Data lakes são um conceito relativamente novo que surgiu devido à necessidade de lidar com o rápido crescimento do volume de dados. Os métodos tradicionais de armazenamento de dados, como data warehouses, muitas vezes não conseguem lidar com o grande volume, variedade e velocidade dos dados modernos.

Como um data lake difere de um data warehouse
Apesar de lagos e data warehouses serem usados para armazenamento de dados, eles têm diferenças fundamentais entre si. Uma variedade de dados pode ser armazenada no data lake, e no armazenamento principalmente apenas dados estruturados, que se destinam a fins analíticos e à execução de consultas complexas e relatórios de BI. Às vezes, a arquitetura de dados usa as duas abordagens para combinar as vantagens de ambas as soluções e obter uma análise de dados mais flexível e abrangente.

A estrutura do data lake

• A ingestão de dados é o ponto de entrada de dados no lago. Ele pode processar dados de várias fontes e em vários formatos.
• O armazenamento de dados é o local onde os dados são armazenados. Grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados podem ser armazenados aqui.
• Processamento de dados. Este componente processa os dados, convertendo – os de um estado “bruto” para uma forma mais amigável.
• O gerenciamento de dados garante a qualidade, a segurança e a conformidade dos dados com os requisitos regulamentares.
• O acesso a dados permite que os Usuários acessem e usem dados.

Vantagens dos Data lakes
O data lake tornou-se uma abordagem popular para armazenar e processar dados devido às suas vantagens.

• Flexibilidade e escalabilidade. Ele escala facilmente para armazenar e processar grandes quantidades de dados. Você pode adicionar novas fontes de dados sem alterar o esquema ou pré-processar os dados.
• Uma variedade de dados. Suporta diferentes tipos de dados de diferentes fontes: estruturados, semiestruturados e não estruturados. Ao mesmo tempo, eles não precisam ser trazidos para um único formato.
• Suporte para análise em tempo real sem a necessidade de pré-processamento de dados.
• Uma variedade de capacidades analíticas. Suporta uma variedade de cenários analíticos: aprendizado de máquina, ia, análise de negócios e análise de big data.
• A impossibilidade de perda de dados. Os dados brutos são armazenados no lago inalterados, para que as informações não sejam perdidas ou distorcidas durante o processo de pré-processamento. Isso permite retornar aos dados originais e realizar análises usando outros métodos ou algoritmos.
• Integração com soluções em nuvem. Pode funcionar com serviços em nuvem, pois facilita o download e o armazenamento de dados na nuvem. Isso facilita o uso de ferramentas baseadas em nuvem para análise e processamento de dados.

Em geral, o data lake é uma arquitetura flexível e poderosa que permite armazenar e processar com eficiência dados diversos e volumosos, suportando vários cenários analíticos e fornecendo a capacidade de analisar dados em tempo real. No entanto, vale lembrar que o uso bem-sucedido de um data lake requer um bom planejamento e gerenciamento de dados para evitar possíveis problemas com a segurança e a qualidade dos dados.

Problemas relacionados ao data lake
Apesar de suas vantagens, os “data lakes” não são isentos de problemas. Eles exigem um gerenciamento de dados confiável para não se transformar em um “pântano de dados” cheio de dados de baixa qualidade ou irrelevantes. Além disso, a implementação de um “data lake” requer conhecimentos e recursos técnicos significativos.