O Automatizado, Nenhum código Pilha de dados
Saiba como Astera O Data Stack pode simplificar e agilizar o gerenciamento de dados da sua empresa.
O que é um Data Lake? Definição e Benefícios
AROUND 80% a 90% dos dados que é produzido é desestruturado, ou seja, não é organizado e carece de um formato pré-definido. O que isso significa para as empresas? É um sinal alto e claro de que é hora de adotar um data lake que possa armazenar todos esses dados e fornecer a eles um única fonte de verdade eles precisam para suas iniciativas de inteligência de negócios (BI).
O que é um Data Lake?
No mundo da tecnologia, um data lake é um termo que usamos para descrever um grande repositório de armazenamento centralizado que as organizações usam para armazenar grandes quantidades de dados brutos, não estruturados e semiestruturados.
Os data lakes são capazes de armazenar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
Você pode pensar nisso como um reservatório gigante de informações, onde os dados de diferentes fontes, como mídias sociais, aplicativos da Web e dispositivos IoT, são armazenados em sua forma bruta, sem nenhuma estrutura ou formato predefinido. Isso inclui todos os tipos de dados, incluindo texto, imagem, áudio e vídeo.
Assim como os pescadores qualificados, os profissionais de negócios e de dados podem lançar suas redes no data lake e obter os insights necessários para orientar as decisões de negócios. Contudo, como todas as viagens de pesca, esta exige um planeamento cuidadoso para garantir gerenciamento de qualidade de dados, segurança e conformidade regulamentar.
Data Lake vs Data Warehouse: Qual é a diferença?
A data warehouse é um grande repositório que as organizações usam para armazenar e gerenciar seus dados. Eles são projetados para armazenar dados estruturados – dados organizados em tabelas e colunas.
Ao contrário de um data lake, que é um repositório não estruturado, você pode pensar em um data warehouse como uma biblioteca bem organizada onde todos os livros são colocados ordenadamente em suas prateleiras. Você sabe exatamente onde ir para obter o livro que você precisa. Da mesma forma, os data warehouses agilizam o processo de recuperação e análise dos dados de que você precisa porque os dados são estruturados.
Os data warehouses são comumente usados para inteligência de negócios e relatórios, pois permitem que as organizações extraiam insights e tomem decisões informadas com base em seus dados.
Embora as organizações usem um data lake e um data warehouse como um repositório de dados, ambos têm aplicações muito diferentes. A tabela abaixo resume data lake versus data warehouse:
| lago data | Armazém de dados |
| Armazena e manipula dados estruturados, semiestruturados e não estruturados | Armazena e lida apenas com dados estruturados |
| Não requer um esquema predefinido | Requer um esquema predefinido |
| Os dados são armazenados em seu formato nativo | Os dados são transformados e limpos |
| Flexível e escalável | Mais rígido e menos escalável |
| Usado para análise de big data | Usado para inteligência de negócios e relatórios |
| Requer habilidades técnicas mais avançadas para gerenciar | Mais fácil de gerenciar e usar |
| Permite que os usuários armazenem e analisem grandes quantidades de dados | Permite que os usuários acessem e analisem um conjunto específico de dados |
Benefícios de usar um Data Lake
Os data lakes são altamente flexíveis e escaláveis, tornando-os uma solução ideal para organizações que precisam armazenar e analisar grandes quantidades de dados de forma rápida e eficiente. Aqui estão mais alguns motivos pelos quais as organizações usam data lakes:
Incrivelmente escalável
Os data lakes, como o Azure Data Lake, são altamente escalonáveis, permitindo que as organizações manipulem enormes quantidades de dados brutos com facilidade. Eles permitem que você acomode facilmente dados adicionais à medida que suas necessidades de dados aumentam.
Altamente Flexível
Ao contrário dos data warehouses tradicionais, os data lakes são projetados para armazenar conjuntos de dados estruturados e não estruturados em seu formato nativo. Você pode integrar facilmente diferentes tipos de fontes de dados e executar análises mais complexas nos dados armazenados em seu data lake.
Custo-benefício
Geralmente, os data lakes são uma solução mais barata em comparação com os data warehouses tradicionais porque você não precisa transformar e limpar seus dados antes de carregá-los. Isso significa que você pode armazenar mais dados a um custo menor, o que é especialmente útil se você precisar armazenar grandes quantidades de dados.
Melhor análise de dados
Você pode executar análises mais avançadas em dados armazenados em um data lake, incluindo aprendizado de máquina e modelagem preditiva. Isso ocorre porque os data lakes permitem que você armazene dados em sua forma bruta, o que fornece informações mais granulares sobre seus dados.
Democratização de Dados
Os data lakes permitem que todos dentro de uma organização acessem e usem os dados de que precisam, independentemente de sua experiência técnica. Isso agiliza toda a empresa compartilhamento de dados e promove a democratização dos dados, ajudando as organizações a tomar decisões mais informadas.
Carregando dados em um data lake
Combine dados de várias fontes em seu data lake e crie uma única fonte de verdade.
Consolidar dados em um data lake significa reunir grandes quantidades de dados de diferentes fontes de dados e despejá-los em um local centralizado. Os desenvolvedores constroem pipelines de dados Para alcançar isto. O objetivo geral é agilizar o processo de acesso e análise de dados em toda a empresa.
No entanto, dado o número de complexidades envolvidas, este pode ser um processo tedioso e intensivo em recursos que requer planejamento significativo e conhecimento técnico, especialmente porque todo o processo é realizado manualmente por meio da escrita de código.
À medida que sua organização cresce, aumenta também o número de fontes de dados e, consequentemente, a quantidade de dados com os quais você trabalha. Sempre que uma nova fonte de dados é adicionada, sua equipe de desenvolvedores precisará escrever um código para se conectar a ela e extrair os dados.
Então, como você pode simplificar e acelerar o processo de consolidação de seus dados em um data lake? Dica: sem código integração de dados.
Consolidando dados usando integração de dados sem código
Plataformas de integração de dados sem código, como Astera Centerprise, permitem que as organizações consolidem dados de várias fontes em um data lake. Essas plataformas fornecem uma interface intuitiva de arrastar e soltar que permite que usuários não técnicos criem facilmente pipelines de dados, eliminando a necessidade de contratar desenvolvedores caros.
Além disso, estes plataformas de gerenciamento de dados ter uma biblioteca integrada de conectores nativos que simplificam e aceleram o processo de conexão e extração de dados de várias fontes de dados, incluindo formatos de arquivo, data warehouses, bancos de dados, aplicativos em nuvem e APIs.
Então, dependendo do seu caso de uso de negócios para usar um data lake, você pode:
- Transforme os dados antes de carregá-los em seu data lake,
- Ou carregue os dados primeiro e transforme-os quando necessário.
Se precisar transformar seus dados antes de carregá-los em seu data lake, você terá que usar ETL (extrair, transformar, carregar). Você pode usar facilmente com o moderno ferramentas de integração de dados pois oferecem uma vasta gama de transformações integradas. Caso contrário, você pode usar a otimização de pushdown (ELT) para extrair os dados primeiro, carregue-os em seu data lake e transforme-os posteriormente.
Você deve estar se perguntando: “por que devo usar um data lake se preciso transformar os dados antes de carregá-los?” Embora não seja comum usar um data lake para dados estruturados, existem alguns casos de uso de negócios que justificam isso. Por exemplo, sua empresa exige que você realize uma análise que exija a combinação de dados relacionais com dados não relacionais, ou seja necessário acelerar a ingestão de dados e ter redundância de dados, etc.
Como funciona o dobrador de carta de canal Astera Centerprise Pode ajudar
Astera Centerprise é um moderno plataforma de integração de dados que você pode usar para simplificar facilmente o processo de combinação de dados de diferentes fontes e carregá-los em um data lake. Com Astera Centerprise, você pode:
- Rapidamente consolidar dados em um repositório centralizado
- Elimine a necessidade de processamento manual de dados
- Aproveite os conectores integrados para combinar dados de várias fontes
- Melhore a qualidade dos dados usando recursos de qualidade de dados incorporados
- Automatize vários aspectos de suas tarefas de integração de dados
Olhando para acelerar o processo de criação de uma única fonte de verdade? Astera Centerprise podem ajudar. Inscreva-se para uma demonstração ou faça o download de um 14-day free trial. Você também pode entrar em contato com um de nossos especialistas em integração de dados em +1-888-77-ASTERA.
