A Arquitetura de Data Lake está transformando a maneira com que as empresas gerenciam e aproveitam seus dados, permitindo que analistas e cientistas de dados mergulhem em um oceano cada vez mais profundo de informações.
Como armazenam grandes volumes de dados não processados (estruturados, não estruturados e semiestruturados), os Data Lakes estão se tornando cada vez mais populares devido a essa flexibilidade. Entretanto, para que isso funcione, existe uma arquitetura de Data Lake robusta por trás, permitindo a ingestão, o processamento e o armazenamento correto dessas informações.
O que é Data Lake?
O Data Lake é um repositório centralizado de dados voltado para grandes volumes de informações em formato bruto e nativo, sem limites fixos de tamanho de conta ou de arquivo. Ele armazena dados sem que essas informações estejam conectadas a algum caso de uso, por isso, permite a acomodação de diversos tipos de dados e análises.
Ao contrário dos Data Warehouses, que dependem de uma estrutura tradicional, baseada em hierarquias e esquemas predefinidos, a Arquitetura de Data Lake é plana, o que a torna mais eficiente por utilizar práticas de engenharia de dados, como o armazenamento de objetos.
Esse modelo de armazenamento de objetos permite que os metadados sejam marcados com identificadores exclusivos, tornando sua recuperação mais rápida e o desempenho melhorado.
O Data Lake, então, democratiza o uso dos dados, fornecendo uma opção de custo baixo para o armazenamento de informações que ainda serão processadas, já que não é preciso sequer estruturar os dados para analisá-los ou visualizá-los.
Data Lakes X Data Warehouses
Um Data Warehouse armazena exclusivamente dados pré-processados que podem ter vindo de Data Lakes ou de outros bancos de dados. Para organizar esses dados em estruturas multidimensionais, utiliza operações ETL (Extrair, Transformar e Carregar), que tornam os fluxos de trabalho de sistemas de análise mais ágeis. Os Data Warehouses também armazenam dados usando arquivos e pastas, mantendo um formato hierárquico.
O que, como citado acima, não acontece com os Data Lakes, que contam com uma Arquitetura de Data Lake plana, com cada elemento de dados identificado com um marcador exclusivo e um conjunto de metadados.
O que é arquitetura de Data Lake
A arquitetura de Data Lake diz respeito às camadas internas de um Data Lake, onde são armazenados e processados os dados. Embora essa arquitetura possa variar, todos os Data Lakes estão preparados para coletar e armazenar dados de diversas fontes, armazená-lo em sua forma bruta e processá-los para que análises posteriores sejam realizadas.
Normalmente, seis camadas fazem parte da Arquitetura de Data Lake:
Camada de ingestão
A função da camada de ingestão da arquitetura de Data Lake é ingerir dados brutos em tempo real ou em lotes, que serão organizados em uma estrutura lógica de pastas. Esses dados podem ser extraídos de diversas fontes externas, como plataformas de mídia social, dispositivos móveis e IoT, entre outros.
Camada de destilação
A camada interpreta os dados brutos, transformando-os em conjuntos de dados estruturados armazenados em arquivos e tabelas. Essas informações são limpas e padronizadas em termos de formato, codificação e tipo de dados.
Camada de processamento
Nesta camada da arquitetura de Data Lake, processos de consultas de usuários e ferramentas de análise de dados podem ser executados em lote, em tempo real ou de maneira interativa. Aqui é implementada a lógica de negócios e os aplicativos que irão utilizar os dados.
Camada de insights
É uma camada que funciona como uma interface de consulta, ou de saída, da arquitetura de Data Lake. Os usuários podem realizar consultas via SQL ou noSQL para buscar dados no Data Lake. Após o acesso aos dados, é essa camada que também permite sua visualização na forma de relatórios ou painéis.
Camada de operações unificadas
É a camada da arquitetura de Data Lake que monitora e gerencia o sistema. Por meio do gerenciamento de fluxo de trabalho e de proficiência e auditoria, uma camada Sandbox pode ser implementada para que cientistas e analistas de dados possam explorar os dados.
Principais componentes da Arquitetura de Data Lake
Data Lakes fornecem uma economia de tempo e trabalho voltados para a criação de uma estrutura de dados. Assim, permite uma rápida ingestão e armazenamento de dados, proporcionando um modelo de arquitetura de Data Lake robusto e completamente eficaz. Para isso conta com alguns componentes principais:
Governança
É um recurso vital para monitorar o desempenho e supervisionar as operações para melhorar o Data Lake,
Segurança
Componente chave para o tratamento de dados, os recursos de segurança precisam ser pensados durante a fase inicial da arquitetura de Data Lake, e isso exige medidas de segurança diferentes das implementadas em bancos de dados relacionais.
Metadados
São os dados relacionados aos outros dados, fornecendo informações vitais para facilitar o acesso às informações.
Stewardship
São as práticas e processos que visam garantir qualidade, integridade e segurança das informações.
Monitoramento e processos ELT
Para organizar os fluxos de dados que se movem da camada Bruta para a camada Limpa e depois para o Sandbox, é necessária uma ferramenta especializada que monitora os processos.
Benefícios de utilizar um Data Lake
Com a tendência da quantidade de dados disponível para as empresas continuar a crescer, a arquitetura de Data Lake atende às expectativas de empresas orientadas por dados e garante:
Alta escalabilidade
A alta escalabilidade do Data Lake se refere à capacidade do sistema lidar com a crescente quantidade de dados armazenados, garantindo sua expansão sempre que for necessário. Essa escalabilidade se destaca em comparação com a capacidade de um Data Warehouse tradicional.
Suporte a várias linguagens
O Data Lake, ao contrário de um Data Warehouse que basicamente suporta apenas consultas via SQL, oferece suporte a diversas ferramentas e linguagens, como Hive, Scala, Java, Python, Hawq, PIR e Spark MLlib, além do próprio SQLe noSQL, entre outras.
Diversidade de dados
Os Data Lakes suportam uma grande variedade de dados, desde estruturados, semiestruturados e não estruturados, permitindo o armazenamento de todos os tipos de dados em um único local. Além disso, permite que esses dados sejam armazenados em uma estrutura definida, facilitando a ingestão e experimentação analítica.
Processamento e análise
Os Data Lakes podem ser integrados a sistemas de análise de dados em tempo real, incluindo análise preditiva, machine learning e inteligência artificial. Essa flexibilidade de processamento torna o desenvolvimento de modelos analíticos complexos mais fácil, facilitando a geração de insights úteis para os negócios.
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