Cloud data lake: por que tirar do on-premises?

1 de setembro de 2021

Data lakes são repositórios nos quais são disponibilizados todos os tipos de dados brutos. Esses repositórios são únicos e ficam disponíveis para as pessoas da organização que queiram fazer análise sobre eles. Os dados chegam ao on-premise ou cloud data lake (armazenamento no local ou em nuvem) vindos de diversas fontes e são armazenados no formato original.


No entanto, para essas duas soluções, as possibilidades são diversas e isso impactará em toda a estrutura da sua empresa.

Quer saber mais? Então confira:


PRINCIPAIS CARACTERÍSTICAS DO DATA LAKE


Um data lake é projetado para o consumo de dados, o que inclui as ações de coletar, importar e processar os dados para armazenamento ou uso posterior. Sua principal característica é de permitir que sejam armazenados dados de diferentes fontes e formatos, em seu estado cru, sem nenhum tipo de tratamento prévio.

 

Ou seja, os dados podem ser consumidos e o esquema aplicado somente quando as informações forem usadas e as finalidades forem estabelecidas.


O data lake só requer um esquema, na fase de leitura, quando forem necessárias as informações. Dessa forma, permite manter grandes quantidades de informações estruturadas ou semi estruturadas em um determinado local, apenas aguardando para serem utilizadas.

No DL podem ser importadas informações de websites, sistemas empresariais, ferramentas analíticas, redes sociais, internet das coisas, dentre outras fontes. 


Além disso, o suporte 3v do Big Data pode ser oferecido: variedade, volume e velocidade.

Assim, os lakes possibilitam análises diversas, como cruzamentos de fontes distintas e identificação de padrões e correlações, com a finalidade de promover dicas e insights para a gestão.



TIPOS DE DATA LAKES


Os data lakes podem ser implantados localmente (on-premise,) na nuvem (cloud data lake), híbridos ou multi-cloud.

Veja algumas informações sobre cada um desses tipos:



  • On-premise: para esta implantação se deve considerar requisitos como design, espaço e energia, gerenciamento, aquisição de software e hardware, competências para as operações e os custos constantes.
  • Cloud data lake: este formato fornece inúmeros benefícios, como escalabilidade, atualizações frequentes, confiabilidade, ampla cobertura geográfica e segurança, dentre outros. Outro benefício que se destaca é o investimento, já que os custos são associados à utilização real, ou seja, é pago somente o que é utilizado com processamento e armazenamento.
  • Hybrid data lake: data lakes locais e em nuvem simultaneamente, assim funcionam os data lakes híbridos. Embora tenham muitos benefícios, também apresentam alguns desafios. O gerenciamento de uma operação local demanda conhecimento adicional de engenharia, bem como a migração constante entre o local e a nuvem. Por outro lado, essa abordagem dupla permite que os dados menos relevantes sejam mantidos no local e os dados mais importantes na nuvem, aproveitando, assim, a flexibilidade e a dinamicidade dos serviços em nuvem. 
  • Multi-cloud data lake: neste tipo há a combinação de várias ofertas de nuvem para o gerenciamento e manutenção dos data lakes. Dessa forma, é possível aproveitar as vantagens de cada plataforma, mas também exigem muita experiência para permitir que diferentes plataformas se comuniquem entre si.


É importante salientar que os data lakes demandam governança e manutenção contínuas para garantir que os dados possam ser acessados e usados. Se não houver esse controle, eles podem se tornar lixo eletrônico (inacessíveis, pesados e inúteis). Quando isso acontece são denominados “data swamps”, em tradução livre, “pântano de dados”. 



COMO FUNCIONA O CLOUD DATA LAKE?

Entenda como funciona a estrutura e a lógica do cloud data lake, conhecendo o caminho dos dados desde a entrada, chamada de ingestão (ingestion) até sua análise. Veja:


  • Ingestion: nesta primeira etapa da jornada dos dados, acontece a absorção de dados estruturados e não estruturados. Eles são coletados e agrupados de várias fontes, e vão em seu formato original para o data lake, ou seja, brutos. Uma grande vantagem do cloud data lake é que o escalonamento pode ser feito sem a necessidade de reconsiderar esquemas, estruturas ou transformações, como precisaria ser feito em um data warehouse tradicional. 
  • Storage: o armazenamento é a segunda etapa na jornada de dados. Essa etapa consiste num repositório controlado onde todos os dados ingeridos são armazenados antes de passarem por qualquer transformação. Lembrando que todos os dados podem manter seu estado original, sejam estruturados ou não. O sistema simplificado de armazenamento permite que as empresas coletem infinitas quantidades de dados e forneçam alta disponibilidade, acessibilidade, segurança e escalonamento automático. 
  • Processing: nesta terceira etapa da jornada, os dados são convertidos de seu estado bruto,se tornando compatíveis com as informações já armazenadas no lake.. Após serem processados, eles são novamente armazenados no lake, mas dessa vez junto dos dados que eles se assemelham , para que possam ser analisados. 
  • Analytics: na etapa final da jornada de dados, os que estão processados e armazenados são disponibilizados para análise. Essa análise é feita por usuários de business intelligence e cientistas de dados. Este é o objetivo final de qualquer empresa.

 

BENEFÍCIOS DO CLOUD DATA LAKE


A esta altura, você pode estar se perguntando sobre os benefícios do cloud data lake. São muitos, e para que tenha uma ideia, separamos alguns:


1. FOCO NO VALOR DO NEGÓCIO E NÃO NA INFRAESTRUTURA

Armazenar big data na nuvem elimina a necessidade de construção e manutenção de uma infraestrutura física. 

Assim, os recursos que seriam utilizados para essas finalidades podem ser direcionados ao desenvolvimento de novas funcionalidades, que podem ser agregadas ao valor comercial do negócio.


2. BAIXOS CUSTOS DE ENGENHARIA

É possível construir pipelines de dados de forma mais eficiente com ferramentas em nuvem. Esse pipeline é geralmente pré-integrado, dessa forma, é possível obter soluções funcionais sem que seja preciso investir muitas horas em engenharia de dados.

 

3. ESCALONAMENTO AUTOMÁTICO

Os cloud data lakes são projetados para promover funcionalidade de escalonamento imediato, ou seja, as empresas não se preocupam em expandir sua capacidade quando necessário.


4. CLOUD DATA LAKE E A INFRAESTRUTURA ÁGIL

Serviços em nuvem são flexíveis, com infraestrutura sob demanda. Caso surjam novos casos para o data lake, este pode ser repensado, redesenhado e reprojetado de forma mais fácil. 


5. TECNOLOGIAS ATUALIZADAS

Cloud data lakes têm atualização automática e disponibilizam tecnologias mais recentes. É possível adicionar novos serviços em nuvem assim que se tornarem disponíveis sem que precise mexer na arquitetura.


6. SEGURANÇA DE DADOS 

Todas as empresas têm a responsabilidade de proteger seus dados. Com os data lakes projetados para armazenar dados de todos os tipos (detalhes de clientes, informações financeiras etc.), a segurança se torna ainda mais importante. 

Os provedores de nuvem asseguram a segurança dos dados conforme definição no modelo de responsabilidade compartilhada.


7. CAPACIDADE

O armazenamento em nuvem permite começar com poucos arquivos e aumentar o data lake para exabytes de tamanho, sem que seja preciso se preocupar com expansão do armazenamento e manutenção interna dos dados.


8. EFICIÊNCIA DE CUSTOS

Os provedores em nuvem permitem muitas classes de armazenamento e opções de preços. Dessa forma, as empresas investem somente pelo armazenamento que precisam.



OS PRINCIPAIS DESAFIOS NA IMPLEMENTAÇÃO DO CLOUD DATA LAKE


Apesar de todos os benefícios vistos acima, o cloud data lake não é uma solução perfeita, pois também apresenta desafios.

Veja alguns:


1. MIGRAÇÃO

O processo de migração dos dados para a nuvem é um dos maiores desafios para os data lakes. Além de complexo, pode exigir um pouco mais de investimento, especialmente se ocorrer repetidamente.

 

2. GERENCIAMENTO DE DADOS

O benefício pode ser também um desafio. Como os data lakes podem suportar diversos tipos de dados — estruturados, não estruturados etc.—, a gestão e a limpeza podem se tornar um processo intensivo.

Além disso, se algo sair do controle, pode ocorrer o que já mostramos para você anteriormente como “pântano de dados” — muitos dados mal-formados, repetidos, inúteis, pesados…e isso tem muito pouco valor para uma empresa, além de demandar muito esforço para ser corrigido. 


3. ANÁLISE DE AUTOATENDIMENTO

O principal benefício de configurar um data lake é a possibilidade de combinar, organizar e transformar fontes de dados díspares. No entanto, isso requer uma solução analítica igualmente robusta.

Assim, mesmo que os provedores de nuvem ofereçam soluções de análise, nem sempre é fácil utilizá-las e se conectar a essas plataformas de análise. 


VOCÊ PRECISA DE DADOS AGORA, NÃO DEPOIS



Sempre falamos nas transformações que mudaram a forma como as pessoas fazem negócios, como se conectam a seus potenciais clientes e como conseguem analisar cenários e mercados. Assim mesmo, no futuro. 


No entanto, esse futuro já está dando as cartas. A afirmação “você precisa de dados agora, não depois” é totalmente correta.

Os dados são a nova riqueza e fundamentais para negócios de qualquer segmento. Ficar estagnado e não acompanhar esse movimento deixará muitas empresas para trás quando se trata de vantagem competitiva e garantir sua fatia de mercado. 


Comece a entender o verdadeiro potencial dos dados de seu negócio.


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Databricks Unity Catalog Metrics: Entenda Como Essa Solução Possibilita Definições Consistentes de Métricas Empresariais

Por Equipe de especialistas Five Acts • 16 de agosto de 2024
Introdução Em um mundo onde as decisões orientadas por dados são importantes para o sucesso do negócio, a consistência e a governança das métricas empresariais se tornam essenciais. Porém, com o crescente volume de informações que são gerados a todo momento, realizar um bom gerenciamento de dados tornou-se bastante desafiador. Deste modo, o Unity Catalog Metrics, da Databricks, surge como uma solução robusta que permite às equipes de dados definirem e utilizarem métricas empresariais de forma consistente em toda a organização, podendo ter uma visualização clara e de ponta a ponta de todos os seus dados. Assim, este artigo busca esclarecer como o Unity Catalog Metrics possibilita essas definições consistentes, promovendo decisões de negócios mais informadas e eficazes. O que é o Unity Catalog Metrics? O Unity Catalog Metrics é uma funcionalidade dentro do Unity Catalog da Databricks, projetada para fornecer um sistema de governança de dados que unifica a forma como as métricas empresariais são definidas, gerenciadas e acessadas. Ele permite que as empresas estabeleçam uma única fonte de verdade para suas métricas, garantindo que todos os usuários e aplicações utilizem as mesmas definições e cálculos para tomar decisões de negócios. Principais Funcionalidades 1. Definições Consistentes de Métricas : O Unity Catalog Metrics assegura que todas as métricas empresariais sejam definidas de maneira uniforme. Isso é alcançado por meio da centralização das definições de métricas em um catálogo governado, onde as regras de cálculo e os critérios de medição são claramente especificados e padronizados. 2. Governança de Dados : Com controles de acesso baseados em funções (RBAC) e trilhas de auditoria detalhadas, o Unity Catalog Metrics proporciona um ambiente seguro e auditável para a definição e uso de métricas. Isso ajuda a evitar discrepâncias e promove a conformidade com regulamentações e políticas internas. 3. Integração com Ferramentas de BI e Análise : A integração nativa com diversas ferramentas de Business Intelligence (BI) e plataformas analíticas permite que as métricas sejam facilmente acessadas e utilizadas por diferentes equipes, garantindo que todos os insights derivem das mesmas bases de dados e cálculos. 4. Gerenciamento Centralizado de Metadados e Usuários: Antes do Unity Catalog, cada workspace do Databricks utilizava um metastore Hive separado, o que exigia sincronização manual de metadados, levando a inconsistências. O Unity Catalog unifica metadados entre workspaces, armazenando-os no nível da conta, permitindo uma visão consistente de usuários e grupos e facilitando a colaboração.

Como o Alteryx pode transformar o seu setor financeiro: traga mais eficiência e desempenho para a rotina da sua empresa

Por Equipe de especialistas Five Acts • 8 de agosto de 2024
No mundo financeiro, a busca por eficiência e precisão tem sido incansável. Processos fiscais, contábeis, de auditoria e FP&A (Planejamento e Análise Financeira) exigem não apenas precisão, mas também rapidez e adaptabilidade. Neste cenário, o Alteryx surge como uma solução que oferece uma plataforma de automação e análise de dados com o objetivo de transformar a maneira como os departamentos financeiros operam. Neste artigo, exploramos como o Alteryx pode impactar seu setor financeiro, detalhando os benefícios e explicações técnicas associadas. Setor Fiscal Entenda como simplificar a previsão e tomada de decisões estratégicas A previsão fiscal e a tomada de decisões estratégicas são cruciais para a saúde financeira de uma empresa. Com o Alteryx, é possível simplificar esses processos utilizando suas poderosas ferramentas de automação e análise de dados. Ele permite a integração de dados de diversas fontes, limpeza e preparação dos mesmos, facilitando a construção de modelos preditivos precisos. Isso resulta em previsões fiscais mais robustas e decisões estratégicas bem informadas. Escalabilidade e Automação A análise fiscal se beneficia da escalabilidade e automação proporcionadas pelo Alteryx. A plataforma permite escalar operações em todo o departamento fiscal, abrangendo desde o uso geral até impostos diretos e indiretos. A gestão de dados fiscais é automatizada, reduzindo o desperdício de tempo manual e proporcionando insights detalhados em minutos através do Alteryx Auto Insights. Isso permite visualizar tendências e oportunidades, identificar a causa raiz com facilidade e tomar decisões orientadas por dados. FP&A Aprimore a previsão e análise de variações hipotéticas No campo de FP&A, a capacidade de realizar previsões precisas e análises de variações hipotéticas é essencial. O Alteryx oferece funcionalidades avançadas para automatizar a gestão orçamentária, permitindo a criação de cenários "e se" de forma rápida e eficiente. Com a automação de tarefas repetitivas e a capacidade de manipular grandes volumes de dados, o Alteryx melhora significativamente a precisão das previsões e agiliza a análise financeira. Planejamento e Análise Financeira: faça análises de cenários com tecnologia preditiva O planejamento e a análise financeira (FP&A) são cruciais para o crescimento sustentável de qualquer negócio. O Alteryx permite avançar nessa área através de análises de cenários mais inteligentes e tecnologia preditiva de ponta. A plataforma facilita a identificação de variâncias com um clique e a geração de histórias a partir de dados brutos em minutos. Isso permite aos analistas financeiros focar em estratégias de crescimento em vez de tarefas operacionais. Auditoria Reduza custos, crie testes e validações de ponta a ponta A auditoria pode ser um processo demorado e custoso. O Alteryx transforma essa realidade ao automatizar testes e validações de ponta a ponta. Utilizando suas ferramentas de análise e visualização de dados, o Alteryx permite identificar anomalias e padrões suspeitos com rapidez. Isso não só reduz os custos operacionais, mas também aumenta a precisão e a confiança nos processos de auditoria. Contabilidade Automatize o fechamento do mês, lançamento contábil e consolidação A contabilidade é uma área que se beneficia enormemente da automação. O Alteryx oferece soluções para automatizar o fechamento do mês, o lançamento contábil e a consolidação. Isso inclui a automação da reconciliação de contas e a eliminação de tarefas manuais, resultando em processos mais rápidos e menos propensos a erros. Além disso, a plataforma facilita a análise de grandes volumes de dados contábeis, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões. Economia de Tempo e Precisão com Analytics No contexto contábil, o Alteryx economiza centenas de horas de extração de dados, limpeza e manutenção de registros. A automação da reconciliação de contas, dos lançamentos contábeis manuais e do fechamento no fim do mês permite que os contadores se concentrem em atividades de maior valor agregado. A precisão é aumentada e os processos são significativamente acelerados. Automatização do Analytics: Elevando a Análise Fiscal, Financeira e de Auditorias Por fim, o Alteryx eleva o patamar da análise fiscal, financeira e de auditorias, juntando-se a empresas líderes do setor no desenvolvimento de bases sólidas para evitar desperdícios significativos nos processos de coleta e reconciliação. A automatização dessas etapas permite que especialistas se libertem de tarefas repetitivas e concentrem seus esforços em análises estratégicas, gerando valor real para a organização.  Conclusão O Alteryx oferece uma transformação significativa para o setor financeiro, automatizando processos complexos e melhorando a eficiência e a precisão. Desde a simplificação da previsão fiscal até a automação da contabilidade, auditoria e FP&A, o Alteryx capacita as equipes financeiras a focarem em estratégias de crescimento e tomadas de decisão baseadas em dados. Adotar o Alteryx é um passo decisivo para qualquer organização que deseja maximizar seu desempenho financeiro e se manter competitiva no mercado.

Databricks Mosaic AI Model Serving - Entenda como essa ferramenta vai potencializar análises com LLMs

Por Equipe de especialistas Five Acts • 18 de julho de 2024
O Databricks Mosaic AI Model Serving é uma plataforma que permite aos usuários criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial personalizados, utilizando dados específicos de sua organização. Ele se integra com outras ferramentas da Databricks, como o Databricks Lakehouse Platform, para facilitar a análise de dados e a geração de insights avançados. Deste modo, esta ferramenta representa um avanço significativo na integração de LLMs em fluxos de trabalho analíticos, prometendo transformar a maneira como os analistas de dados e profissionais de BI interagem com a inteligência artificial e oferecendo uma abordagem sem código, que torna a tecnologia avançada acessível e eficaz. O que é o Mosaic AI Model Serving? O Mosaic AI Model Serving fornece uma interface unificada para implantar, controlar e consultar modelos de AI. Cada modelo servido está disponível como uma API REST que pode ser integrada ao seu aplicativo da Web ou cliente. O serviço oferece alta disponibilidade e baixa latência para modelos implantados, ajustando-se automaticamente à demanda, economizando custos de infraestrutura e otimizando o desempenho. Essa funcionalidade utiliza computação serverless. A plataforma oferece suporte para: Modelos personalizados: Pacotes de modelos Python no formato MLflow, que podem ser cadastrados no Unity Catalog ou no workspace do registro de modelo. Exemplos incluem Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch e Hugging Face. Modelos de última geração: Modelos básicos selecionados que suportam inferência otimizada, como Llama-2-70B-chat e Mistral-7B, disponíveis para uso imediato. Modelos externos: Modelos de IA generativos hospedados fora da Databricks, como GPT-4 da OpenAI e Claude da Anthropic. O que são LLMs? Large Language Models (LLMs) são modelos de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de dados textuais para entender, gerar e responder a texto de maneira semelhante à humana. Eles são capazes de realizar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução de idiomas, resumo de textos, resposta a perguntas e geração de texto. Integração Eficiente de LLMs Embora os LLMs ofereçam respostas rápidas e precisas a perguntas específicas, seu verdadeiro valor é realizado quando integrados aos processos de ponta a ponta. O Databricks Model Serving facilita essa integração, permitindo que respostas geradas por LLMs alimentem fluxos de trabalho contínuos no Databricks Lakehouse Platform e aplicativos de IA em tempo real. Aplicações de IA na Prática As capacidades desta solução são vastas, englobando três principais áreas de aplicação: Mineração de Texto: Estruturação de informações não estruturadas para acelerar a obtenção de insights a partir de grandes volumes de dados. Exemplos incluem a classificação e o resumo de textos. Geração de Conteúdo: Criação de novos conteúdos a partir de dados existentes, como a elaboração de e-mails comerciais, apresentações de PowerPoint e até mesmo código de programação. Recuperação de Informações: Extração e reorganização de informações de múltiplas fontes para facilitar o consumo e a tomada de decisão. Exemplos incluem a pesquisa em documentos e a criação de relatórios detalhados. Facilitação do Processo Analítico O Databricks Model Serving é mais do que uma interface de chat. Ele oferece uma integração profunda com o Databricks Lakehouse Platform, abrangendo desde a preparação de dados até a validação de respostas e tarefas específicas de casos de uso. Essa integração proporciona uma navegação intuitiva e sem código através do complexo cenário da IA generativa. Escolhendo o LLM Certo Um dos principais desafios na utilização de LLMs é selecionar o modelo adequado para cada tarefa. O Databricks Model Serving simplifica esse processo com uma estrutura de avaliação que considera tamanho, velocidade e custo, além de fornecer métricas de desempenho líderes do setor. Personalização com Dados Proprietários O desempenho dos LLMs pode ser significativamente aprimorado com a incorporação de dados proprietários. O Databricks Model Serving oferece várias formas de fazer isso: Ajuste Fino do Modelo: Para um controle detalhado sobre o desempenho do modelo. Geração de Aumento de Recuperação (RAG): Para adicionar conhecimento externo e reduzir a alucinação. Segurança e Privacidade de Dados A segurança é uma prioridade no Databricks Model Serving. A ferramenta permite que os LLMs sejam hospedados em ambientes de dados privados, garantindo que as interações e dados permaneçam seguros dentro da organização. Isso proporciona controle total e aderência às políticas de governança de dados. Benefícios e Vantagens Interface unificada: Gerencie todos os modelos em um único local e consulte-os com uma única API, simplificando o processo de experimentação, personalização e implantação. Personalização segura: Integração com o Databricks repositório de recursos e Mosaic AI Vector Search, permitindo ajuste fino com dados proprietários. Governança e monitoramento: Gerencie centralmente todos os endpoints do modelo, definindo permissões e monitorando a qualidade. Redução de custos: Otimizações garantem a melhor taxa de transferência e latência, ajustando-se automaticamente à demanda. Alta disponibilidade e segurança: Suporta mais de 25 mil consultas por segundo com latência de menos de 50 ms, protegendo dados com múltiplas camadas de segurança. Conclusão O Databricks Model Serving é uma ferramenta que capacita analistas a alavancar o poder dos LLMs de maneira eficiente e segura. Com sua abordagem sem código e integração perfeita com o Databricks Lakehouse Platform, ele transforma processos analíticos, impulsionando a automação e a tomada de decisões rápidas e informadas. A Five Acts já está conduzindo seus clientes nessa jornada de inovação, pronta para se adequar a essa tendência do mercado que promete transformar o futuro das análises de dados nos próximos anos. Entre em contato com um de nossos consultores e descubra como podemos ajudar sua empresa a tratar os dados como um diferencial estratégico.