Data Lakes fornecem um armazenamento de dados completo e confiável que pode impulsionar a análise de dados, inteligência de negócios e aprendizado de máquina.
O que é um Data Lake?
Um Data Lake (lago de dados) é um local central que contém uma grande quantidade de dados em seu formato bruto nativo. Comparado a um Data Warehouse hierárquico, que armazena dados em sistemas gerenciadores de bancos de dados, um Data Lake usa uma arquitetura plana e armazenamento em arquivos e pastas como objetos para armazenar os dados, arquivos texto com formato colunar (como exemplo Apache Parquet). O armazenamento de objetos permite organizar com tags de metadados e um identificador único, o que torna mais fácil localizar e recuperar dados, e melhora o desempenho. Aproveitando o armazenamento de objetos de baixo custo e formatos abertos, os Data Lakes permitem que muitos aplicativos aproveitem os dados para sistemas de Business Intelligence ou Data Science (Ciência de Dados).
Os Data Lakes foram desenvolvidos em resposta às limitações dos data Warehouses. Embora os armazéns de dados forneçam às empresas análises de alto desempenho e escalonáveis, eles são caros, proprietários e não podem lidar com os casos de uso modernos que a maioria das empresas está procurando. Os lagos de dados são frequentemente usados para consolidar todos os dados de uma organização em um único local central, onde podem ser salvos “como estão”, sem a necessidade de impor um esquema (ou seja, uma estrutura formal de como os dados são organizados) antecipadamente como um data Warehouse faz. Os dados em todos os estágios do processo de refinamento podem ser armazenados em um Data Lake: os dados brutos podem ser ingeridos e armazenados junto com as fontes de dados tabulares e estruturadas de uma organização (como tabelas de banco de dados), bem como tabelas de dados intermediários geradas no processo de refinamento de dados não tratados.
Por que usar um Data Lake?
Em primeiro lugar, os Data Lakes são de formato aberto, para que os usuários evitem ficar presos a um sistema proprietário, como um Data Warehouse, que se tornou cada vez mais importante nas arquiteturas de dados modernas. Os 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 aprendizado de máquina em dados não estruturados são algumas das prioridades mais estratégicas para as empresas hoje. A capacidade única de ingerir dados brutos em uma variedade de formatos (estruturado, não estruturado, semiestruturado) junto com os outros benefícios mencionados tornam um Data Lake a escolha certa para armazenamento de dados.
Quando devidamente arquitetados, os lagos de dados permitem:
- Ciência de dados e aprendizado de máquina.
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 usuários 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 lote 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.
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