O que é um data lake?
Um data lake é uma solução de armazenamento centralizado que permite conservar grandes quantidades de dados brutos, quer estejam estruturados, semiestruturados ou não estruturados. Trata-se de uma plataforma em grande escala concebida para a incorporação, a gestão e a análise de dados provenientes de várias fontes. Neste artigo, exploraremos em detalhe o que precisa de saber sobre as ofertas de dados, as suas vantagens, o seu funcionamento e como se integram no ecossistema cloud da OVHcloud.
Porque é que utilizamos um data lake?
Com a transformação digital, as empresas estão gerando uma quantidade fenomenal de dados de várias fontes: transações on-line, sensores de IoT, redes sociais, aplicativos de negócios etc. Essa explosão de dados requer soluções de armazenamento adequadas, com sistemas tradicionais atingindo rapidamente seus limites em termos de flexibilidade e custo.
O data lake caracteriza-se pela sua capacidade de armazenar dados brutos sem necessidade de transformação prévia. Isto permite que as empresas conservem todos os seus dados, embora a sua utilidade imediata não seja evidente, o que é crucial na era do big data. Um data lake centraliza, portanto, a informação proveniente de várias origens e adia o momento em que esses dados devem ser organizados.
Centralização e redução de tanques de dados
Um data lake permite centralizar os dados vindos de várias fontes (CRM, ERP, redes sociais, IoT, etc.) num único local. Esta centralização reduz os reservatórios de dados, nos quais cada departamento de uma sociedade conserva os seus próprios dados, sem os partilhar. O acesso global a dados permite uma maior colaboração e permite uma tomada de decisões mais informada.
Uma solução adaptada à era da cloud
Os data lakes modernos, particularmente quando integrados em infraestruturas cloud, oferecem mais flexibilidade e uma escalabilidade acrescidas, ao mesmo tempo que reduzem os custos associados à infraestrutura física. Ao utilizar uma solução cloud proposta pela OVHcloud, as empresas podem adaptar a sua capacidade de armazenamento em função da evolução das suas necessidades, sem no entanto negligenciar a disponibilidade e a segurança dos dados.
Como funciona um data lake?
Um data lake é um espaço de armazenamento flexível, capaz de absorver e conservar dados no seu estado bruto, sem transformação prévia. Contrariamente aos sistemas tradicionais, como os datastores (EDD), que necessitam de ser estruturados antes de os tornar utilizáveis, um data lake permite diferir esta etapa. Aqui estão os funcionam:
Recolha de dados
Um data lake recolhe dados provenientes de várias fontes: bases de dados, sensores IoT, ficheiros de logs, transações financeiras, vídeos, etc. Esta ingestão pode ser efetuada em lotes ou em tempo real, consoante as necessidades. Graças às suas capacidades de tratamento em streaming, um data lake é capaz de capturar fluxos de dados em tempo real. Esta função é muito útil para as aplicações que não permitem perdas, como as que são utilizadas para o acompanhamento das transações financeiras.
Armazenamento de dados
Uma vez ingeridos, os dados são armazenados no seu formato original. Um data lake pode gerir todos os tipos de dados (estruturados, semiestruturados, etc.). Uma das suas principais vantagens é a capacidade de armazenar esses dados sem estruturação prévia, o que lhe permite concentrar-se na ingestão rápida, ou mesmo em tempo real, dos dados.
Um data law moderno baseia-se frequentemente em infraestruturas cloud que oferecem uma capacidade de armazenamento evolutiva quase ilimitada. As soluções cloud como a da OVHcloud permitem assim aumentar a capacidade de armazenamento em função do crescimento das necessidades, sem ter de se preocupar com os constrangimentos ligados à infraestrutura.
Gestão dos metadados e inventário
À medida que a quantidade de dados aumenta, torna-se indispensável que eles sejam geridos de maneira eficaz. É aqui que os metadados desempenham um papel crucial. Descrevem os dados e facilitam a sua pesquisa e exploração. O inventário de dados é essencial para organizar as informações, simplificando assim a sua utilização pelos diferentes departamentos da empresa.
Os metadados permitem igualmente assegurar uma governação adequada dos dados, garantindo que as informações sensíveis ou críticas são geridas de forma segura e em conformidade com as diversas regulamentações que se podem aplicar.
Análise de dados
Uma vez os dados armazenados e indexados, podem ser analisados com a ajuda de uma ferramenta dedicada. Uma das principais vantagens de um data lake é que ele permite tratar numerosos tipos de dados com diferentes tecnologias de análise, tais como a análise descritiva, preditiva ou de aprendizagem automática.
As plataformas de dados são frequentemente associadas a instrumentos avançados de análise e visualização, o que permite às empresas gerar observações pertinentes a partir dos seus dados. A utilização de uma solução de cloud analytics facilita, além disso, o tratamento e a análise de dados em grande escala.
Vantagens de um data lake
1. Armazenamento escalável e de baixo custo
Comecemos com uma das principais vantagens do Data Lake: a sua capacidade de armazenar grandes volumes de dados a baixo custo. Ao contrário das bases de dados tradicionais, que são dispendiosas consoante os volumes crescem, esta solução é bastante escalável e económica. Combinado com serviços cloud, como os da OVHcloud, permite reduzir as despesas ligadas à infraestrutura física, ao mesmo tempo que adapta as necessidades de armazenamento em função da procura.
2. Flexibilidade ao nível do armazenamento de dados
Outra grande vantagem do Data Lake é a flexibilidade que oferece para o armazenamento de dados não estruturados. As sociedades produzem cada vez mais dados sob a forma de vídeos, imagens, ficheiros de texto ou ainda interações nas redes sociais. Ao contrário das bases de dados relacionais, um data lake permite conservar estes dados em estado bruto.
3. Acesso centralizado aos dados
Ao centralizar todos os dados da empresa em um data lake, torna-se mais fácil acessar as informações e usá-las para vários fins. Esta centralização permite quebrar os reservatórios de dados, favorecendo uma colaboração entre os diferentes departamentos de uma empresa. Desta forma, as empresas podem utilizar os seus dados de forma mais eficiente para poderem tomar melhores decisões.
4. Uma alavanca de inovação
Os data lakes são verdadeiros catalisadores de inovação. Reunindo todos os dados da empresa, os analistas e os cientistas de dados podem experimentar novos modelos de data analytics, testar algoritmos de aprendizagem automática e implementar projetos de IA. Permitem desenvolver análises preditivas, melhorar a gestão das operações e personalizar os serviços.
5. Otimização para o big data
Um data lake é concebido para responder às necessidades dos projetos de big data, que requerem um tratamento de volumes massivos de dados. Graças à sua capacidade de registar um grande número de dados, permitem às empresas maximizar a exploração das tecnologias do big data, como as análises em tempo real ou a aprendizagem automática (machine learning).
Data lake: alguns exemplos concretos
Setor financeiro
As instituições financeiras utilizam localizações de dados para centralizar e explorar dados provenientes de várias fontes, tais como transações bancárias, registos de crédito e comportamento dos clientes. Isto permite-lhes compreender melhor os seus hábitos, melhorar a deteção das fraudes e criar modelos preditivos para gerir melhor os riscos.
Saúde
No domínio da saúde, um data lake permite conservar e explorar volumes muito importantes de dados médicos, como os registos dos pacientes ou a imagiologia associada. Isto permite acelerar as investigações médicas e melhorar os tratamentos graças a uma melhor personalização. Os data lakes oferecem também um acesso rápido a todos estes dados, essenciais para a investigação e a melhoria das práticas médicas.
E-commerce
Os e-commerce exploram as plataformas de dados para compreender melhor o comportamento dos clientes, com base em dados como o histórico de compras, o acompanhamento da navegação nos websites ou as interações nas redes sociais. Esta informação é depois utilizada para personalizar as recomendações de produtos, otimizar as campanhas de marketing e melhorar a experiência do cliente.
IoT (Internet dos objetos)
Os dispositivos IoT geram uma grande quantidade de dados em tempo real. Os data lakes são utilizados para armazenar esta informação e analisá-la em contextos variados, como a manutenção preditiva, a gestão das infraestruturas ou a otimização das linhas de produção. Permitem às empresas monitorizar e gerir melhor os seus dispositivos ligados, otimizando o seu desempenho.
O data lake comparado ao data lakehouse
O conceito de data lakehouse surgiu para responder a alguns dos limites dos data lakes tradicionais. Um data lakehouse combina os benefícios dos data lakes e de um armazém de dados (data warehouse em inglês). Os datacenters oferecem uma melhor governação e uma organização de dados mais rígida, conservando a capacidade de gerir informações não estruturadas.
Um data lakehouse permite, portanto, às empresas tirar partido das capacidades analíticas avançadas dos data lakes, beneficiando das melhores práticas em matéria de gestão dos dados.
Esta abordagem híbrida é particularmente útil para as empresas que procuram maximizar a sua flexibilidade, respondendo ao mesmo tempo às exigências de governação e desempenho do armazenamento de dados.
A OVHcloud e o data lake
A OVHcloud oferece várias soluções adaptadas às necessidades das empresas para que estas possam gerir e analisar os seus datacenters. Aqui estão três produtos-chave:
Object storage da OVHcloud
Uma solução de armazenamento na cloud evolutiva, ideal para armazenar grandes quantidades de dados heterogéneos em datacenters. Esta solução permite aceder facilmente a grandes bases de dados e geri-las de forma eficaz.
Processamento de dados com a OVHcloud
Este serviço permite beneficiar de uma elevada potência de tratamento para analisar vastos conjuntos de dados armazenados no seu data lake, utilizando a infraestrutura cloud para o machine learning e a análise de dados.
Big data platform da OVHcloud
Uma plataforma completa que fornece soluções para gerir o big data. As empresas podem assim tratar, analisar e visualizar eficazmente os dados armazenados nos datacenters.