Para empresas, o Data Lake pode ser útil na extração de conjuntos de dados. Nesse repositório, é possível encontrar uma infinidade de dados, tanto estruturados quanto semiestruturados e não estruturados. Portanto, é uma fonte valiosa na obtenção de inteligência de negócios.
Pelo fato de ter essa estrutura, é preciso fazer manutenções periódicas ao Data Lake, bem como aplicar a governança. A intenção é evitar que a empresa tenha nesse repositório dados que nunca serão usados, ou mesmo, se forem usados um dia, não serem úteis ao negócio.
Continue a leitura até o final e entenda tudo sobre o Data Lake!
Como é a estrutura do Data Lake?
Por não precisar de nenhum tratamento prévio, a estrutura de um Data Lake é considerada simples. Na prática, os registros podem ficar guardados tanto localmente quanto na nuvem, sendo que várias fontes distintas do negócio podem alimentar esse repositório.
Pelo fato de ter dados heterogêneos, o cientista de dados pode tentar correlacionar registros aparentemente sem nenhuma conexão. Isso pode fazer o negócio detectar alguma deficiência em seus processos internos. Ainda, pode revelar alguma falha que impeça a empresa de vender mais aos seus clientes, entre várias outras possibilidades. Processos eficientes são um dos pilares da Transformação Digital.
Como é feita a construção do Data Lake?
Por ter uma capacidade de armazenamento muito grande, o Data Lake permite conservar dados de diferentes tamanhos. Planilhas, bancos de dados e sistemas de gestão empresarial são algumas fontes que podem alimentar o repositório. Outras possibilidades, nesse sentido, são dados de:
- Internet das Coisas;
- streaming;
- sensores, algo que pode ocorrer em segmentos como a indústria;
- vídeos;
- redes sociais;
- dados e eventos oriundos de sites, como os cliques em páginas.
De modo mais prático, ele não exige que os registros sejam organizados em tabelas. Nele, é possível que coexistam, por exemplo, tanto arquivos de log de programas quanto documentos de texto. O único procedimento que precisa ser feito internamente no Data Lake é a categorização dos dados.
Ela serve para evitar o problema do Data Swamp, ou pântano de dados, que ocorre quando a empresa analítica armazena uma grande quantidade de dados que jamais será aproveitada. Cientistas de dados e outros profissionais precisam saber previamente quais registros podem encontrar no Data Lake, pois isso vai tornar as análises e tratamentos posteriores mais efetivos.
De que forma o Data Lake é uma extensão de arquitetura de dados?
Uma boa arquitetura de dados permite à empresa ter mais segurança da informação em seus processos, além de conformidade em relação à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Além disso, define como os dados vão transitar entre vários sistemas, permitindo, assim, a integração e a interoperabilidade.
Dito isso, o Data Lake, por mais que tenha registros sem nenhum refinamento prévio, requer acompanhamento e governança. Ter esse cuidado assegura que esse repositório não vai, em nenhum momento, desviar-se daquilo que foi projetado em termos de arquitetura de dados. Dessa forma, profissionais como cientistas e engenheiros de dados terão mais facilidade, respectivamente, na hora de analisar e executar os pipelines de dados a partir do Data Lake.
Qual é o principal objetivo do Data Lake?
Empresas sempre precisam buscar meios de aumentar sua competitividade e produtividade. Dessa forma, as chances de captar mais clientes aumentam, permitindo uma receita que promova o crescimento escalável das operações.
A melhor maneira de identificar e corrigir falhas é por meio da análise e tratamento de dados. Algumas empresas usam o Data Warehouse — um repositório cujos dados passaram por algum refinamento prévio. Outras preferem o Data Lake, na intenção de ter um conjunto mais generalista de registros.
Portanto, ter um Data Lake significa que a empresa acredita no potencial do Big Data e do Data Science em auxiliá-la na obtenção de conhecimento e inteligência de negócios. Ainda que seja um pouco arriscado manter tantos dados heterogêneos, que talvez nunca sejam usados, a ideia de ter esse repositório é extrair um conjunto de registros dele e, só depois, definir o que será feito com eles. O fato de promover governança e categorização aos registros do Data Lake aumenta as chances de se obter conhecimento de negócio.
Na prática, como o Data Lake funciona?
O processo de extrair um conjunto de dados de um Data Lake para análise se chama esquema para leitura. Quem for fazer isso não precisa exportar os registros a outro sistema, visto que tudo pode ser feito diretamente pelo repositório. A obtenção de relatórios em um Data Lake costuma acontecer ad hoc. É importante destacar que também é possível, por meio de um esquema, automatizar a cópia desse relatório.
Ingestão, extração, limpeza, consistência e uso de dados
Essas são as cinco etapas de como usar o Data Lake. A primeira é bem intuitiva, consistindo na ingestão do repositório por diversas fontes, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Além disso, nessa etapa, ocorre a abertura de portas e de firewall. Na extração de dados, a ideia é obter informações úteis, visando a diminuir o volume de dados. A limpeza e a consistência são as duas fases em que ocorre, de fato, a transformação dos dados.
Por fim, a etapa de uso consiste em empregar algum modelo de Inteligência Artificial ou Machine Learning, sendo importante destacar que esses requerem registros estruturados. Para isso, usa-se o esquema para leitura.
Quais os benefícios do Data Lake?
O primeiro benefício é que permite a entrada de qualquer tipo de dado. Um ponto importante a ser frisado é o seguinte: em uma empresa, os sistemas costumam excluir, depois de certo tempo, os seus arquivos de log, pelo fato de ocuparem muito espaço na memória.
Tais sistemas, em tese, não precisam mais desses arquivos. Todavia, uma vez inseridos no Data Lake, eles podem ser de grande utilidade, considerando que a companhia tem cientistas de dados ou outros profissionais com expertise para extrair algum conhecimento de negócio dali.
1. Interface única
Outra vantagem de suma importância é que os profissionais trabalham em uma única interface. Na prática, basta usar o Data Lake na hora de analisar e tratar um conjunto de registros, dispensando, assim, a adoção de vários sistemas diferentes para acessar os dados de que os profissionais precisam, bem como várias tecnologias diferentes de armazenamento.
2. Escalabilidade
Dependendo, é possível expandir bastante o armazenamento em um Data Lake. Tal estrutura é adequada, por exemplo, na hora de um cientista de dados extrair um conjunto de registros, na intenção de obter algum conhecimento específico que venha a se tornar inteligência de negócio.
3. Baixos custos
Em um primeiro momento, pode-se pensar que é caro obter e manter um Data Lake. Contudo, por mais que ele seja capaz de armazenar um grande volume de dados, o seu hardware não costuma ser custoso para as empresas.
Além disso, se a companhia preferir e achar mais conveniente, ela pode usar o repositório na nuvem. Em outras palavras, o equipamento físico de armazenamento de dados heterogêneos não requer um grau elevado de especificidade, podendo ser do tipo comum. O fato de ter custos reduzidos contribui, também, para a escalabilidade do Data Lake.
O Data Lake se enquadra em qual tipo de arquitetura?
O tipo de arquitetura de dados do Data Lake se chama Data Mesh. Isso significa que se trata de um arranjo descentralizado, organizando os registros por domínios de negócio. Dessa forma, os profissionais passam a desenvolver APIs capazes de serem usadas por outros colaboradores na empresa. Criar essas APIs pode, entre outras coisas, promover acesso mais rápido a uma informação específica.
Outra arquitetura que pode ser usada em conjunto com a Data Mesh é a Data Fabric. Basicamente, consiste em automatizar a integração de dados, com auxílio, entre outras coisas, da mineração de dados e do Machine Learning. O objetivo do Data Fabric é o mesmo do Data Mesh (integrar dados), com a diferença de ser uma tecnologia um pouco mais recente.
Quais os cases de sucesso do Data Lake?
A seguir, vamos apresentar dois cases de sucesso: o da Algar Tech e do Grupo Comerc. Acompanhe!
Algar Tech
A Algar Tech iniciou o desenvolvimento de um Data Lake em 2018. A ideia era fazer um repositório na nuvem, com auxílio da AWS da Amazon. A empresa precisava alimentar o Data Lake com mais agilidade, sendo que um dos seus principais problemas era o uso de soluções de dados caras e instaladas localmente. Assim, havia limitações na hora de expandir a capacidade de armazenamento e processamento.
Para obter os resultados que queria, a AWS fez toda a parte de modelagem da infraestrutura e implementação. Como benefício, foi eliminada a necessidade de desenvolver na hora de alimentar o Data Lake com novos dados, além do fato de que a equipe de engenharia de dados passou a focar mais a criação de soluções de alto valor agregado ao negócio.
Grupo Comerc
O Grupo Comerc atua na área de energia livre. Em 2021, ela finalizou o seu projeto de Data Lake, usando, assim como a Algar Tech, os serviços em nuvem da AWS. Com a implementação, a empresa passou a adotar uma cultura data driven, de modo que os gestores fossem mais bem-sucedidos no processo decisório.
O Data Lake é um repositório de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Ao longo do texto, foi visto que, por meio dele, é possível extrair conjuntos de registros e obter informações valiosas ao negócio, sendo uma solução de baixo custo e alto potencial de escalabilidade.
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