É fato que a quantidade de dados gerados e coletados cresce exponencialmente, e nesta montanha de dados existe muito conhecimento que não temos acesso. Para tirar o máximo proveito deste recurso tão valioso para as companhias, é necessário pensar em uma arquitetura de dados robusta e escalável. Um data lake é um grande repositório com o propósito de armazenar basicamente todos os tipos de dados — estruturados, semiestruturados e não estruturados — em grandes volumes, oferecendo uma abordagem poderosa para lidar com o crescente universo de análise de dados, IA, machine learning e big data.
Com o avanço do uso de dados em todas as áreas e ramos de negócio, essa abordagem nos permite processar e armazenar informações de múltiplas fontes, capacitando cientistas de dados a revelar novas perspectivas que guiam decisões estratégicas. No contexto atual, em que a conectividade é fundamental, plataformas robustas como essa são essenciais para transformar dados não estruturados em análises precisas e acionáveis.
Nesse artigo, vamos explorar como essa solução se destaca como uma ferramenta transformadora, suas vantagens e desafios, além de discutir seu impacto no gerenciamento de dados e no tratamento da informação.
O que é um Data Lake?
Um repositório de dados altamente flexível e escalável, projetado para gerenciar uma ampla variedade de informações originadas de diversas fontes. Ao contrário dos bancos de dados tradicionais, como os data warehouses, que exigem que os dados sejam organizados antes do armazenamento, essa abordagem utiliza o conceito de “schema on read”, em que a estruturação dos dados ocorre apenas quando eles são acessados, atendendo às necessidades específicas do usuário.
De acordo com o Gartner, esses repositórios armazenam ativos de dados em suas formas originais, preservando cópias quase idênticas ou exatas ao formato em que foram gerados. Isso facilita a manutenção dos dados em seu estado bruto, permitindo o acesso e a análise sem a necessidade de transformação ou estruturação prévia.
João Gutheil, Especialista de Dados na Meta, esclarece que “esses repositórios foram preparados para lidar com o volumes e a variedades de dados que as soluções tradicionais de data warehouse não conseguiam gerenciar de forma eficiente.”.
Data Lake vs Data Warehouse
Para entender a inovação trazida por essas tecnologias, é essencial esclarecer algumas diferenças fundamentais. Enquanto os data warehouses esperam que os dados sejam estruturados ao serem armazenados, a nova abordagem permite que os dados sejam mantidos em seu formato original, dando uma grande flexibilidade para o seu consumo. Essa adaptabilidade é vital para gerenciar e processar grandes volumes de dados e desenvolver produtos de dados realmente inovadores.”Em produtos mais modernos, é possível incorporar o conceito de data warehouse ‘dentro’ do data lake, persistindo dados estruturados semelhantes a planilhas de excel organizadas em linhas e colunas. É o que chamamos de delta lake” explica Gutheil.
A revolução do Data Lake
Com o crescimento exponencial dos dados não estruturados e das múltiplas fontes de informação há a necessidade de soluções mais escaláveis e eficientes. Antes do data lake, as organizações enfrentavam grandes dificuldades para absorver e analisar essas informações devido à rigidez dos sistemas tradicionais, que exigiam estruturação prévia e eram frequentemente customizados para casos específicos.
Essa abordagem oferece uma solução integrada e expansível, permitindo que os dados sejam mantidos em seu estado original e organizados conforme a necessidade, simplificando a combinação de informações de diferentes fontes.
Gutheil destaca que “a principal inovação é a capacidade de armazenar e processar dados em seu estado bruto e estruturá-los conforme necessário, representando uma grande vantagem para as análises avançadas.”
Vantagens dos Data Lakes
Essa abordagem traz inúmeros benefícios para as empresas ao trabalhar com diferentes tipos de dados. Gutheil destaca que “o primeiro benefício que observamos ao implementar um Data Lake é a redução dos chamados ‘silos de dados’. Isso permite que as informações sejam acessíveis e integradas em toda a organização.” Entre os principais benefícios, destacam-se:
- Escalabilidade — o sistema é projetado para acomodar volumes elevados de dados, expandindo facilmente conforme necessário. Flexibilidade — ao aceitar dados em formatos estruturados, semiestruturados e não estruturados, a abordagem permite uma ampla gama de explorações que seriam desafiadoras com sistemas mais rígidos. Gutheil explica: “Podemos extrair valor de dados não organizados, como arquivos PDF, imagens, áudio e vídeo e cruzá-los com dados estruturados se houver necessidade.”;
- Custo-benefício — em comparação com soluções tradicionais, oferece uma opção mais econômica para armazenamento e processamento, graças à sua arquitetura simplificada. Gutheil acrescenta: “Além disso, podemos otimizar os custos de computação a depender da demanda e volume de dados”;
- Capacidade analítica — o ambiente permite um processamento detalhado e a implementação de modelos de machine learning, para otimizar r decisões estratégicas. “Não só suporta grandes volumes de dados, mas facilita análises avançadas, permitindo que as empresas obtenham informações mais profundas e acionáveis”, observa Gutheil;
Esses benefícios demonstram como essa abordagem pode transformar o gerenciamento de dados, oferecendo uma integração mais eficiente e uma exploração mais rica das informações, trazendo um valor significativo para as empresas.
Desafios dos Data Lakes
Embora os data lakes ofereçam várias vantagens, eles também enfrentam desafios significativos que precisam ser superados para garantir seu desempenho efetivo. Entre esses desafios estão:
- Segurança — proteger dados sensíveis é crucial. Medidas robustas, como criptografia e autenticação, são essenciais para manter a precisão e a consistência dos dados armazenados;
- Qualidade de dados — a variedade de fontes e formatos pode levar a inconsistências. Para enfrentar esse problema, é essencial adotar técnicas de limpeza e validação que garantam a precisão e a integridade das informações;
- Governança — estabelecer políticas claras de governança é fundamental para garantir conformidade e integridade dos dados, evitando a desorganização e o uso inadequado das informações;
- Complexidade de gerenciamento — especialmente em ambientes com grandes volumes de dados e múltiplos usuários, ferramentas de orquestração e catálogos de metadados são essenciais para uma gestão eficiente.
Para um data lake ser verdadeiramente eficaz e oferecer benefícios concretos, é essencial abordar e resolver esses desafios. A transformação digital pode desempenhar um papel crucial, fornecendo soluções para otimizar a segurança, a governança e a gestão de dados. Adotar inovações é fundamental para garantir que a estratégia de dados atenda às necessidades da organização e alcance resultados significativos.
Exemplos de aplicação
Os data lakes têm o potencial de transformar as operações empresariais ao integrar e processar informações de várias origens de forma ágil e eficiente. Por exemplo, uma empresa pode utilizar essas plataformas para adaptar ofertas e recomendações com base no comportamento real dos clientes, resultando em interações mais precisas e decisões mais fundamentadas.
Além de aprimorar a personalização, esses sistemas são cruciais para otimizar a gestão da cadeia de suprimentos. Eles permitem prever atrasos e identificar gargalos logísticos, oferecendo uma visão detalhada que melhora a eficiência operacional. Gutheil ilustra essa capacidade com um exemplo prático: “Considere uma empresa que comercializa pisos e revestimentos. Na fábrica, você tem imagens dos produtos, como fotos dos pisos e revestimentos. No varejo, essas imagens são integradas aos dados de vendas, permitindo que os vendedores visualizem os produtos durante as transações e gerenciem melhor o estoque ou ainda, encantem o cliente no momento do orçamento.
Gutheil também destaca como essas plataformas podem aprimorar mecanismos de busca inteligentes. “Você pode procurar produtos com descrições específicas, como ‘pisos em tons de cinza com metragem de 1,20 por 1,20 para uso em piscina’. Uma aplicação filtra e apresenta apenas os itens que atendem a esses critérios, combinando fotos dos produtos com dados estruturados do sistema de vendas”.
Como criar um Data Lake
Criar um data lake envolve vários passos essenciais para garantir sua eficácia e segurança. O processo começa com o entendimento das fontes de dados, objetivo real do projeto e a configuração de um ambiente robusto que permita a coleta de dados brutos de diversas fontes e formatos..
1. Objetivo do projeto
Primeiro, é essencial compreender o objetivo do projeto e as necessidades da empresa. Identifique as fontes e domínios de dados que serão migrados para o data lake, estabelecendo a ordem de prioridade. Por exemplo, o domínio de dados,o domínio de dados da área de vendas pode ser o primeiro a ser tratado.
Ingestão de Dados
O próximo passo é definir como as informações serão coletadas e processadas. Isso inclui integrar diversas origens, como sistemas de bancos de dados, repositórios de arquivos e APIs. A seleção da tecnologia de ingestão adequada dependerá das necessidades específicas da organização e pode envolver ferramentas como Apache Kafka, AWS Kinesis, Airflow ou Google Cloud Pub/Sub.
2. Armazenamento de dados
Após a ingestão dos dados, o próximo passo é garantir seu armazenamento eficiente e escalável. O sistema deve conseguir manter todos os tipos em seu formato bruto. Para isso, plataformas em nuvem como AWS S3, Google Cloud Storage e Azure Data Lake Storage se destacam, oferecendo escalabilidade e uma solução econômica para o armazenamento.
3. Orquestração
É o processo de coordenar e automatizar o fluxo de dados entre diversas etapas de um processo de transformação de dados. Imagine um pipeline como uma linha de montagem: a orquestração é o sistema que controla a ordem das tarefas, garante que cada etapa seja executada corretamente e no momento certo, e lida com possíveis falhas ou erros. Ferramentas como o Airflow podem ser uma excelente escolha para esse tipo de tarefa..
4. Catalogação e governança
Um dos aspectos mais críticos na criação de um repositório de dados é a catalogação e governança dos dados. Gutheil enfatiza a importância de estabelecer catálogos de dados e garantir que informações sensíveis sejam protegidas por criptografia ou mascaramento. Além disso, é fundamental implementar políticas de governança que definam regras claras para o acesso, uso e compartilhamento dos dados, evitando desorganização e uso inadequado. Criar dashboards para monitorar e gerenciar esses elementos é uma prática recomendada para assegurar a eficácia e a segurança do sistema.
5. Segurança e privacidade
Garantir a segurança e a privacidade dos dados armazenados é essencial. Isso envolve a implementação de criptografia tanto em repouso quanto em trânsito, além do mascaramento de informações sensíveis. Gutheil sugere a prática de redefinir senhas periodicamente e realizar auditorias automáticas de acesso para manter o ambiente seguro. A segurança também requer a definição de permissões de acesso rigorosas, assegurando que apenas usuários autorizados possam visualizar dados confidenciais.
6. Melhores práticas e ferramentas futuras
À medida que os repositórios de dados evoluem, o uso de tecnologias emergentes como inteligência artificial e machine learning torna-se cada vez mais relevante para otimizar o consumo e a gestão dos dados armazenados. O especialista da Meta antecipa que essas tecnologias irão desempenhar um papel crucial, facilitando a criação de pipelines de dados ‘inteligentes’ e aprimorando a administração do ambiente.
Azure Data Lake
Para empresas que utilizam a plataforma Microsoft, o Azure oferece uma solução robusta para o armazenamento e processamento de grandes volumes de informações. Projetado para integrar e gerenciar essas informações, o sistema aproveita a infraestrutura em nuvem da Microsoft, proporcionando escalabilidade e flexibilidade ideais para otimizar estratégias e operações.
Gutheil destaca a importância da computação em nuvem na criação e manutenção desse tipo de sistema: “O essencial é a infraestrutura em nuvem — seja AWS, Azure ou Google Cloud. Sem isso, a implementação de uma solução eficaz de Data Lake se impossibilita”.
O especialista da Meta também ressalta a necessidade de ferramentas adequadas para manipulação e exploração das informações. “É fundamental contar com software que permita o trabalho eficiente e quase transparente com os dados. Um exemplo é a Databricks, com o qual acabamos de firmar uma parceria, que facilita a criação da arquitetura de informações. Além disso, precisamos de ferramentas que permitam explorar e extrair conhecimento dos dados armazenados no data lake, como o Tableau ou o Power BI”.
Transforme dados em ações
Os repositórios de dados modernos representam uma revolução na forma como as organizações armazenam e exploram informações. Capazes de lidar com grandes volumes de dados brutos e oferecendo flexibilidade para integrar fontes diversas, eles se mostram uma solução poderosa para enfrentar os desafios do big data.
No entanto, Gutheil alerta para os riscos de uma abordagem superficial na gestão desses dados: “Assim como a falta de uma cultura organizacional alinhada pode prejudicar uma empresa, uma cultura de dados inadequada pode gerar estresse significativo nas áreas de negócios. É crucial estabelecer uma base sólida para garantir que os dados sejam bem gerenciados e utilizados de forma eficaz,” observa.
O especialista da Meta também enfatiza a importância de contar com profissionais especializados para o sucesso da implementação: “Para implementar um repositório de dados ou desenvolver uma cultura de dados, é essencial buscar profissionais com formação e experiência na área”, acrescenta Gutheil.
Meta: especialistas para a transformação digital
Com a estratégia certa e a orientação adequada, os repositórios de dados podem oferecer informações valiosas, estimulando a inovação e aprimorando a tomada de decisões. Para aprofundar seu conhecimento sobre como a transformação digital pode impulsionar seu negócio, confira o estudo sobre inovação e inteligência artificial aplicada.
