Data Lake: conceitos, vantagens e desafios
Antigamente, a gestão de dados estava centrada em informações estruturadas, seguindo o modelo rígido como de um Data Warehouse. No entanto, com o surgimento de fontes diversas e dados não estruturados, surgiram desafios na absorção e análise dessas informações em diferentes formatos. Mas, para lidar com esse tipo de problema, era necessário criar soluções customizadas e complexas, tornando o processo lento e ineficiente.
As soluções tradicionais de armazenamento e análise não estavam preparadas para absorver, processar e extrair valores dessas informações de diferentes formatos. Era como tentar montar um quebra-cabeça com peças que não se encaixavam no modelo rígido preestabelecido pelo Data Warehouse. Para resolver isso, as empresas se viam obrigadas a recorrer a soluções customizadas e trabalhosas, envolvendo processos complexos de pré-processamento e transformação dos dados para torná-los adequados ao modelo tradicional.
Então, como solução a esse problema, o conceito de Data Lake revolucionou a forma como lidamos com dados. Pois permitia a coleta, armazenamento e análise de dados brutos, estruturados ou não, em um mesmo ambiente integrado.
O que é Data Lake?
O Data Lake é um repositório altamente flexível e escalável que armazena dados brutos em diversos formatos, sendo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Diferentemente do Data Warehouse tradicional, que requer pré-processamento dos dados antes do armazenamento, o Data Lake adota o conceito de "schema on read", o que significa que a estruturação dos dados ocorre apenas quando são lidos, conforme a necessidade. Essa abordagem permite uma ingestão mais rápida e facilita a exploração e análise dos dados, adaptando-os conforme a interpretação necessária no momento da leitura.
Desta forma vamos ter uma vantagem significativa, especialmente ao lidar com dados de streaming em tempo real, pois evita altos gastos com processamento e tratamento de dados a todo momento, permitindo selecionar apenas os dados necessários para análises e tomadas de decisões assertivas. Por isso o Data Lake se destaca pela agilidade, escalabilidade e eficiência na gestão de dados, possibilitando a extração de insights valiosos de forma mais rápida e econômica em comparação ao Data Warehouse.
Caso queira um exemplo prático sobre Data Lakes, confira aqui na Alura nosso podcast Hipster.tech para entender e conhecer o caso de uso do Banco PAN:
Como funciona um Data Lake?
Como foi dito antes, a principal ideia por trás de um Data Lake é que ele armazena todos os tipos de dados em seu formato original, sem a necessidade de pré-definir esquemas rígidos como ocorre nos bancos de dados tradicionais. Por isso, um Data Lake é uma solução avançada para lidar com os desafios de Big Data. E, para que funcione adequadamente, são necessárias algumas etapas que garantem a integração, armazenamento seguro e o processamento eficiente dos dados.
- Ingestão de dados: Diversas fontes são coletadas, como bancos de dados transacionais, dispositivos IoT, logs de servidores e entre outros tipos de dados. Nessa fase, uma ferramenta como o Apache Kafka é comumente utilizada para facilitar a captura e movimentação contínua de dados para o Data Lake.
- Armazenamento: Os dados brutos são armazenados no Data Lake em sua forma original. A estruturação dos dados é flexível e pode ser realizada posteriormente, conforme as necessidades de análise.
- Processamento e Orquestração: Nesta etapa, ferramentas de orquestração, como o Apache Airflow, são empregadas para agendar e gerenciar os fluxos de trabalho de processamento de dados. Essas ferramentas possibilitam a criação de pipelines de dados, onde diversas tarefas podem ser executadas sequencialmente ou paralelamente, garantindo uma transformação adequada dos dados antes da análise.
- Catalogação e Metadados: É importante manter um catálogo de metadados que descreva os dados armazenados no Data Lake. Metadados são informações sobre os dados, como etiquetas que descrevem a origem, formato e outras características essenciais dos dados. Eles ajudam a entender a origem dos dados, sua qualidade, estrutura e quaisquer outros atributos relevantes. As informações do catálogo facilitam a descoberta e o uso eficiente dos dados, tornando-os mais acessíveis e compreensíveis para os usuários do Data Lake.
- Acesso e Análise: Com os dados armazenados em seu formato bruto e estruturados de acordo com as necessidades, os usuários podem acessar o Data Lake para realizar análises avançadas, criação de relatórios e obter insights valiosos. Para isso podemos utilizar o Apache Spark para explorar os dados e executar consultas analíticas.
- Segurança e Governança: Para garantir a segurança e conformidade dos dados, mecanismos de controle de acesso e políticas de governança devem ser implementados no Data Lake. Isso assegura que apenas as pessoas autorizadas possam acessar os dados e que o uso dos dados esteja em conformidade com as regulamentações aplicáveis.
Vantagens e desafios do Data Lake
A escolha de implementar um Data Lake pode oferecer tanto vantagens quanto desafios, como qualquer outro tipo de decisão para projetos de dados. Por isso, é interessante sempre analisar bem antes de definir como resolvemos nossos projetos. No caso do Data Lake podemos levar algumas informações em consideração:
Vantagens:
- Escalabilidade: Capacidade de lidar com grandes volumes de dados, expandindo facilmente conforme necessário.
- Flexibilidade: Possibilidade de armazenar diferentes tipos de dados em seu formato original, permitindo maior diversidade e enriquecimento das análises.
- Custo-benefício: Opção mais econômica em relação a soluções tradicionais de armazenamento de dados.
- Análise avançada de dados: O Data Lake possibilita um ambiente robusto para análises detalhadas e insights valiosos, permitindo que os usuários extraiam informações importantes para tomadas de decisões.
Desafios:
- Segurança: Garantir a proteção dos dados, especialmente dados sensíveis armazenados no Data Lake.
- Governança: Estabelecer políticas claras de gerenciamento e responsabilidade para garantir a conformidade e integridade dos dados.
- Qualidade dos dados: Assegurar que os dados sejam consistentes, precisos e confiáveis, apesar da diversidade de fontes.
- Complexidade de gerenciamento: Lidar com a gestão eficiente do Data Lake em ambientes com grande volume de dados e múltiplos usuários.
É importante ressaltar que quando o Data Lake não é bem gerenciado e organizado, pode-se tornar um Data Swamp (pantano de dados), ou seja, um ambiente onde os dados ficam estagnados e desorganizados, dificultando a obtenção de insights úteis. Por isso, a definição de políticas de governança, processos de qualidade de dados e estratégias de segurança são fundamentais para garantir que o Data Lake seja uma fonte confiável de informações valiosas para a organização.
Sabendo disso, fica mais fácil entender que o Data Lake foi uma revolução para gerenciamento e análise de dados, oferecendo uma solução flexível e escalável para lidar com o desafio do Big Data. Ao armazenar dados brutos em seu formato original e adotar o conceito de "schema on read", o Data Lake agiliza o processo de análise, permitindo insights valiosos de maneira eficiente e econômica. Mesmo com várias vantagens, ainda temos que enfrentar desafios como qualquer outra solução. Mas, com a abordagem adequada, o Data Lake se torna uma fonte confiável de conhecimento, impulsionando o crescimento e a inovação em um mundo cada vez mais orientado por dados.
Caso queira se aprofundar e aprender mais sobre Data Lakes, não deixe de conferir o Alura+ O que são Data Lakes? onde a Millena Gená e João Miranda apresentam as motivações para o surgimento e a definição do conceito dos Data Lakes.
Créditos
- Conteúdo: Paulo Calanca
- Produção técnica: Rodrigo Dias e Millena Gená
- Produção didática: Pedro Drago
- Designer gráfico: Alysson Manso