento dos negócios e aumento de produtividade através da atração e retenção de clientes.

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