{"id":14050,"date":"2023-01-26T16:58:06","date_gmt":"2023-01-26T19:58:06","guid":{"rendered":"https:\/\/darkorchid-wallaby-287256.hostingersite.com\/?p=14050"},"modified":"2023-01-26T16:58:08","modified_gmt":"2023-01-26T19:58:08","slug":"data-lake-porque-e-como-implementar-na-sua-empresa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataex.com.br\/en\/data-lake-porque-e-como-implementar-na-sua-empresa\/","title":{"rendered":"Data Lake: porque e como implementar na sua empresa"},"content":{"rendered":"Reading time:<\/span> 8<\/span> minutes<\/span><\/span>\n
\"Data<\/figure>\n\n\n\n

Data Lake<\/em> \u00e9 uma tecnologia que pode ser utilizada no armazenamento e processamento de grandes volumes de dados. Al\u00e9m disso, pode ser aplicado em estrat\u00e9gias como Big Data<\/em> e Analytics.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Existem v\u00e1rios modelos para coletar, armazenar e organizar os dados de uma empresa, mas o mais comentado na \u00faltima d\u00e9cada foi o Data Lake<\/em>, um enorme reposit\u00f3rio que permite a entrada de grandes quantidades de qualquer tipo de dados em forma bruta em alta velocidade.<\/p>\n\n\n\n

O conceito se originou de uma tecnologia chamada Hadoop<\/em><\/a>, na qual alguns engenheiros desenvolveram um modelo de armazenamento de dados projetado para a imensa entrada de informa\u00e7\u00f5es exigidas pelas plataformas de pesquisa.<\/p>\n\n\n\n

Eventualmente, a tecnologia foi transformada em um projeto de c\u00f3digo aberto executado pela Apache Software Foundation<\/em>, que o tornou dispon\u00edvel para o mundo gratuitamente.<\/p>\n\n\n\n

J\u00e1 faz mais de uma d\u00e9cada desde que o Data Lake<\/em> se tornou mainstream e, desde ent\u00e3o, fornecedores de software<\/em> corporativo como Microsoft<\/em> e Amazon<\/em> tamb\u00e9m se engajaram com ofertas como o Azure Data Lake<\/em> e a AWS Lake Formation<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

No entanto, as empresas ainda est\u00e3o tentando descobrir se \u00e9 vi\u00e1vel e efetivo incluir o Data Lake<\/em> em seus processos. Neste texto, vamos explicar suas vantagens e os passos da sua implementa\u00e7\u00e3o. Continue a leitura!<\/p>\n\n\n\n

<\/a>A necessidade de um Data Lake<\/h2>\n\n\n\n

As empresas ganham vantagem competitiva em seus respectivos setores ao obter valor dos dados.<\/p>\n\n\n\n

O Data Lake<\/em> ajuda a transformar o neg\u00f3cio, permitindo um reposit\u00f3rio singular para os dados da organiza\u00e7\u00e3o (dados externos, internos, n\u00e3o estruturados e estruturados), o que ajuda a equipe de an\u00e1lise de neg\u00f3cios e governan\u00e7a a minerar os dados.<\/p>\n\n\n\n

O Data Lake<\/em> armazena dados estruturados e n\u00e3o estruturados provenientes de aplicativos de neg\u00f3cios, aplicativos m\u00f3veis, dispositivos IoT<\/em> (Internet Of Things<\/em>) ou \u201cInternet das Coisas\u201d e redes sociais.<\/p>\n\n\n\n

Entretanto, o esquema n\u00e3o \u00e9 definido no momento da captura de dados. Isso significa que voc\u00ea pode armazenar dados sem um design cuidadoso ou a necessidade de saber quais insights devem ser derivados.<\/p>\n\n\n\n

Isso alimenta e exige estrat\u00e9gias de an\u00e1lises de Big Data<\/em>, Data Analytics<\/em> (an\u00e1lise de dados) e Machine Learning<\/em> (aprendizado de m\u00e1quina).<\/p>\n\n\n\n

Um dos seus prop\u00f3sitos \u00e9 fazer com que os dados organizacionais que s\u00e3o origin\u00e1rios de diferentes maneiras possam ser acess\u00edveis a v\u00e1rios usu\u00e1rios finais (cientistas de dados, engenheiros de dados, executivos, gerentes de produtos, etc) para aproveitarem insights<\/em> sobre melhorias nos neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Vantagens do Data Lake<\/h2>\n\n\n\n

O Data Lake<\/em> tamb\u00e9m pode ser visto como uma plataforma que permite o armazenamento eficiente de dados e ferramentas de suporte para entender dados desde a explora\u00e7\u00e3o r\u00e1pida at\u00e9 an\u00e1lises avan\u00e7adas.<\/p>\n\n\n\n

Essa tecnologia \u00e9 regida por um padr\u00e3o e isso \u00e9 feito para acompanhar a linhagem, refor\u00e7ar a seguran\u00e7a e para auditoria centralizada.<\/p>\n\n\n\n

Todas as organiza\u00e7\u00f5es precisam de um Data Lake<\/em>, porque permite a combina\u00e7\u00e3o de diferentes silos de dados e tamb\u00e9m uma representa\u00e7\u00e3o de um ativo de dados organizacionais.<\/p>\n\n\n\n

Em palavras de ordem, um Data Lake<\/em> estabelece as bases para a ci\u00eancia de dados que de outra forma seria dif\u00edcil de derivar sem um banco de dados.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>1 \u2014 R\u00e1pida inser\u00e7\u00e3o de dados<\/h3>\n\n\n\n

Com o objetivo de transmitir dados de alta velocidade de forma eficiente em grandes volumes, o Data Lake<\/em> recorre a ferramentas para organiz\u00e1-los.<\/p>\n\n\n\n

Assim, a tecnologia utiliza recursos, como Chukwa<\/em>, Flume<\/em>, Kafka<\/em> e Scribe<\/em> para adquirir dados de alta velocidade.<\/p>\n\n\n\n

Dessa forma, pode extrair informa\u00e7\u00f5es das redes sociais ou podem ser dados de sensores do escapamento da m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n

Essa capacidade de coletar dados com grandes volumes e fazer sua integra\u00e7\u00e3o \u00e9 uma das grandes vantagens do Data Lake<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>2 \u2014 Baixo custo<\/h3>\n\n\n\n

O Data Lake<\/em> consegue manter uma grande quantidade de dados e proporciona um excelente custo-benef\u00edcio.<\/p>\n\n\n\n

Normalmente, ao procurar solu\u00e7\u00f5es, um dos fatores considerado por v\u00e1rias organiza\u00e7\u00f5es \u00e9 o custo de armazenamento.<\/p>\n\n\n\n

No entanto, \u00e9 vital afirmar que, apesar de ser mais barato que os Data Warehouses<\/em><\/a>, o Data Lake<\/em> precisa ter alguma forma de organiza\u00e7\u00e3o formal durante o processamento e an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>3 \u2014 Escalabilidade e Versatilidade<\/h3>\n\n\n\n

O Data Lake<\/em> oferece escalabilidade a um pre\u00e7o muito barato, pois utiliza a ferramenta Hadoop<\/em> que aproveita o armazenamento HDFS (Hadoop Distributed File System<\/em>) para lidar com uma quantidade crescente de dados.<\/p>\n\n\n\n

Tamb\u00e9m \u00e9 vers\u00e1til, o que implica que ele pode ser usado para armazenar dados estruturados e n\u00e3o estruturados de diversas fontes. Ele pode armazenar v\u00e1rias m\u00eddias, chat, dados sociais e outras informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>4 \u2014 Colabora\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n

Os dados armazenados em um Data Lake<\/em> s\u00e3o acess\u00edveis a todos que t\u00eam permiss\u00e3o. Isso facilita a colabora\u00e7\u00e3o entre os colaboradores e equipes, que podem trabalhar utilizando as mesmas informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

Seu diferencial \u00e9 poder trabalhar com uma enorme quantidade de dados rapidamente e sem dificuldade de acesso.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>5 \u2014 D\u00e1 espa\u00e7o para futuras mudan\u00e7as tecnol\u00f3gicas<\/h3>\n\n\n\n

Nos \u00faltimos anos, houve mudan\u00e7as radicais na tecnologia de dados e, consequentemente, o Data Lake<\/em> \u00e9 de grande import\u00e2ncia para todos os neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n

Essa abordagem oferece \u00e0s organiza\u00e7\u00f5es a chance de armazenar seus dados no formato nativo antes de serem transformadas em um banco de dados mais estruturado para uso futuro.<\/p>\n\n\n\n

Isso facilita a retirada das informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para qualquer sistema e tamb\u00e9m diminui gastos ao mover dados para sistemas legados.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>6 \u2014 Fornece dados de qualidade para an\u00e1lises em tempo real<\/h3>\n\n\n\n

Devido ao poder de processamento dos Data Lakes<\/em> e \u00e0s ferramentas utilizadas, v\u00e1rios departamentos podem ter acesso a dados de qualidade.<\/p>\n\n\n\n

Isso ocorre, pois o Data Lake<\/em> aproveita as grandes quantidades de dados e algoritmos de aprendizagem profunda para chegar \u00e0 an\u00e1lise de decis\u00f5es em tempo real.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>7 \u2014 Suporta SQL e outras linguagens<\/h3>\n\n\n\n

Os analistas de dados podem coletar insights ricos consultando o Data Lake<\/em> usando SQL, cientistas de dados podem se juntar e enriquecer conjuntos de dados para gerar modelos de ML (Machine Learning<\/em>) com cada vez mais precis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

O acesso aos dados pode ser atrav\u00e9s de SQL ou linguagens program\u00e1ticas como Python<\/em>, R, Scala,<\/em> etc.<\/p>\n\n\n\n

Dessa forma, as linguagens program\u00e1ticas s\u00e3o usadas para aplica\u00e7\u00f5es mais avan\u00e7adas, como Machine Learning<\/em> e Deep Learning<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>8 \u2014 Preserva dados brutos para explora\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n

O Data Lake<\/em> consegue preservar dados brutos para explora\u00e7\u00e3o de dados e aplica\u00e7\u00e3o na abordagem do Data Science<\/em><\/a>. Ele fornece ambiente de an\u00e1lise para cientistas de dados onde a tarefa de explora\u00e7\u00e3o pode ser realizada sem esperar que o departamento de TI<\/em> fa\u00e7a o carregamento ou modelagem.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Passos para implementar Data Lake<\/h2>\n\n\n\n

O Data Lake<\/em> geralmente representa o armazenamento \u00fanico de todos os dados de uma empresa. Ele pode ser estabelecido \u201cnas instala\u00e7\u00f5es\u201d (nos data centers de uma organiza\u00e7\u00e3o) ou \u201cna nuvem\u201d (servi\u00e7os em nuvem de fornecedores como a DataEx).<\/p>\n\n\n\n

Confira a seguir algumas etapas para implementar o Data Lake<\/em> no seu neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>1 \u2014 Escolher uma solu\u00e7\u00e3o de Data Lake<\/h3>\n\n\n\n

Embora o Hadoop<\/em> e seu conjunto de servi\u00e7os de apoio tenham sido os favoritos perenes para muitas organiza\u00e7\u00f5es, h\u00e1 um n\u00famero crescente de alternativas.<\/p>\n\n\n\n

Muitos fornecedores que usam Hadoop<\/em> fornecem suas pr\u00f3prias personaliza\u00e7\u00f5es e produtos para simplificar e facilitar a administra\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\n

H\u00e1 uma ampla gama de plataformas dispon\u00edveis que voc\u00ea pode contar com os especialistas da DataEx<\/a> para ajudar a escolher a melhor solu\u00e7\u00e3o Data Lake<\/em> para o seu neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>2 \u2014 Identificar a origem dos dados<\/h3>\n\n\n\n

A identifica\u00e7\u00e3o da origem dos dados \u00e9 um passo importante que ser\u00e1 necess\u00e1rio para cada novo tipo de informa\u00e7\u00e3o que precisa ser coletada. \u00c9 principalmente uma tarefa de an\u00e1lise que envolve uma boa quantidade de comunica\u00e7\u00e3o interdepartamental.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>3 \u2014 Automatizar processos<\/h3>\n\n\n\n

Os fluxos de trabalho de processamento manual s\u00e3o propensos a lat\u00eancias humanas e erros resultando em atrasos e perda de produtividade.<\/p>\n\n\n\n

Por isso, as melhorias nos processos exigem uma mistura de dados, processos e pessoas.<\/p>\n\n\n\n

O Data Lake<\/em> fornece um reposit\u00f3rio centralizado de dados e um mecanismo de processamento para construir fluxos de trabalho de automa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

A PLN (Processamento de Linguagem Natural) pode ajudar a digitalizar informa\u00e7\u00f5es de linguagem natural e us\u00e1-la para suporte a decis\u00f5es para automatizar processos.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>4 \u2014 Focar no sucesso da governan\u00e7a de dados<\/h3>\n\n\n\n

A governan\u00e7a de dados \u00e9 uma categoria ampla que inclui pol\u00edticas internas e procedimentos que controlam a gest\u00e3o de dados. Dessa forma, garante que estejam seguros, confi\u00e1veis, documentados, gerenciados e auditados.<\/p>\n\n\n\n

Em outras palavras, ajuda a garantir que os dados s\u00e3o utiliz\u00e1veis, acess\u00edveis e protegidos.<\/p>\n\n\n\n

Os data lakes<\/em> permitem que voc\u00ea receba seus dados estruturados e n\u00e3o estruturados de diferentes fontes de dados e os armazene em um reposit\u00f3rio seguro centralizado em qualquer escala. Isso ajuda voc\u00ea a ter uma melhor governan\u00e7a e controle de dados.<\/p>\n\n\n\n

Embora o Data Lake<\/em> seja essencial para armazenar dados, voc\u00ea tamb\u00e9m precisa conseguir utiliz\u00e1-los.<\/h2>\n\n\n\n

Neste cen\u00e1rio \u00e9 essencial contar com a ajuda de uma equipe de especialistas no processo de implementa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

A DataEX oferece diversas solu\u00e7\u00f5es para acelerar a evolu\u00e7\u00e3o do seu neg\u00f3cio, com destaque para Big Data<\/em> e Analytics<\/em>. Quer come\u00e7ar agora mesmo a transformar a sua empresa? Confira nossas ferramentas acessando o nosso site<\/em><\/a> e nos siga em nossas social networks<\/a>. <\/p>\n\n\n\n

Descubra o poder do Data Lake no seu neg\u00f3cio<\/h2>\n\n\n\n

Uma das principais for\u00e7as motrizes para o Data Lake<\/em> \u00e9 permitir que clientes com diferentes habilidades usem dados com as diferentes prefer\u00eancias de ferramentas. A cataloga\u00e7\u00e3o de dados, armazenamento e seus outros atributos permitem o uso de diferentes ferramentas.<\/p>\n\n\n\n

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