O data lake, na tradução, significa lago de dados. Este repositório é fundamental para as empresas que necessitam abrigar uma grande quantidade de dados para poderem utilizar em eventuais análises.
É uma plataforma segura e escalável, que vai além do armazenamento de dados e hoje é indispensável para viabilizar o uso da inteligência artificial nos negócios. Entenda a seguir o que é um data lake, as diferenças em relação ao data warehouse e saiba como as soluções do Google Cloud podem ajudar sua empresa a evoluir na estratégia de dados.
O que é um data lake?
Se trata de um repositório capaz de abrigar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Nesse último caso, estamos falando de dados gravados em estado bruto. São exemplos de dados não estruturados: dados em tempo real, arquivos de mídia (vídeos, imagens, áudios, etc.), arquivos como planilhas e documentos em texto, um banco de dados e outros.
Este tipo de dado não sofre nenhum tratamento, sendo armazenado no estado original. Esta é a melhor forma de guardar imensas quantidades de informações originais para poderem ser utilizadas futuramente nas empresas em análises ou pesquisas por qualquer usuário corporativo.
O data lake é uma plataforma segura e escalonável que possibilita às organizações fazer a ingestão de qualquer tipo de dado, de qualquer fonte (em nuvem, sistemas locais ou edge computing). O data lake é capaz de armazenar qualquer tipo ou volume de dados com fidelidade, bem como processar dados em tempo real ou em lote e, ainda, analisar dados por meio de linguagens como SQL e Python, dados de terceiros ou softwares de análise.
O data lake não pode ser tratado simplesmente como armazenamento de dados. A diferença é que os armazenamentos de dados são ideais para armazenar relatórios e análises comuns às atividades de negócios (exemplos: relatórios de vendas mensais, tráfegos de e-commerce, etc.).
Conforme o Google Cloud, o data lake é uma central de dados concebida para armazenar, processar e salvaguardar grandes quantidades de informações estruturadas, semiestruturadas e não estruturadas. Pode acomodar dados em seu formato original e processar qualquer tipo desses dados, independentemente do tamanho, eliminando restrições dimensionais.
Quando pensamos em empresas que precisam armazenar grandes volumes de dados, como o Google, entendemos a importância do data lake. Essas organizações têm a necessidade de armazenar rapidamente dados em formato bruto, sem necessidade de tratamento, para serem utilizados em diversos cenários.
Benefícios de utilizar um data lake:
- Escalabilidade para armazenar dados volumosos e oriundos de diversas fontes.
- Flexibilidade para acessar os dados, fornecendo uma visão unificada.
- Democratização de dados brutos por oferecer acesso aos mesmos a qualquer pessoa de uma organização.
- Disponibilidade de imensa quantidade de dados e algoritmos para iniciativas de inteligência artificial e deep learning, viabilizando análises em tempo real.
- Capacidade de abrigar grandes quantidades de dados gerados por empresas de setores como mídia, entretenimento, financeiro e telecomunicações.
Por que preciso de um data lake?
Se sua empresa está considerando a necessidade de um data lake, é preciso ponderar os tipos de dados em uso, objetivos de utilização, complexidade da aquisição de dados e estratégias de gerenciamento e governança. Também é importante avaliar as ferramentas e habilidades disponíveis na organização para lidar com essa quantidade de dados.
Os data lakes hoje são estruturados nas empresas por necessidades que vão além do armazenamento “puro” de dados. Eles oferecem contexto para análises mais profundas e experimentos mais ágeis.
Esses repositórios são projetados para lidar com grandes volumes de Big Data, permitem movimentar dados brutos em lote e/ou em stream sem a necessidade de transformação prévia.
Em resumo, as organizações utilizam data lakes para:
- reduzir custos;
- aprimorar segurança e governança;
- integrar inteligência artificial e machine learning;
- acelerar análises;
- ter o gerenciamento de dados simplificado.
Data lake x data warehouse
Complementar ao data lake, o data warehouse é um sistema empresarial projetado para análise e geração de relatórios a partir de dados estruturados e semi-estruturados provenientes de várias fontes. Ao contrário do data lake, onde os dados são mantidos o mais próximo possível de seu estado original, no data warehouse os dados são limpos e padronizados para responder efetivamente às questões de negócios em desenvolvimento, como transações de ponto de venda ou resultados de campanhas de marketing.
Há várias vantagens em ter um data warehouse em nuvem, incluindo escalabilidade, maior segurança, preços flexíveis baseados no uso, operação serverless e melhor aproveitamento do tempo de atividade em comparação com servidores locais.
Como estruturar um data lake com o Google Cloud?
O data lake é um repositório criado para armazenar e processar grandes volumes de dados brutos, independentemente de sua estrutura, seja ela estruturada, semi-estruturada ou não estruturada. Sua função primordial é manter os dados o mais próximo possível de seu estado original, preservando sua natureza.
Ao considerar a implementação de um data lake para uma empresa, é crucial levar em consideração vários aspectos importantes, como o tipo de dados a serem armazenados, o volume e a estratégia de governança e gerenciamento que será adotada.
Atualmente, no ecossistema de soluções em nuvem do Google Cloud, alguns exemplos de produtos usados para data lakes, são:
- Cloud Storage: principalmente utilizado para armazenar grandes volumes de objetos não estruturados, no qual é possível armazenar qualquer quantidade de dados e recuperá-los quantas vezes for necessário.
- BigQuery: utilizado para manipular estruturados e não estruturados. O BigQuery é uma plataforma de análise de dados totalmente gerenciada e ideal para quem trabalha com IA, pois impulsiona o valor dos dados, trabalhando com diversos mecanismos, formatos e nuvens.
- Dataflow: este serviço executa tarefas usando o Apache Beam. Ele pode operar em tempo real ou em lote, além de possuir uma variedade de conectores nativos com outros serviços da Google Cloud Platform (GCP).
- Cloud Data Fusion: um produto de engenharia de dados totalmente gerenciado que auxilia os usuários a construir e gerenciar eficientemente pipelines de dados ETL/ELT.
Como a Geoambiente pode ajudar a construir um data lake?
A Geoambiente, Parceira Premier do Google há mais de 10 anos, ajuda diversas organizações a impulsionarem sua jornada data-driven a partir do Google Cloud. Ajudamos na estruturação de data lake e data warehouse em sua organização a partir das soluções de dados e armazenamento em nuvem do Google Cloud.
Atuamos no mapeamento de diversas fontes de dados disponíveis (fontes internas, como bancos de dados de aplicações internas; e fontes externas, como dados de ferramentas de marketing, sistemas de terceiros, etc.). Após o mapeamento, realizamos um diagnóstico para compreender o uso dos dados nas diferentes áreas.
Tudo isso para oferecer soluções baseadas na nuvem do Google ideais para alavancar sua estratégia de dados.
Vamos juntos tornar seus dados unificados, acessíveis e acionáveis para a tomada de decisão mais assertiva?
A Geoambiente é parceira Premier do Google Cloud e oferece ao mercado a solução Google Cloud enquanto plataforma, além de serviços desenvolvidos pelo nosso time de especialistas com base na tecnologia em nuvem.
Atendemos empresas que são referência de mercado (tanto setor privado quanto público). Sabemos como maximizar o poder da plataforma para atingir os objetivos do seu negócio.
Para saber mais informações sobre como a Geoambiente pode ajudar sua empresa a começar a jornada na nuvem, entre em contato com os nossos especialistas de Google Cloud.
Fale com os nossos especialistas!
Formação em Comunicação Social e especialização em Gestão da Experiência do Consumidor. Conta com experiência em planejamento de conteúdo digital, marketing B2B, endomarketing e gestão de canais.
