Recurso voltado para o armazenamento de dados, em qualquer escala, pode ser muito vantajoso para organizações que geram valor a partir de sua base de informações. Entenda como funciona e todos os seus benefícios.
Você já deve ter ouvido falar em Data Lake. Mas sabe ao certo do que se trata?
O Data Lake é uma solução que permite armazenar todos os seus dados, de forma estruturada e não estruturada, em qualquer escala. A vantagem é que esse repositório centralizado de dados permite o armazenamento sem a necessidade de modificações - você pode armazenar os dados como estão, sem ter que primeiro estruturá-los e executar diversas análises (de painéis e visualizações a processamento de big data, análises em tempo real e aprendizado de máquina) para melhor orientar a tomada de decisões.
Assim, é um recurso importante para organizações, principalmente aquelas que geram valor e negócios a partir de seus dados. Justamente por ser um centralizador de informações, o Data Lake permite diversos tipos de análises, como por exemplo: aprendizado de máquina em novas fontes, arquivos de log, dados de fluxos de cliques, mídias sociais e dispositivos conectados à Internet armazenados no Data Lake.
Todas essas análises ajudam a identificar novas oportunidades de crescimento de negócios e tendências de forma muito mais rápida, facilitando a atração e retenção de novos clientes e ainda aumentando a produtividade e a manutenção de dispositivos. E o mais importante: proporciona que a tomada de decisões seja embasada em dados relevantes e confiáveis.
Estrutura e diferenciais:
O Data Lake possui a capacidade de armazenar dados relacionais de aplicativos de linha de negócios e dados não relacionais de aplicativos móveis, dispositivos IoT e de mídias sociais.
Seu diferencial é que a estrutura (ou esquema) de dados não é definida quando os dados são capturados. Isso significa que é possível armazenar todos os seus dados, sem a necessidade de um projeto cuidadoso e sem o conhecimento de quais perguntas você pode precisar de respostas no futuro.
O recurso permite a realização de diferentes tipos de análises em seus dados, como: consultas SQL, análises de big data, pesquisa de texto completo, análises em tempo real e aprendizado de máquina, podem ser usados para descobrir insights.
A capacidade de aproveitar mais dados, de mais fontes diferentes e em menos tempo, além de permitir que os usuários colaborem e analisem dados de maneiras diferentes, levando a uma tomada de decisão melhor e mais rápida são fatos que colocam o Data Lake como uma solução muito interessante e estratégica para empresas, principalmente as que geram valor e negócios por meio de suas informações.
Vantagens do Data Lake:
Movimentação de dados: é possível importar qualquer quantidade de dados em tempo real. Os dados são coletados de várias fontes e movidos para o Data Lake em seu formato original. Esse processo permite dimensionar dados de qualquer tamanho enquanto economiza tempo de definição de estruturas de dados, esquemas e transformações.
Armazenamento com segurança e catalogação de dados: é possível armazenar dados relacionais, como bancos de dados operacionais e dados de aplicativos de linha de negócios. E também dados não relacionais, como aplicativos móveis, dispositivos IoT e de mídias sociais. Por meio de rastreamento, catalogação e indexação de dados, o Data Lake permite que você saiba quais informações estão inclusas e fazem parte de sua base de dados.
Análises e estatísticas: o Data Lake permite a execução de análises sem a necessidade de mover os dados para um sistema de análises separado. Permite também que cientistas de dados, desenvolvedores e analistas de negócios acessem os dados com sua escolha de ferramentas e estruturas preferidas. Isso inclui estruturas de código aberto, como Apache Hadoop, Presto e Apache Spark, além de ofertas comerciais de fornecedores de data warehouse e business intelligence.
Aprendizado de máquina: possibilita a geração de diferentes tipos de captação de tendências e registros de dados, incluindo relatórios sobre dados históricos e aprendizado de máquina - onde os modelos são construídos para prever os resultados prováveis e ainda sugerir ações para que se atinja o resultado ideal.
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