Data Lake para Big Data: principais componentes

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Data Lake para Big Data: principais componentes
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Data Lake para Big Data: principais componentes

A quantidade de dados na rotina corporativa está cada vez maior. Com isso, a necessidade das empresas utilizarem estas informações para fazer análises e coletar insights para gerar novas oportunidades se tornou indispensável. Aliás, os dados se tornaram recursos importantes para a escalabilidade do negócio. Neste quesito, o Data Lake para Big Data é uma ótima solução para processar, armazenar e ajudar nessa análise. 

Se você ainda não sabe o que é e como funciona, vem com a gente neste artigo e descubra mais detalhes sobre a ferramenta!

O que é Big Data

Primeiramente vamos ao conceito de Big Data para ficar bem claro. O termo se refere a grande quantidade de dados e informações que precisa ser processada, armazenada e analisada. Para muitos o conceito é novo, mas para quem trabalha na área de tecnologia, ele já é bem familiar.

O Big Data é uma oportunidade de cruzar todos os dados coletados através de diversas fontes para obter insights rápidos e precisos para tomada de decisão e até mesmo para gerar novas oportunidades de negócios. E nesse processo, o Data Lake para Big Data é uma ótima solução.

O que é Data Lake 

O Data Lake é uma ferramenta que funciona como um reservatório para integração, armazenamento e análise de dados. A diferença da solução para um Data Warehouse é a capacidade de aceitar dados não estruturados e semiestruturados. Em suma, trata-se de um grande armazenador de informações, vindas de diversas fontes, na qual diversos usuários podem ter acesso para fazer a análise e coletar insights importantes para o negócio. 

Porque devo investir em Data Lake para Big Data na minha empresa?

O Data Lake para Big Data funciona como uma ótima ferramenta para facilitar o processo de ajustes e consultas das informações coletadas. A solução deixa a tarefa muito mais ágil para executar, depurar e ajustar os códigos. Aliás, são muitos dados não estruturados vindos com alta variedade, velocidade e volume de diversas fontes. Lidar com isso tem sido um desafio para as empresas. 

Veja a seguir como o Data Lake para Big Data pode ser útil e quais as vantagens da ferramenta para seu negócio.

  • Integração total com suas ferramentas de TI existentes;
  • Armazenamento e análise de dados de qualquer tamanho, estruturados, semi estruturados e não estruturados
  • Capacidade de coletar dados das mais diversas fontes, e inúmeros formatos;
  • Acesso governalizado, democratizado e centralizado para a organização;
  • É um recurso que não fica restrito somente à área de Ti, mas para toda a organização;
  • Flexibilidade de armazenar os dados brutos, permitindo o refino de acordo com os requerimentos das novas demandas;
  • Solução totalmente escalável verticalmente;
  • Permite combinar diversos dados que não haviam sido planejados, gerando insights valiosos para o negócio;
  • É uma ferramenta econômica para executar cargas de trabalho de Big Data.

Camadas da estratégia de Data Lake para Big Data

O Data Lake para Big Data suporta a aquisição de dados de forma ágil. Para isso, é necessário contar com uma estratégia de camadas, conforme abaixo.

  • Camada de fonte de dados: os dados possuem diferentes formatos e origens. Eles chegam nessa camada de uma fonte primária ou secundária, internas ou externas, estruturados, semi estruturados ou não estruturados, além de chegar em uma velocidade bastante variável.
  • Camada de tratamento e armazenamento: nesta camada o Data Lake para Big Data adquire e, se necessário, se transforma em um formato ideal para servir de fonte de informação, para serem armazenados e analisados. 
  • Camada de análise: esta camada tem a função de ler os dados processados e convertidos pela camada de tratamento e armazenamento. Em alguns casos, ela pode acessar informações diretamente da fonte.
  • Camada de consumo: nesta etapa os dados são consumidos através de aplicativos de visualização, processos de negócios ou serviços e até pelos usuários envolvidos no processo. 

É importante saber que cada uma dessas camadas pode conter diversas tecnologias, com APIS e funcionalidades diferentes. No entanto, cada uma delas deve ser capaz de ser beneficiada com o escalonamento horizontal e vertical, permitindo a tolerância de falhas até certo ponto. 

O Data Lake é uma ferramenta fundamental para seu negócio

Até aqui podemos perceber o quanto o Data Lake para Big Data pode ser importante para negócios que têm uma cultura totalmente orientada a dados. Isso porque a ferramenta é capaz de oferecer uma nova visão de armazenamento e processamento de dados, aderentes às necessidades específicas do negócio. 

Aproveite para ler também:  Data Analytics: o que é e como ele pode transformar a sua empresa?

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