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O que é um Data Lake

Você provavelmente tem lido e ouvido muito sobre Big Data e Data Lake. A capacidade de analisar dados ajuda empresas a gerar novas oportunidades, criar diferenciais e fornecer uma experiência perfeita ao cliente. No entanto, para obter o melhor dos dados e prosperar neste mundo digital, as empresas devem possuir data lakes bem organizados e de boa qualidade que serão decisivas para a transformação digital em toda a empresa.

Mas ao final, o que é um Data Lake?

Um Data Lake é uma abordagem de arquitetura que permite armazenar grandes quantidades de
dados em um local central para que esteja disponível para ser categorizado, processado, analisado e
consumido por diversos grupos dentro de sua organização. Como os dados podem ser
armazenados no estado em que se encontram, conhecido como “raw data”, não é preciso convertê-los em
um esquema predefinido, nem saber de antemão quais perguntas fazer sobre eles

As organizações de hoje são incumbidas de gerenciar vários tipos de dados provenientes de
uma ampla variedade de fontes.
Ao se verem diante de volumes grandes e tipos de dados diferentes, as organizações estão
descobrindo que, para entregar insights com rapidez, elas precisam de uma solução de análise e
armazenamento de dados que ofereça mais agilidade e flexibilidade do que os sistemas de
gerenciamento de dados tradicionais.

CARACTERÍSTICAS DE UM DATA LAKE

Os beneficios de um data lake:

Um Data Lake deve oferecer suporte aos seguintes recursos:

O data lake pode armazenar todos os três tipos de dados:

Dados estruturados: Formatados e organizados em esquemas relacionais,
seguindo parâmetros específicos. Os principais exemplos desta categoria são os
arquivos do Excel, CSV e SQL.
Dados semiestruturados: As informações já foram organizadas de alguma forma, porém
ainda não estão totalmente estruturadas. Arquivos HTML, XML e OWL são três
exemplos da categoria.
Dados não-estruturados: As informações não estão organizadas nem têm uma
hierarquia interna explícita. A categoria engloba a maior parte dos dados disponíveis
na internet, como arquivos de texto, imagens, vídeos e dados de redes sociais.

POR QUE VOCÊ USARIA UM DATA LAKE?

Em primeiro lugar, os data lakes são de formato aberto, para que os usuários evitem ficar presos a um sistema
proprietário. Data lakes também são altamente duráveis e de baixo custo, devido à sua capacidade de escalar e
aproveitar o armazenamento de objetos. Além disso, análises avançadas e Machine Learning em dados não
estruturados (imagens, videos) são algumas das prioridades mais estratégicas para as empresas hoje. A
capacidade única de ingerir dados brutos em uma variedade de formatos , juntamente com os outros
benefícios mencionados, tornam um data lake a escolha certa para armazenamento de dados.

Ciência de dados e machine Learning

Data lakes permitem que você transforme dados brutos em dados estruturados que estão prontos
para análise SQL, ciência de dados e aprendizado de máquina com baixa latência. Os dados brutos podem ser retidos indefinidamente a baixo custo para uso futuro em aprendizado de máquina e análise.

Centralize, consolide e catalogue seus dados

Um data lake centralizado elimina problemas com silos de dados (como duplicação de dados,
várias políticas de segurança e dificuldade de colaboração), oferecendo aos analistas e
cientistas de dados downstream um único local para procurar todas as fontes de dados.

Integre de forma rápida e contínua diversas fontes e formatos de dados

Todo e qualquer tipo de dados pode ser coletado e retido indefinidamente em um data
lake, incluindo dados em batch e streaming, vídeo, imagem, arquivos binários e muito mais. E
como o data lake fornece uma zona de aterrissagem para novos dados, ele está sempre atualizado.

Democratize seus dados, oferecendo ferramentas de autoatendimento aos usuários

Os data lakes são incrivelmente flexíveis, permitindo que usuários com habilidades, ferramentas e linguagens completamente diferentes executem diferentes tarefas analíticas ao mesmo tempo.

Alcebíades Filho – Cientista de dados na infomach

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