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- nov 11, 2024
Toda empresa que faz o armazenamento de dados em forma bruta deve considerar fortemente a modernização do Data Lake. Talvez nem mesmo ela saiba, mas esse grande conjunto de informações constitui uma base formidável para angariar insights úteis para nortear a tomada de decisões. Com a utilização da plataforma adequada e das ferramentas sofisticadas, é possível alcançar esse objetivo.
Neste artigo, você verá como isso pode ser alcançado. Ao ler o conteúdo, você será municiado de importantes conceitos, como o do próprio Data Lake. Saberá como ele funciona e como pode ser modernizado. Também serão apresentadas suas vantagens e todos os recursos disponibilizados pelas soluções Google para grande conjunto de dados.
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Para compreender o significado do termo Data Lake, vale recorrer a sua tradução. O termo quer dizer “lago de dados” e pode soar estranho de início, mas faz todo sentido quando é compreendido.
Trata-se, portanto, de um armazenamento de dados em um formato especial. Em um Data Lake, as informações adentram o repositório em seu formato bruto, sem que tenha havido nenhum tipo de tratamento inicial.
Essa característica é melhor entendida quando se observa o contexto no qual é requerido um Data Lake.
Em princípio, a concepção de armazenamento de um grande volume de dados diz respeito às técnicas relacionadas a um Big Data. Nesse modelo de análise de informações, deve existir uma grande gama de dados para que sejam extraídos importantes insights, que beneficiarão determinado empreendimento.
No entanto, isso se dá apenas em um segundo momento, porque para haver análise de um agrupamento de dados, é preciso existir, primeiro, os próprios dados. Isso quer dizer que todo o processo se inicia com o armazenamento e, somente após isso, as outras técnicas de análise entram em ação. Adquirir e guardar as informações constituem uma etapa importante de toda a técnica.
Dessa forma, o conceito de Data Lake tem uma considerável diferença com outro método de armazenamento de dados: o Data Warehouse, também conhecido como armazém de dados.
Segundo esse método, os dados precisam ser tratados antes de adentrar o repositório. Isso contrasta com a técnica de Data Lake, na qual as informações são adquiridas em formato bruto, sem nenhum tratamento prévio.
Isso faz com que mais agilidade seja adicionada ao procedimento geral, pois os dados só passam por adequação no momento em que são utilizados. Ou seja, a escrita das informações é livre, enquanto a leitura requer tratamento. Entre outros fatores, isso faz com que o Data Lake seja menos custoso em sua implementação, quando comparado ao Data Warehouse, o que contribui para a adoção por parte das empresas.
O lago de dados funciona como um grande repositório de informações. Como vimos, sua grande vantagem frente a um Data Warehouse é, justamente, não precisar de tratamento prévio nas informações. Isso é muito conveniente para atender à complexidade que o conceito de Big Data traz atualmente, pois podem ser armazenados dados em diversos formatos, além de o fazer em tempo real.
Assim, grandes conjuntos de informações vindos de fontes diversas são guardadas. Podemos citar os dados provenientes de soluções baseadas em Internet das Coisas (IoT), sensores, registros de interações em páginas web e redes sociais, além de objetos JSON e dados de streaming.
As informações são armazenadas até que seja preciso fazer algum tipo de análise. Por isso, não é raro que alguns dados nunca cheguem a ser usados.
Outro ponto que vale a pena destacar é que um Data Lake existe mais como conceito do que como tecnologia propriamente dita. A razão disso é que ações como ingestão (entrada de dados) e processamento somente acontecem se outras tecnologias adicionais forem utilizadas. Além disso, é necessário catalogar todos os dados, e o conjunto de todas as ferramentas usadas é que compõe um Data Lake.
Existem muitas empresas que optaram, no passado, por armazenar seus dados brutos por considerar algum tipo de uso no futuro. Essas organizações podem modernizar seu armazenamento de forma a obter melhores desempenhos das informações guardadas.
O caminho mais seguro para alcançar esse objetivo é fazer uma migração dos dados, passando a hospedá-los em uma solução Customer Data Platform — CDP. Uma das aplicações mais eficientes do mercado é disponibilizada pelo Google Cloud, que tem diversas ferramentas adicionais para facilitar a análise das informações, de modo a extrair insights úteis para o desenvolvimento do negócio.
A utilização de Data Lake pode favorecer bastante uma organização. Sua forte característica de simplicidade permite às equipes trabalharem de forma integrada, ao mesmo tempo em que usam essa solução.
Além disso, baixos custos, alta escala e grande disponibilidade completam o rol de benefícios alcançados. Acompanhe melhor, a seguir, uma explicação mais detalhada dos pontos citados.
Essa é uma enorme vantagem do Data Lake, se comparado a outras formas de armazenamento de dados como o Data Warehouse.
A razão do baixo custo dos lakes se dá, principalmente, por sua estrutura simplificada, que não requer um tratamento prévio nos dados. Isso dispensa altos investimentos na construção de rotinas para essa tarefa, além dos custos de manutenção existentes.
Os custos de implantação dessa tecnologia podem ser ainda menores se for feita a opção de usar servidores em nuvem. Com as soluções baseadas em cloud, uma empresa evita o emprego de altas somas de recursos em infraestrutura própria. Com o pagamento mensal de locação de espaço de terceiros, a administração dessa solução se torna mais simplificada e eficiente.
No sentido de crescimento, os Data Lakes também apresentam forte vantagem frente a outros modelos.
Seu mecanismo de inserção de dados, que dispensa tratamento prévio, permite que sua escala alcance níveis muito grandes. Esse crescimento ocorre em tempo real, pois os dados precisam apenas chegar ao armazenamento e ser incluídos sem qualquer tipo de padronização.
Caso sejam usadas soluções cloud, a expansão pode se dar de forma ainda mais rápida. A empresa dona da solução não precisará pensar em infraestrutura, e o crescimento se dá apenas por compra de mais espaço em disco.
Com isso, o formato das buscas por insights úteis ao negócio pode se modificar ao longo do tempo, à medida que mais dados são imputados no sistema, e favorece uma análise em busca das necessidades da empresa.
Um ponto muito importante na forma com que os dados ficam disponíveis em um Data Lake diz respeito à sua disponibilidade. Isso faz com que as ferramentas voltadas ao Data Science apresentem uma grande compatibilidade com as informações armazenadas. Como os dados são escritos da mesma forma que são recepcionados, eles ficam passíveis de uso por praticamente qualquer ferramenta.
Isso tem uma consequência muito interessante (e útil) para as organizações que adotam essa solução: o atendimento às necessidades pode ser bastante ampliado. Ou seja, diversos interesses podem ser supridos ao mesmo tempo, por meio de um mesmo Data Lake. Tanto quem precisa gerar apenas um relatório quanto quem precisa fazer uma análise simples podem ser beneficiados, assim como estudos aprofundados sobre ciência de dados aplicados ao negócio.
O fato de não ser necessário um processamento prévio antes que os dados adentrem o Data Lake faz com que a operação ganhe muito mais velocidade. A rapidez com que são incluídos no banco de dados é praticamente a mesma com que eles são gerados. Isso, acaba proporcionando um melhor aproveitamento dos profissionais envolvidos.
A razão disso é que, não sendo preciso rotinas que tratem os dados previamente, as equipes que executam os trabalhos podem manter seu foco prioritariamente sobre as tarefas relacionadas à análise de informações.
No final das contas, pode-se verificar que não há gasto de tempo relacionado ao processamento. Isso é muito útil porque otimiza os esforços, trazendo muito mais valor para o negócio como um todo.
Pela grande simplicidade que apresenta, o uso de Data Lakes favorece ainda mais o trabalho colaborativo em equipe. Diferentemente de um Data Warehouse, no qual as especificidades são muito grandes e é necessário forte conhecimento em tecnologia, os Data Lakes são simples de ser usados, e isso causa uma grande abrangência em relação aos profissionais que têm acesso a eles.
Esse ponto é muito interessante porque, muitas vezes, o acesso (e consequente trabalho) pode ser feito, até mesmo, sem a presença da equipe de TI da empresa. Na prática, isso significa que profissionais de diferentes setores podem usar os recursos de um Data Lake sem dificuldades. Recursos humanos, departamento financeiro, produção, manutenção, enfim: todos conseguem colaborar no mesmo ambiente.
Para implantar ou modernizar um Data Lake dentro de uma organização, o Google dispõe de diversas soluções que trazem simplicidade ao processo, enxugando custos com armazenamento e análise de dados. Acompanhe, a seguir, o detalhamento dos recursos disponibilizados.
Esse é o serviço de armazenamento de dados em nuvem oferecido pelo Google. Ele permite fazer transições de informações a um custo relativamente mais baixo. É possível programar a exclusão de dados sempre que alcançarem algum atributo desejado, como quando atingem determinada idade.
Além disso, também é possível fazer a transferência de dados novos a uma grande velocidade, alcançando grande escalabilidade. Adicionalmente, pode-se programar opções de redundância que fazem com que dados repetidos sejam absorvidos pela solução, sem gerar nova alocação de memória.
Essa ferramenta permite a execução de diversas aplicações para realizar análises de ciência de dados, o que confere uma grande compatibilidade. Entre as soluções de código aberto, podem ser utilizadas versões do Apache, como Flink e Spark, além do Presto. O Dataproc é completamente integrado ao Google Cloud, o que agiliza a entrega de resultados, já que as soluções funcionam de forma agregada.
Esse produto é uma excelente aplicação de Data Lake para Big Data. Trata-se de uma solução de armazenamento de informações de grande escala. Os dados ficam guardados em diversas nuvens, sem servidor. Isso traz economia e alta disponibilidade para a solução, beneficiando o negócio.
Com o BigQuery, é possível fazer consultas rápidas na base de dados a um baixo custo. Também é possível compartilhar as conclusões por meio da geração de relatórios com apenas alguns cliques. Além disso, os dados são protegidos com chaves de criptografia, que podem ser gerenciadas pelo próprio tomador do serviço.
A solução representa a possibilidade de uma integração completa e bem feita de todos os dados armazenados em nuvem. Sua interface é altamente intuitiva, sendo disposta na forma de arrastar e soltar, apenas, facilitando a usabilidade. Isso ajuda a resolver problemas de forma rápida, evitando gargalos técnicos.
Além disso, os recursos integrados existentes permitem que equipes façam diversas análises com tempo reduzido e alta eficiência. A linhagem de dados e os metadados de integração facilitam análises de impacto, de compliance e de causa raiz, tornando possível um trabalho pautado em governança de dados.
O Dataflow é uma ferramenta que permite fazer um processamento de dados de forma unificada, tanto em stream quanto em lotes. Isso também pode ser feito sem servidor, o que aumenta a economia e a velocidade.
As operações são simplificadas porque as sobrecargas de trabalho são removidas. Dessa forma, faz com que as equipes possam se concentrar na programação, e não no gerenciamento dos clusters.
A modernização do Data Lake é capaz de evidenciar toda a importância dos dados para uma organização.
Por meio da aplicação de ferramentas específicas a um conjunto de informações previamente armazenadas, é possível melhorar o seu negócio. Sua inserção de dados facilitada e a análise por meio de aplicações modernas fazem do Data Lake uma solução bem melhor do que outros modelos, como o Data Warehouse, em diversas situações.
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