Na era dos dados, em que é preciso coletar, processar e utilizar dados brutos para geração de informações estratégicas, muitas empresas ainda enfrentam muitos problemas. Muitos até contam com dados, mas não conseguem torná-los valiosos. Esse desafio passa por compreender o repositório em que as informações são armazenadas e requer o conhecimento de o que é Data Lake e como organizá-lo para que seja possível utilizar os dados e desenvolver soluções.
Contudo, quando falamos em Data Lake, naturalmente vem a dúvida sobre os data warehouses, também uma tecnologia de repositório de grandes dados. Nesse sentido, para avançar, é fundamental entender as diferenças principais entre esses conceitos e descobrir as vantagens de um com relação ao outro. Confira os tópicos abaixo para saber mais!
O que é Data Lake?
O Data Lake (lago de dados ou DL) surgiu como uma definição do diretor de tecnologia da Pentaho, James Dixon, em uma análise das limitações do Data Mart, um padrão para armazenamento de dados. Segundo ele, um dos grandes desafios era justamente o fato de que as informações ficavam presas em silos. Portanto, para chegar a uma solução mais adequada à era do Big Data, ele propôs o lago de dados.
A grande característica específica desse conceito é que ele permite armazenar dados de diferentes fontes, em formatos diversos, em estado cru, sem tratamento prévio. Ou seja, ele guarda as informações exatamente como vieram, sem estabelecer nenhum objetivo inicialmente. Na medida em que os dados são usados, as finalidades vão sendo estabelecidas.
Assim, os dados são salvos sem necessidade de esquema prévio. Enquanto outros modelos de repositório exigem esquemas já na escrita, o Data Lake só requer um na fase de leitura, quando as informações forem necessárias. Então, permite manter uma grande quantidade de informações não estruturadas ou semi estruturadas em um local, aguardando o uso.
No DL, os dados são guardados com metadados, que permitem saber mais sobre eles. Dessa forma, é possível encontrar as informações posteriormente e recuperá-las para análise. No Lake, podem ser importadas informações de internet das coisas, sistemas empresariais, websites, ferramentas analíticas, redes sociais, entre outras fontes. É possível oferecer suporte aos 3 Vs do Big Data: variedade, volume e velocidade.
Com isso, os lagos permitem análises para identificação de padrões e correlações, bem como cruzamento de fontes distintas a fim de propiciar insights e valiosas dicas para a gestão. A partir desse apoio tecnológico, é possível construir uma cultura de dados.
Nesse prisma, é preciso, portanto, estabelecer as diferenças desse modelo para o seu similar, o data warehouse. A principal distinção é o fato de que o lake permite dados sem finalidade específica, como já falamos. Assim, os dados são guardados para algumas perguntas e objetivos que ainda surgirão no futuro.
O data warehouse, por sua vez, requer um processamento prévio, a fim de estabelecer a finalidade de antemão. O esquema é na escrita. O DW é mais caro também e geralmente é usado especificamente por profissionais de negócio, em busca de uma visão pronta para perguntar e buscar respostas.
Quais os benefícios do Data Lake?
Agora, vamos examinar os benefícios dessa tecnologia de armazenamento.
Rápida inserção de dados
Uma das vantagens é justamente a velocidade de inserção de dados. Por dispensar a necessidade de pré-processamento e um esquema de escrita, o Data Lake permite simplesmente adicionar dados a todo momento, à medida que eles forem criados, como um suporte à velocidade e alta frequência de geração do Big Data.
Como não há um gasto de tempo com processamento, a empresa consegue otimizar seu tempo de resposta, analisando em tempo real os eventos. Dessa forma, é possível aproveitar o Big Data em sua capacidade máxima, com geração de maior valor para o negócio.
Além do tempo, essa rapidez também permite que as equipes foquem mais na análise, e menos em outras tarefas. Aliás, essa é uma das soluções pensadas por James Dixon quando cunhou o termo.
Baixo custo
Outra característica do lago de dados é o seu menor custo para implementação. Ao contrário de um Data Warehouse, com ele, as empresas não precisarão lidar com altas despesas de hardware e software. Isso se dá por conta da falta de processamento para que os dados adentrem o lake, o que torna a estrutura um pouco mais simples de implantar e manter.
Compatibilidade com ferramentas de ciência de dados
A ideia do lago é de ser um espaço democrático, que acolha qualquer tipo de dado. Como já vimos, isso significa informações não estruturadas de sistemas internos, de dispositivos menores e de fontes externas, independentemente da frequência de geração, da complexidade e da finalidade.
Por isso também, os lakes apresentam maior compatibilidade com outras ferramentas de Data Science, permitindo que a empresa desenvolva uma infraestrutura efetiva para processamento de Big Data.
Escalabilidade
Data Lakes também são flexíveis e escaláveis, bem mais do que os warehouses. Afinal, uma vez que os dados são armazenados sem preceitos prévios, a empresa pode adaptá-los de acordo com a necessidade de descobrir insights que se encaixem com a situação específica. As informações poderão servir de maneiras diferentes, muitas que a companhia ainda nem sabe, inclusive.
A escalabilidade vem da facilidade de inserção de dados, como já abordamos. Isso permite que o lake seja um repositório capaz de crescer enormemente, de acordo com a geração de Big Data.
Colaboração
Como falamos, o warehouse é um tipo de tecnologia muito específica para um tipo de profissional, o de negócios. Contudo, outra vantagem do Data Lake é a facilidade de colaboração entre diferentes membros, inclusive, sem o suporte técnico de TI. É um padrão mais fácil de ser gerenciado por pessoas de diferentes habilidades na empresa, de modo a facilitar e democratizar as análises.
Ao entender o que é Data Lake, a gestão de TI se aproxima de um modelo sustentável de infraestrutura para análise de dados. Desse modo, pode dar os próximos passos rumo a uma cultura de Big Data. Nesse sentido, é fundamental atentar também para a modernização desses sistemas, com os novos lakes na cloud, gerenciados por um provedor com todos os princípios e benefícios da computação em nuvem.
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