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

set. 01, 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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Processamento de streaming O processamento de streaming é uma abordagem computacional que lida com a análise e processamento de dados que são gerados em tempo real, à medida que são recebidos. Em contraste com o processamento de lote, em que os dados são coletados e processados em blocos, o processamento de streaming permite lidar com a natureza contínua e em tempo real dos dados. No processamento de streaming, os dados são recebidos como fluxos contínuos que podem ser originados de várias fontes, como sensores, dispositivos IoT, mídias sociais, transações financeiras, registros de servidores, entre outros. Esses fluxos de dados são processados em pequenas parcelas ou eventos individuais, à medida que são recebidos, em vez de esperar por uma coleção completa de dados. Essa forma de processamento em tempo real permite que organizações monitorem, analisem e tomem decisões com base em informações atualizadas e em constante evolução. Com o processamento de streaming, é possível identificar eventos ou padrões instantaneamente, detectar anomalias, realizar análises complexas e acionar respostas automáticas em tempo real. O processamento de streaming é amplamente utilizado em várias indústrias, como finanças, mídia, saúde, logística e manufatura. Ele tem aplicações em detecção de fraudes, monitoramento de segurança, análise de sentimentos em tempo real, personalização de conteúdo, previsão de demanda, entre muitos outros casos de uso. Processamento de Streaming utilizando Databricks O Databricks destaca-se como uma plataforma robusta para o processamento de dados em tempo real, capacitando as organizações a extrair insights valiosos e tomar decisões ágeis ao aproveitar o potencial dos dados em movimento. Com o Databricks, é viável absorver grandes volumes de dados de diversas fontes em tempo real e processá-los prontamente para análises imediatas.
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Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel fundamental na transformação digital das organizações, impulsionando inovações que agregam valor e promovem a segurança. Neste cenário, a tecnologia traz a todo momento inovações que têm o potencial de transformar profundamente as operações e os resultados das empresas. Considerando as previsões do Gartner sobre as 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para os próximos anos, fica evidente que o sucesso futuro dependerá da capacidade das organizações de se adaptarem e aproveitarem essas mudanças em seu benefício. O Gartner também traz 3 grandes considerações que devem ser feitas para alcançar o sucesso em meio a essas tendências. Confira: 1. Proteção do investimento À medida que as empresas adotam novas tecnologias, é fundamental garantir que elas sejam implementadas de forma a manter e maximizar seus benefícios a longo prazo. Isso inclui a gestão cuidadosa da confiança, risco e segurança da inteligência artificial, a adoção de práticas de gestão contínua de exposição a ameaças e a utilização de plataformas na nuvem específicas para o setor, entre outras medidas. Deste modo, é necessário ter cautela e incluir investimentos em medidas protetivas ao calcular o retorno sobre o investimento percebido. 2. Ascensão dos desenvolvedores Capacitar o pessoal e os desenvolvedores com a tecnologia certa é essencial para impulsionar a inovação e a produtividade. Isso inclui o desenvolvimento de plataformas internas de autoatendimento, a adoção de tecnologias de inteligência artificial para melhorar o desenvolvimento de aplicativos e o aproveitamento de plataformas do setor na nuvem. É fundamental trabalhar em estreita colaboração com as partes interessadas do negócio para determinar o escopo e a capacidade dessas soluções. 3. Fornecer valor contínuo Esse fator é essencial para manter a relevância e o sucesso no mercado. Isso requer um compromisso com um ciclo de refinamento e aceleração da otimização do valor, juntamente com a excelência operacional. Isso inclui o desenvolvimento de aplicativos inteligentes, a exploração das oportunidades apresentadas pelos clientes-máquina e o investimento em uma força de trabalho conectada aumentada. É crucial fazer ajustes contínuos para atender à demanda dos clientes internos e externos, garantindo, ao mesmo tempo, o acesso controlado para alterar rapidamente as ferramentas digitais. Em suma, as organizações que conseguirem construir e proteger sua infraestrutura tecnológica enquanto agregam valor a suas operações estarão bem posicionadas para prosperar na era digital em constante evolução. É hora de abraçar essas tendências e transformar os desafios em oportunidades. Confira agora as 10 tendências tecnológicas estratégicas, identificadas pelo Gartner, que moldarão o cenário empresarial nos próximos anos. Vamos explorar cada uma delas: 1. Gestão da confiança, risco e segurança da IA (AI TRiSM) A gestão da confiança, risco e segurança da IA é uma preocupação crescente para as organizações que buscam integrar a inteligência artificial em seus processos. Os controles AI TRiSM são fundamentais para garantir a governança adequada dos modelos de IA, assegurando sua confiabilidade, imparcialidade, segurança e transparência. Ao aplicar esses controles de forma ativa, as empresas podem melhorar a precisão das decisões baseadas em IA e eliminar informações falhas e ilegítimas. Isso não apenas fortalece a confiança nas soluções de IA, mas também promove uma cultura de governança e responsabilidade no uso dessas tecnologias. 2. Gestão contínua de exposição a ameaças (CTEM) A gestão contínua de exposição a ameaças é uma abordagem proativa e sistemática para lidar com os desafios cada vez mais complexos da segurança cibernética. Ao alinhar as prioridades de segurança com projetos comerciais específicos e vetores de ameaças críticos, as organizações podem reduzir significativamente o risco de violações de segurança. A integração do CTEM aos programas de conscientização e gestão de riscos é essencial para fornecer um foco relacionável liderado pelos negócios e uma priorização eficaz de mitigação de exposição. Além disso, a adoção de tecnologias de validação de segurança cibernética pode melhorar os fluxos de trabalho de priorização existentes e aumentar a prontidão da segurança cibernética. 3. Tecnologia sustentável A tecnologia sustentável desempenha um papel crucial na promoção da responsabilidade ambiental e social das organizações. Ao adotar soluções digitais que habilitam resultados ambientais, sociais e de governança (ESG), as empresas podem contribuir para o equilíbrio ecológico de longo prazo e para o bem-estar da sociedade. A vinculação da remuneração dos diretores de tecnologia ao impacto tecnológico sustentável até 2027 reflete o crescente reconhecimento da importância dessas iniciativas. Ao selecionar e implementar tecnologias que impulsionam a sustentabilidade em seus setores, as empresas podem não apenas reduzir seu impacto ambiental, mas também fortalecer sua reputação e criar valor a longo prazo para todas as partes interessadas. 4. Engenharia de plataforma A engenharia de plataforma é uma disciplina essencial para construir e operar plataformas internas de autoatendimento que suportam as necessidades dos usuários de forma eficiente e escalável. Ao estabelecer equipes de plataforma como provedores internos de serviços reutilizáveis, as organizações podem otimizar a experiência do desenvolvedor, acelerar a entrega de valor comercial e melhorar a retenção de talentos. A abordagem de tratar a plataforma como um produto, combinada com uma cultura de gestão de produtos colaborativa, permite que as empresas identifiquem e priorizem as capacidades técnicas mais úteis para seus usuários finais, garantindo assim a relevância e eficácia contínuas da plataforma. 5. Desenvolvimento aumentado com IA O desenvolvimento aumentado com IA está revolucionando a forma como os engenheiros de software criam, testam e entregam aplicativos. Ao integrar tecnologias de IA em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento, as empresas podem aumentar a produtividade de seus engenheiros e acelerar a inovação. A previsão de que, até 2028, 75% dos engenheiros de software usarão assistentes de codificação de IA destaca o potencial transformador dessas ferramentas. Estabelecer uma equipe de engenheiros seniores para avaliar e implementar essas ferramentas é essencial para garantir uma transição suave e maximizar os benefícios para a organização. 6. Plataformas do setor na nuvem As plataformas do setor na nuvem oferecem uma abordagem personalizada para atender às necessidades específicas de cada setor. Ao combinar serviços de software como serviço (SaaS), plataforma como serviço (PaaS) e infraestrutura como serviço (IaaS) em uma oferta de produto completa, as empresas podem obter adaptabilidade e agilidade para responder à rápida disrupção em seus setores. A previsão é de que mais de 50% das empresas utilizarão plataformas do setor na nuvem até 2027 destaca a crescente aceitação e adoção dessas soluções. Ao complementar o portfólio existente de aplicativos com plataformas do setor na nuvem, as empresas podem acelerar suas iniciativas de negócios e obter uma vantagem competitiva significativa. 7. Aplicativos inteligentes Os aplicativos inteligentes estão se tornando cada vez mais prevalentes, impulsionados pelo poder da inteligência artificial e pela disponibilidade de dados conectados. Ao integrar IA e diversos dados em aplicativos para consumidores ou empresas, as empresas podem automatizar tarefas, personalizar experiências e obter insights valiosos em tempo real. A previsão de que 30% dos novos aplicativos utilizarão IA para impulsionar interfaces de usuários adaptativas destaca o potencial transformador dessas tecnologias. Estabelecer um centro de excelência para capturar, explicar e monitorar a inteligência como um recurso é fundamental para garantir o sucesso e a eficácia desses aplicativos. 8. IA generativa democratizada A democratização da inteligência artificial generativa está redefinindo a forma como as empresas competem e operam. Com mais de 80% das empresas previstas para usar interfaces de programação de aplicativos de IA generativa até 2026, essa tendência está se tornando uma realidade cada vez mais presente. Ao democratizar o acesso a essas ferramentas, as empresas podem automatizar tarefas, aumentar a produtividade e criar novas oportunidades de crescimento. No entanto, é crucial implementar uma abordagem de gestão de mudanças eficaz para garantir que os funcionários estejam preparados e capacitados para usar essas ferramentas com segurança e confiança. 9. Força de trabalho conectada aumentada A força de trabalho conectada aumentada visa otimizar o valor entregue pela equipe humana, aproveitando tecnologias inteligentes, análise da força de trabalho e desenvolvimento de habilidades. Com 25% dos diretores de tecnologia da informação previstos para utilizar iniciativas de força de trabalho conectada aumentada até 2027, essa abordagem está se tornando uma prioridade para muitas organizações. Ao priorizar o tempo de aquisição de competência e desenvolver experiências do funcionário aumentadas com tecnologia inteligente, as empresas podem acelerar o desenvolvimento de talentos e obter uma vantagem competitiva significativa. 10. Clientes-máquina O Gartner traz os clientes-máquina como atores econômicos não humanos que compram bens e serviços em troca de pagamento, para atender às necessidades de outras máquinas, sistemas ou até mesmo de seres humanos. Esse é um conceito emergente na economia impulsionada pela Internet das Coisas (IoT) e pela crescente inteligência das máquinas conectadas. Um exemplo deste cenário seria uma fábrica inteligente onde máquinas autônomas estão conectadas à internet e têm a capacidade de tomar decisões de compra com base em dados de estoque, demanda do mercado, e outras variáveis. Essas máquinas podem então comprar materiais, peças de reposição ou, até mesmo, serviços de manutenção de outras máquinas ou fornecedores externos sem intervenção humana direta. Nesse contexto, as máquinas que fazem as compras são os "clientes-máquina". Os clientes-máquina representam uma mudança fundamental na forma como as empresas interagem com os consumidores. Com a previsão de que 20% das lojas digitais legíveis por humanos (isto é, pensadas para tornar a experiência com o site mais fácil e intuitiva para as pessoas) serão obsoletas até 2028, as empresas precisam se preparar para essa nova realidade. Essa ideia está ganhando relevância à medida que avançamos para uma era onde a automação e a inteligência artificial desempenham papéis cada vez mais importantes na tomada de decisões econômicas e comerciais. Ao criar equipes de análise dedicadas aos clientes-máquina e desenvolver cenários que explorem as oportunidades de mercado, as empresas podem se posicionar para capitalizar essa tendência emergente. Arquitetar as fontes de dados e plataformas necessárias para atender a esses clientes é fundamental para garantir uma transição suave para esse novo paradigma de consumo. Em resumo, essas tendências tecnológicas estratégicas estão moldando o futuro dos negócios, promovendo inovação, segurança e sustentabilidade. À medida que as organizações buscam se adaptar a um cenário em constante evolução, é essencial estar atento a essas tendências e incorporá-las de forma eficaz em suas estratégias de negócios. Fonte: https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/intl-br/information-technology/documents/principais-tendencias-tecnologicas-2024-ebook.pdf?_gl=1*xjgpjk*_ga*MTYwMjE1ODEzOS4xNzEwNTE0ODc0*_ga_R1W5CE5FEV*MTcxMDg3OTkxOC4zLjEuMTcxMDg4MDE0My4zOC4wLjA .
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