Estamos em plena era da informação, e a transformação digital é a principal responsável por fazer com que os dados sejam tratados como o novo petróleo. Mas o que é preciso para trabalhar a imensa massa de dados gerados todos os dias? O Data Lake pode ser uma opção.
A recente necessidade das empresas de lidar com quantidades enormes de informação e o valor estratégico da análise sobre todos esses dados têm feito com que surjam novas ferramentas e conceitos todos os dias.
Entre essas soluções está o Data Lake, uma nova visão acerca do armazenamento e processamento de informações. Neste post, vamos mostrar como essa tecnologia funciona. Fique conosco e boa leitura!
O que é Data Lake?
O termo Data Lake, ou “lago de dados” em uma tradução livre, trata-se de um novo tipo de implementação de armazenamento de informações, visando guardar o máximo possível com um esforço mínimo.
Isso porque, essa tecnologia permite criar um repositório centralizado, no qual poderão ser armazenados todos os dados de uma organização, estruturados ou não, em qualquer escala e provenientes de qualquer tipo de fonte.
Ou seja, não é necessário realizar uma estruturação antes do armazenamento, ou fazer qualquer tipo de pré-análise, permitindo que os dados sejam guardados da forma que foram gerados.
Grandes empresas já estão observando melhores resultados ao utilizar essa tecnologia, pois o armazenamento exige menos recursos de tratamento de dados e pode-se contar com uma amostragem muito maior de informações para análise posterior e geração de insights.
A ideia por trás do conceito de Data Lake não é adaptar os dados ao armazenamento, mas fazer com que o Database possa se moldar de acordo com as informações, aceitando qualquer tipo de dado que possa agregar em conhecimento estratégico para a organização.
Os Data Lakes no Big Data
O Big Data é responsável por receber uma grande massa de dados e gerar insights após a realização de análises sobre essas informações. Porém, angariar o máximo de dados que possam realmente ser utilizados de forma a gerar conhecimento estratégico é uma das principais dificuldades.
A solução para esse problema pode estar na implantação de Data Lakes e sua integração com o Big Data. Por meio da sua grande capacidade de armazenamento de dados, os lagos poderiam ceder informações suficientes para que os sistemas de BI possam extrair valor.
Podemos observar assim, que os Data Lakes não são apenas mais uma ferramenta para armazenar dados em que ninguém sabe o que fazer, mas uma solução estratégica para aumentar o nível de assertividade das análises de Big Data.
Como funciona?
No Data Lake não é preciso realizar nenhum tipo de pré-análise ou estruturação de dados antes do armazenamento. É possível guardar informações estruturadas, não estruturadas, semiestruturadas, históricos, logs, entre outras. Porém, não é porque existe a possibilidade de armazenar tudo que você deva fazer isso.
Assim como em outras infraestruturas de armazenamento, o ideal é saber diferenciar o que poderá ter valor no futuro e o que pode ser descartado, tomando cuidado para não jogar fora dados importantes.
A maioria das aplicações é construída utilizando-se da tecnologia Hadoop, de código aberto, o que reduz ainda mais os custos em comparação com outros tipos de implementação para armazenamento de dados.
As informações escolhidas para serem salvas no lago são enviadas ao sistema, que as armazena de forma simples é rápida. Para resgatá-las é preciso utilizar técnicas de ciência de dados.
Quais são seus valores e desafios?
O principal valor da implantação de um Data Lake é poder contar com um universo mais vasto de informação, com um menor esforço, já que o sistema pode armazenar qualquer tipo de dado e não demanda tratamento antes de salvá-los.
Com isso, ao buscar informações para subsidiar decisões, é possível contar com um conjunto muito mais completo de variáveis e montar um cenário futuro de mais precisão.
O principal desafio para as empresas que buscam utilizar essa tecnologia de armazenamento é saber catalogar e definir quais são os dados que deverão ser salvos na plataforma.
Isso porque, transformar o lago de dados um lixão, que comporte qualquer informação gerada na empresa, apenas contribuirá para os problemas atuais de Big Data, a falta de processamento suficiente e os resultados não confiáveis.
Quais as diferenças entre Data Lake e Data Warehouse?
São várias as diferenças entre Data Lakes e Data Warehouses. Mesmo que os dois sejam implementações para o armazenamento de dados, o funcionamento de cada um se dá de uma forma. Entre as principais distinções das duas tecnologias podemos destacar:
- modelo de armazenamento — nos lagos é possível inserir qualquer dado, já no armazém (Data Warehouse), apenas tratados;
- tamanho — os Data Lakes são muito maiores e tem uma capacidade de armazenamento gigante, porém, podem levar mais tempo para administrar;
- flexibilidade — os Data Warehouses são mais engessados, recebendo dados de poucas fontes, enquanto os lagos podem armazenar qualquer coisa;
- colaboração — a utilização de Data Lakes permite que todos os colaboradores tenham acesso e utilizem suas informações da melhor forma.
Quais suas aplicações?
As aplicações dessa tecnologia são várias, mas o principal objetivo é reunir dados que possam ser analisados em um futuro e contribuir para a melhoria dos processos.
Como exemplo, podemos citar o Data Lake criado pela Serpro. Essa organização governamental é a principal responsável por realizar o armazenamento das informações dos cidadãos no Brasil.
A solução para guardar com segurança dados como CPF, CNPJ, Nota Fiscal Eletrônica, entre outras informações, foi criar um lago, de forma a preservar todos esses elementos em uma única estrutura.
Os dados de domínio público estão disponíveis para soluções que queiram se conectar ao lago da Serpro e utilizá-las, tendo informações de mais de 200 bases de dados de ferramentas do governo.
Para criar um Data Lake como o desenvolvido pela Serpro e obter o máximo de resultado de seus dados, é preciso seguir o manifesto com as 10 melhores práticas para o seu desenvolvimento:
- ingerir dados rapidamente;
- controlar quem carrega quais dados no lago;
- persistir informações no estado bruto;
- manter um tempo de leitura aceitável;
- capturar várias fontes de dados;
- ampliar a arquitetura de informações;
- atender a todas as demandas;
- permitir novas práticas;
- escolher plataformas que suportem Data Lake;
- integrar informações com Big Data.
Quais são as principais desvantagens?
Claro que uma estratégia focada em Data Lakes não poderia contar apenas com benefícios. Existem também alguns problemas em buscar coletar dados sem nenhum tipo de tratamento.
O primeiro ponto a ser levado em consideração é o acúmulo de informações sem nenhuma supervisão, que pode transformar aquilo que foi criado para se tornar um lago em um pântano, dificultando o acesso a dados relevantes.
Outro fator que deve ser analisado é a capacidade de processamento para geração de informação aplicável, uma vez que nada está estruturado, o esforço computacional é muito mais exigido e traduzido em maiores gastos de energia e necessidade de infraestrutura.
Para contornar esses problemas e garantir que o lago de dados possa suprir as demandas do público para o qual foi criado é preciso investir em controle de acesso, consistência semântica e supervisão constante acerca das entradas.
O Data Lake é a melhor solução hoje no armazenamento de grandes massas de dados, exigindo menos recursos e permitindo análises de grandes grupos de informações.
Para continuar aprendendo, entenda a importância do Big Data para a indústria 4.0!
