- O que é um data lake
- 4 passos para a implementação da arquitetura de data lake
- Data lake versus Data Warehouse: entenda a diferença
- Por que a sua empresa precisa de Data Lakes
A precisão na identificação de desafios e a escolha estratégica de tecnologias para superá-los são cruciais. Conforme enfatizado por Igor Freitas, VP de Tecnologia e Inovação na Zamp e convidado do segundo episódio do Especial Omnichannel by Avaya, a abordagem da empresa sempre destacou a importância de evitar a fixação em soluções ou marcas específicas, optando por questionamentos precisos e uma visão arquitetônica bem definida que preveja futuras necessidades e minimize a obsolescência e os débitos técnicos.
Essa filosofia é aplicada à inovação contínua, com foco em investimentos em data lakes, infraestrutura de nuvem e segurança, considerando sempre o momento específico da empresa.
A estratégia digital da ZAMP começou com a migração de dados transacionais para um Data Lake. Essa etapa inicial não apenas clarifica as operações e fluxos de venda, mas também fundamenta o investimento subsequente em identificação via aplicativo e personalização, tudo amparado por uma comunicação eficiente por meio de CRM.
Esta introdução ao universo dos data lakes reflete na implementação de uma infraestrutura digital que não apenas atende às necessidades atuais, mas também se posiciona estrategicamente para futuras inovações e desafios no campo tecnológico.
O que é um data lake
Um data lake é uma solução de armazenamento projetada para acumular grandes volumes de dados de diversos tipos, incluindo informações estruturadas, semiestruturadas e não estruturadas, em seu estado original. Ele é capaz de tratar diferentes formatos de dados, superando restrições de volume, e oferece uma base robusta para a proteção dessas informações.
Qual é o propósito de um data lake?
O principal objetivo de um data lake é manter um vasto reservatório de dados brutos acessíveis para análise por especialistas em dados. Diferente dos data warehouses, que guardam dados já processados e estruturados para relatórios e análises operacionais, os data lakes são versáteis, servindo tanto para explorações analíticas avançadas quanto para aplicações em inteligência de negócios (BI) em contextos mais específicos.
Quais elementos constituem um data lake?
A arquitetura de um data lake abrange vários aspectos críticos, incluindo o armazenamento propriamente dito, a captação de dados, o processamento, a segurança, a governança e a gestão de acesso. Cada componente é vital para estabelecer um sistema de dados que seja ao mesmo tempo flexível para a análise e escalável para crescer conforme as demandas organizacionais em análise de dados evoluem.
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4 passos para a implementação da arquitetura de data lake
1 – Faça a transição para ELT
A adoção de um data lake é essencial na era do big data para uma gestão eficaz e orientada por dados. O data lake se destaca pela habilidade de consolidar variados tipos de dados em um local unificado, promovendo ordem e não caos.
Este ambiente facilita a análise, pois os dados são armazenados de maneira estruturada e com metadados adequados. Para otimizar esse processo, a transição do tradicional ETL (Extração, Transformação, Carga) para o ELT (Extração, Carga, Transformação) é recomendada, permitindo que a transformação ocorra diretamente dentro do data lake. Isso não só economiza tempo e recursos, mas também aprimora a eficiência dos projetos de dados.
2 – Selecione a infraestrutura tecnológica ideal
O sucesso dos projetos de dados depende da infraestrutura tecnológica. Manter-se atualizado é crucial no setor tecnológico para liderar. A implementação de uma modern data stack (MDS) é vital para maximizar os benefícios de um data lake, centralizando os dados na nuvem para uma plataforma de dados moderna, flexível e escalável.
3 – Priorize a segurança dos dados
O valor dos dados é inegável, assim como a necessidade de protegê-los, especialmente após a implementação da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Uma estratégia de segurança robusta envolve a colaboração entre as equipes de gestão e negócios para assegurar acesso controlado aos conjuntos de dados, equilibrando acessibilidade para análise sem comprometer a privacidade.
4 – Gerencie o uso de índices de forma eficiente
A gestão de índices no data lake é crucial para o desempenho. Embora essenciais para pesquisas rápidas, os índices demandam espaço significativo. Em muitos casos, a utilização excessiva de índices, além das chaves primárias, pode ser desnecessária e impactar negativamente a eficiência. A seleção cuidadosa dos índices necessários, feita em colaboração com a equipe, pode otimizar o desempenho sem sacrificar a funcionalidade.
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Data lake versus Data Warehouse: entenda a diferença
Pode ser um tanto confuso diferenciar, mas é importante entender que, apesar de ambos serem reservatórios para o armazenamento de grandes volumes de dados, data lakes e data warehouses servem a propósitos distintos e são adequados para necessidades específicas.
Um data lake tem a capacidade de armazenar dados em sua forma bruta e não estruturada, sem a necessidade de um propósito definido previamente para essas informações. Por outro lado, um data warehouse necessita que os dados passem por um processo de limpeza, estruturação e organização antes que possam ser utilizados para a criação de relatórios.
Isso significa que, enquanto um data warehouse requer um esforço considerável para preparar os dados antes de seu armazenamento – um processo que pode durar de meses a anos –, um data lake permite a coleta imediata de dados, deixando para os analistas a tarefa de encontrar um uso prático para eles posteriormente.
Vamos observar mais de perto as diferenças entre um data lake e um data warehouse:
Data Lake
- Armazena tanto dados relacionais quanto não relacionais;
- Define o esquema dos dados no momento da análise;
- Aceita todos os tipos de dados, sejam eles selecionados ou em estado bruto;
- É utilizado por cientistas de dados, analistas e desenvolvedores;
- Suporta diversas formas de análise.
Data Warehouse
- Contém dados relacionais provenientes de sistemas transacionais;
- Requer a definição de um esquema antes da implementação;
- Apenas dados cuidadosamente selecionados são armazenados;
- É voltado para uso por analistas de negócios;
- Foca na geração de relatórios, inteligência de negócios (BI) e visualizações.
Por que a sua empresa precisa de Data Lakes
Como você já deve ter notado ao ler este artigo, um data lake tem o potencial de ser extremamente versátil devido à sua capacidade de armazenar e processar uma vasta quantidade de dados. Isso abre portas para uma ampla gama de análises.
Para sintetizar, com um data lake, sua organização tem a capacidade de acessar e utilizar uma maior quantidade de dados de diversas fontes de forma mais ágil. Isso também permite que um número maior de usuários participe ativamente na análise desses dados de maneiras variadas, o que contribui para decisões mais informadas e agilizadas.
Mas as vantagens de um data lake vão além. Com ele, você pode:
- Integrar dados de CRM para aprimorar o relacionamento com os clientes;
- Impulsionar o setor de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) ao facilitar testes de hipóteses;
- Aproveitar os dados de dispositivos IoT (Internet das Coisas) para melhorar a eficiência operacional.
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