Data Lake: O que é e como aproveitá-lo

Um data lake tem recebido muita atenção em todos os lugares em um sistema de armazenamento moderno. Além disso, não, não é o mesmo que um data warehouse . Muitas pessoas podem precisar se familiarizar mais com o termo data lakes, então podem se perguntar o que são. Mas as pessoas envolvidas com a prática de dados devem ter ouvido essa palavra antes.

A empresa utiliza uma nova ferramenta para gerar e processar grandes quantidades de dados para operações e projetos de Machine Learning . Ele é usado para gerenciar e organizar uma quantidade infinita de dados.

Este blog discutirá os data lakes, seus benefícios e como aproveitá-los. Vamos começar.

O que é um lago de dados?

Um data lake é um repositório de armazenamento central e escalável que contém big data bruto e não refinado de muitas fontes e sistemas diferentes em seu formato original.

Para entender o que são os data lakes, pense neles como um lago onde a água são dados brutos que fluem de diferentes fontes de captura de dados e são usados ​​para várias finalidades internas e voltadas para o cliente. É muito maior que um data warehouse , como um tanque doméstico que armazena água limpa, mas apenas para uma casa e nada mais.

Os data lakes usam a ideia de carregar primeiro e usar depois, o que significa que os dados no repositório não precisam ser usados ​​imediatamente. Ele pode ser descartado como reaproveitado quando surgirem necessidades de negócios.

Benefícios do Data A Lake

Os data lakes geralmente são feitos com hardware de baixo custo, portanto, são uma excelente maneira de armazenar terabytes ou grandes quantidades de dados. Os data lakes também oferecem serviços de ponta a ponta que tornam mais fácil e barato executar pipelines de dados, análises de streaming e cargas de trabalho de aprendizado de máquina em qualquer nuvem, reduzindo tempo, mão de obra e custo.

Aqui estão os benefícios mais importantes dos data lakes e como podemos aproveitá-los.

1. Remove silos de dados

Por muito tempo, a maioria das organizações manteve seus dados em muitos lugares diferentes e de muitas maneiras diferentes sem um sistema de gerenciamento de acesso centralizado. Isso tornou difícil obter os dados e analisá-los em grande detalhe.

Os data lakes mudaram esse processo e eliminaram a necessidade de silos de dados. Um data lake centralizado elimina silos de dados combinando e catalogando dados e fornecendo um único local para todas as fontes de dados. Isso torna mais fácil olhar para grandes quantidades de dados e descobrir o que eles significam.

1. Não há necessidade de esquemas predefinidos

Com data lakes, não há mais a necessidade de esquemas predefinidos. Os data lakes usam a simplicidade do Hadoop para armazenar hordas de dados em modos de gravação sem esquema e leitura com base em esquema, o que ajuda no consumo de dados.

O fato de que não há necessidade de esquemas predefinidos que podem ajudar sua organização a obter o máximo de seus dados, melhorar a segurança e limitar sua responsabilidade de dados. Os data lakes fazem isso fornecendo à sua organização um recurso de inteligência baseado em nuvem que oferece uma maneira segura, escalável e de baixo custo de armazenar e analisar dados em vários formatos diferentes.

1. Adequado para casos de uso modernos

As antigas soluções de data warehouse são caras, proprietárias e incompatíveis com a maioria dos casos de uso modernos. Os data lakes foram criados para resolver esse problema e garantir que pudessem ser alterados permanentemente para atender às necessidades em constante mudança da maioria das empresas.

A maioria das empresas deseja usar machine learning e análises avançadas em dados não estruturados. Os data lakes oferecem escalabilidade em escala de exabyte. Ao contrário dos data warehouses, que armazenam dados em arquivos e pastas, os data lakes têm o benefício adicional de manter os dados em arquiteturas planas e armazenamento de objetos.

1. Os dados podem ser mantidos em qualquer formato

Um dos benefícios mais significativos dos data lakes é que eles eliminam a necessidade de modelagem de dados durante a ingestão de dados. Você pode armazenar dados em um data lake em qualquer formato, como RDBMS, bancos de dados NoSQL, sistemas de arquivos etc.

Os dados também podem ser carregados em seu formato original, como log, CSV, etc., sem nenhuma transformação.

Outro benefício é que os dados não são contaminados. Ele permite que a empresa obtenha novos insights dos mesmos dados históricos. Como os dados são armazenados em sua forma bruta, eles não ficam confusos.

Como tirar proveito disso (casos de uso)

Agora que você sabe o que é um data lake, também discutimos seus benefícios. Você pode obter várias vantagens ao usar um data lake em seu projeto ou organização. Vamos discutir alguns casos de uso para saber mais.

Prova de Conceitos (POCs)

O armazenamento em data lake é perfeito para projetos de prova de conceito. Uma prova de conceito (POC) é um exercício onde o trabalho é feito para determinar se uma ideia pode ser transformada em realidade.

Pode ser útil para casos de uso como classificação de texto, que os cientistas de dados não podem fazer com bancos de dados relacionais (pelo menos não sem pré-processamento de dados para atender aos requisitos do esquema). Os data lakes também podem servir como sandbox para outros projetos de análise de big data.

Pode ser qualquer coisa, desde criar painéis em grande escala até ajudar com aplicativos de IoT, que geralmente precisam de dados de streaming em tempo real. Depois que a finalidade e o valor dos dados forem descobertos, eles podem passar pelo processamento Extract, Load, Transform (ELT) para serem armazenados em um data warehouse.

Backup e recuperação de dados

Os data lakes podem ser usados ​​como uma alternativa de armazenamento para recuperação de desastres porque têm muito espaço e não custam muito. Como os dados são armazenados em seu formato nativo, eles também podem ajudar nas auditorias para garantir a qualidade.

Pode ser benéfico se um data warehouse precisar ter a documentação correta sobre como processa os dados. Porque permite que as equipes verifiquem o trabalho dos proprietários de dados anteriores.

Por fim, como os dados em um data lake não precisam ser usados ​​imediatamente, eles podem ser usados ​​para armazenar dados frios ou inativos a um custo baixo. Esses dados podem ser úteis para consultas regulatórias ou novas análises no futuro.

Portanto, se usarmos os data lakes corretamente, podemos obter muitas vantagens. Para isso, a única coisa que precisamos fazer é utilizar os data lakes corretamente.

Conclusão

Um data lake permite que sua empresa lide com casos de uso novos e emergentes. Como uma forma alternativa de gerenciar e armazenar dados, os data lakes permitem que os usuários usem mais dados de uma variedade maior de fontes sem precisar fazer nenhum pré-processamento ou transformação de dados primeiro. Com mais dados disponíveis, os data lakes permitem que os usuários analisem os dados de novas maneiras, o que os ajuda a encontrar mais insights e eficiências.

Organizações em todo o mundo usam sistemas e soluções de gerenciamento de conhecimento, como o InsightsHub, para gerenciar melhor os dados, obter insights mais rapidamente e usar mais dados históricos, reduzindo custos e aumentando o ROI.

O data lake é sua maneira de organizar todos os diferentes tipos de dados de muitos outros lugares. E se você estiver pronto para começar a jogar com um data lake, podemos ajudá-lo a começar com o QuestionPro InsightHub.

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