O que é um Data Lakehouse?

Visão geral

Um data lakehouse permite que as empresas gerenciem com eficácia volumes de dados crescentes, aumentem a segurança dos dados, reduzam os custos de armazenamento e aproveitem a IA de última geração e a inteligência de negócios. Descubra como os data lakehouses funcionam, os principais benefícios de adotar uma arquitetura desse tipo e como você pode acessar análises em tempo real e aprendizado de máquina onde quer que os dados estejam armazenados — em um data lakehouse, data warehouse ou data lake.

Data lakehouse

O que é um data lakehouse?

Um data lakehouse é uma plataforma de gerenciamento de dados que reúne aspectos de um data warehouse e de um data lake, com benefícios adicionais de desempenho, segurança e flexibilidade. Essencialmente, um data lakehouse é um data warehouse de alto desempenho, capaz de suportar todos os tipos de dados (estruturados, não estruturados e semiestruturados) com ferramentas de processamento de dados integradas. O resultado é uma base única e poderosa para gerenciamento de dados, que impulsiona o processamento de dados para IA e análises avançadas.

As inovações na arquitetura de data lakehouse impulsionaram a adoção, também estimuladas pela necessidade de gerenciar com mais eficiência volumes crescentes de dados diversos, preencher a lacuna entre um data lake e um data warehouse e fornecer IA e inteligência de negócios confiáveis.

Quais são as diferenças entre data lakes, data lakehouses e data warehouses?

Embora um data lakehouse, um data lake e um data warehouse sejam todos repositórios de dados, cada um possui diferenças distintas e casos de uso relevantes. Vamos comparar as três abordagens de dados.

Um data warehouse oferece uma maneira de centralizar o armazenamento de dados estruturados, consolidando informações de múltiplas fontes em um único local. Como resultado, os data warehouses eliminam os silos de informação, proporcionando aos usuários de negócios acesso rápido aos dados e a capacidade de consultá-los para gerar relatórios e insights. Os data warehouses suportam mineração de dados, análise de dados e inteligência de negócios, permitindo que as organizações compreendam o desempenho dos negócios, identifiquem tendências e tomem decisões mais embasadas.

No entanto, os data warehouses não estão isentos de desafios, com processos complexos de ETL (extração, transformação e carregamento) aumentando os requisitos de gerenciamento e elevando os custos. Além disso, data warehouses fora da nuvem podem ter dificuldades para escalar e suportar o crescimento de dados corporativos e novos casos de uso, impactando ainda mais o custo total de propriedade (TCO).

Um data lake armazena grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, podendo ser facilmente dimensionado para suportar volumes crescentes. A capacidade de suportar diversos tipos e formatos de dados torna os data lakes aplicáveis ​​a casos de uso de big data, como aprendizado de máquina e ciência de dados, além de oferecer uma opção mais econômica em comparação com um data warehouse.

No entanto, a complexidade e o tamanho dos data lakes exigem um gerenciamento adequado para evitar que os dados se tornem difíceis de controlar e administrar, e normalmente requerem cientistas de dados ou engenheiros de dados para utilizar os dados de forma eficaz.

Historicamente, data warehouses e data lakes eram implementados como arquiteturas individuais e isoladas, o que exigia o compartilhamento de dados entre dois sistemas. Um data lakehouse pode ser usado em conjunto com um data lake e um data warehouse, oferecendo uma opção de armazenamento flexível e de baixo custo para todos os tipos e formatos de dados, eliminando a necessidade de múltiplas cópias de dados em diferentes sistemas.

Com suporte para transações ACID, os usuários podem executar consultas por meio de comandos SQL para dados estruturados e não estruturados, utilizando IA e análises de alto desempenho para uma variedade de casos de uso. Como resultado, as organizações podem impulsionar o poder analítico para viabilizar operações mais inteligentes, aplicando insights para personalizar experiências do cliente, aprimorar a tomada de decisões, acelerar o desenvolvimento de produtos, otimizar fluxos de trabalho e impulsionar o crescimento da receita.

Por que as organizações estão migrando para uma arquitetura de data lakehouse?

As limitações das arquiteturas de dados tradicionais, como altos custos e escalabilidade limitada, estão impulsionando as organizações a adotarem data lakes. Uma pesquisa recente revelou que 87% dos mais de 200 líderes de TI entrevistados planejam repatriar cargas de trabalho em até dois anos.

Existem diversos fatores que contribuem para o desejo de adotar uma abordagem de arquitetura de dados mais moderna, incluindo:

• Aumento do volume de dados não estruturados: as organizações precisam de uma maneira mais eficiente de armazenar, gerenciar e utilizar e-mails, publicações em mídias sociais, imagens de produtos, vídeos, transcrições de call center, mensagens de chat, etc.
• Foco absoluto no atendimento ao cliente: Análises avançadas e aprendizado de máquina em uma arquitetura de data lake podem ajudar a identificar padrões de comportamento do cliente, obter insights a partir das interações de serviço e criar experiências mais direcionadas e orientadas por dados.
• Redução de custos: Utilizar um data lakehouse pode reduzir os custos de armazenamento e processamento, além de melhorar o gerenciamento de dados em diversas cargas de trabalho.
• Adotar uma estratégia de dados híbrida: Uma arquitetura de data lakehouse oferece às organizações a flexibilidade de aproveitar o armazenamento de dados tanto na nuvem quanto fora da nuvem, com base nos requisitos de implantação, segurança e conformidade desejados.

Como funciona um data lakehouse?

Um data lakehouse normalmente consiste em cinco camadas:

• Camada de ingestão
• Camada de armazenamento
• Camada de metadados
• Camada de API
• Camada de consumo

Vamos explorar o papel de cada um:

A camada de ingestão, a primeira camada, coleta dados de várias fontes, como bancos de dados transacionais, bancos de dados NoSQL e APIs. A partir daí, os dados são transformados em um formato acessível para que o data lake os armazene e analise.

A camada de armazenamento é onde todos os dados (não estruturados, estruturados e semiestruturados) são inseridos no datacenter e armazenados. Os dados são armazenados em formatos de arquivo abertos para otimizar o desempenho das análises.

A terceira camada é a camada de metadados , que classifica os metadados associados aos dados que foram ingeridos e armazenados.

A quarta camada utiliza APIs para realizar análises mais avançadas, permitindo que ferramentas analíticas e aplicativos de terceiros consultem os dados dentro da arquitetura do data lake. Essa camada suporta o processamento de dados em tempo real, permitindo que as equipes acessem análises em tempo real mesmo quando os dados são atualizados e renovados.

A camada de consumo permite que aplicativos e ferramentas acessem todos os metadados e dados armazenados no data warehouse. Isso proporciona o acesso aos dados desejado pelos usuários de negócios, permitindo que eles realizem tarefas analíticas como criação de dashboards, visualização de dados, consultas SQL e tarefas de aprendizado de máquina.

Quais são as vantagens comerciais de uma arquitetura de data lakehouse?

Os data lakes oferecem muitos benefícios para organizações e usuários, como melhor gerenciamento de dados, redução de custos e aprimoramento de IA e aprendizado de máquina a partir da mesma fonte. Aqui estão algumas das principais vantagens que um data lake pode proporcionar:

• Uma única fonte de verdade: Unifique o gerenciamento de dados e integre dados de múltiplas fontes e em diferentes formatos para garantir a consistência dos dados.
• Escalabilidade desejada: Com recursos de armazenamento e computação separados, é possível suportar e dimensionar uma ampla gama de cargas de trabalho.
• Novas oportunidades para GenAI: Os recursos e a estrutura de um data lakehouse permitem que as organizações aproveitem os recursos de dados para aplicações de GenAI e os utilizem para criação de conteúdo, insights e respostas personalizadas e rápidas.
• Desempenho analítico: Melhorar o desempenho das consultas de dados para aumentar a velocidade e a precisão dos resultados.
• Governança de dados confiável: Estrutura e controles robustos de governança de dados para garantir a qualidade e a segurança dos dados.
• Flexibilidade de implantação: Otimize custos e desempenho com opções para implantações fora da nuvem, híbridas e em várias nuvens.

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