Data Lake (DL) é um repositório centralizado de dados brutos em sua forma nativa ou original, sem uma estrutura definida ou pré-processamento, tornando-o altamente flexível.
Um DL é capaz de receber dados em diferentes formatos, desde planilhas, imagens e documentos até dados de sensores e logs de servidores, e armazená-los sem regras pré-definidas. Não é necessário saber quando ou para que esses dados serão utilizados.
O DL é especialmente útil para cientistas de dados, engenheiros de Machine Learning e outros profissionais relacionados à área de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML). No entanto, não é tão adequado para a área de Business Intelligence (BI) e análise de dados. Isso ocorre porque o DL não fornece a mesma estrutura organizacional e agregação de dados necessárias para os fins analíticos dessas áreas, como, por exemplo, a criação de relatórios e visualizações.
Falaremos mais a fundo sobre essas questões no artigo de hoje!
Por que uma empresa opta por ter um Data Lake?
O Data Lake foi desenvolvido para lidar com as limitações do Data Warehouse (DW). Diferente do Data Warehouse, que abordaremos mais adiante, o Data Lake armazena todos os tipos de dados, independentemente de sua origem ou formato, o que não é permitido pelo modelo de negócios e estrutura do Data Warehouse. Esse armazenamento de dados em sua forma nativa é centralizado no Data Lake, permitindo o acesso a diversas informações de maneira organizada.
Além disso, o Data Lake é altamente escalável, o que significa que pode ser adaptado às necessidades da empresa à medida que o número de dados aumenta e a empresa adiciona mais recursos. Isso está relacionado ao conceito de Big Data, que discutiremos mais adiante.
O Data Lake é extremamente importante para cientistas de dados, pois a flexibilidade dos dados é essencial para a criação de modelos de machine learning e inteligência artificial.
Big Data
O uso do Big Data é cada vez mais comum nas mais diversas áreas, desde marketing e finanças até saúde. Mas o que é Big Data?
Big Data é um termo usado para referir-se a um conjunto de dados numerosos e complexos, coletados e processados em alta velocidade. O termo, que em tradução livre para o português seria megadados, descreve a massiva quantidade de dados gerada a todo momento no mundo e da qual a análise e interpretação geram avanços e melhorias em diversos setores.
Os dados são provenientes de diversas fontes e armazenados em bancos de dados especializados para essa necessidade, esses bancos de dados são os Data Lakes, capazes de lidar com a alta quantidade de dados e velocidade de sua chegada.
A análise de Big Data é feita comumente por tecnologias de inteligência artificial, machine learning e análise preditiva, além de bancos de dados NoSQL, processamento distribuído, entre outros. Dentro das empresas, as maiores vantagens estão nas previsões sobre eventos futuros ou comportamentos de clientes, além de auxiliar a identificar oportunidades de mercado, otimizar processos internos, melhorar a eficiência operacional e reduzir custos.
Hadoop
Hadoop é uma ferramenta de software de código aberto muito utilizada para a criação de Data Lakes. Seu uso é tão comum entre os profissionais que, muitas vezes, há confusão entre os termos. Mas, na verdade, é muito simples: o Hadoop é uma ferramenta para implementação do Data Lake.O Hadoop consiste em dois principais componentes: o Hadoop Distributed File System (HDFS) e o MapReduce.
HDFS (Hadoop Distributed File System) é um sistema de arquivos distribuído usado pelo Hadoop para armazenar grandes conjuntos de dados em clusters de servidores. Ele é projetado para lidar com falhas em hardware e é altamente tolerante a falhas, garantindo que os dados sejam armazenados e replicados em vários servidores.
O MapReduce é um modelo de programação usado pelo Hadoop para processar grandes conjuntos de dados em paralelo em um cluster. O MapReduce é altamente escalável e pode processar grandes volumes de dados em paralelo em um cluster de servidores, tornando-o uma ferramenta poderosa para processamento de big data.
Data Lake vs Data Warehouse
Dentro de um DW (Data Warehouse), os dados são organizados de acordo com um sistema pré-determinado, seguindo regras definidas com base nas necessidades da empresa e suas regras de negócio. Sendo assim, um DW não aceita todo tipo de dado, apenas aqueles já estruturados. Os dados guardados em um DW passam por um processo chamado ETL (Extração, Transformação e Carga), que significa extrair os dados de diversas fontes, transformá-los para se adequar às regras do DW e, em seguida, carregá-los no sistema. Essa organização torna o DW um ambiente seguro para os analistas de BI e dados, permitindo acesso aos dados já tratados e organizados para obter informações úteis e estratégicas para apoiar os tomadores de decisões na empresa.
Já no Data Lake, os dados passam por um processo de ELT (Extração, Carga e Transformação), o que significa que os dados são extraídos de diversas fontes e carregados no ambiente do Data Lake em seu formato bruto. A transformação dos dados é feita posteriormente, quando os usuários acessam o Data Lake para realizar análises. Seu acesso é mais complexo e por isso é mais utilizado pelos cientistas de dados, além de outras razões já citadas, como a flexibilidade e a possibilidade de acessar os dados em sua forma original. Em termos de custos, um Data Lake é menos custoso que um DW.
Data Lakehouse
Um DL possui alguns desafios, que incluem a confiabilidade dos dados ali armazenados, lentidão em sua performance, e dificuldades na governança e segurança dos dados.
Assim, surgiu o Data Lakehouse, que é uma arquitetura de dados que combina funcionalidades do Data Lake e do Data Warehouse. O Data Lakehouse pode ser utilizado por cientistas de dados e analistas de dados com a mesma eficiência, oferecendo a simplicidade e estrutura vistos em DW com acesso aos dados brutos presentes em um Data Lake.
Algumas das ferramentas populares para a construção de um Data Lakehouse incluem Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Databricks e ferramentas de ETL (ou ELT) como a Kondado.
A escolha da ferramenta ideal deve levar em conta as necessidades da empresa, seus recursos financeiros e sua equipe.
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Publicado em 2023-03-14