Todos temos dados importantes e geralmente precisamos armazená-los de maneira segura e correta. E saber como armazenar e onde faz toda a diferença. Em vista disso que se criou o Data Lake e o Data Warehouse! Proporcionando um ambiente para armazenar, coletar e tratar seus dados.

Você está precisando armazenar seus dados e não sabe como? Confira aqui as vantagens e benefícios que essas plataformas tem a oferecer!

O que é um Data Lake?

O Data Lake nada mais é do que um repositório, em que todos os dados da empresa são armazenados. Sendo sua principal característica está na forma como os dados são salvos.

Nele, diversos tipos de informação em estado bruto são centralizados. Isso sem passarem pelo processo de tratamento, análise ou governança.

Assim, os mais variados tipos de dados são armazenados juntos e ficam disponíveis para consulta. Você pode usar analytics, planilhas, IoT. Além do Machine Learning e da inteligência artificial. Por isso um “lago de dados”! Ou seja, estamos falando de Big Data.

A ideia do Data Lake é manter dentro da empresa dados que apresentem qualquer potencial de retorno. Em contrapartida ao que muitos podem pensar, essa forma de armazenar dados traz uma série de vantagens e benefícios.

Os principais benefícios e vantagens do Data Lake

O Data Lake já é considerado uma das melhores opções de repositório de dados! Justamente por conta das vantagens proporcionadas pela sua maneira de armazenar as informações.

Por exemplo, com todos os dados armazenados juntos, tem-se mais flexibilidade para tratá-los e transformá-las em lucro. Abaixo, você entende melhor este e outros benefícios trazidos pelo Data Lake. Continue acompanhando!

Facilidade de acesso

Outras opções de repositório de dados, como o Data Warehouse, têm um acesso restrito, que dificulta sua utilização. Apesar de isso envolver questões de segurança, a verdade é que este acesso limitado diminui seu potencial de gerar retorno.

Já o Data Lake é muito mais versátil e possui uma grande facilidade de acesso. Isso pois, ele possibilita o compartilhamento entre usuários. Além de permitir acesso ilimitado às informações.

Assim, os diferentes profissionais podem usar o repositório para suprir suas necessidades. O que aumenta o valor das informações armazenadas e o retorno para a empresa.

Suporte a um grande volume de dados

Atualmente, a quantidade de dados gerados pelas organizações é gigantesco. E estamos falando dos mais variados tipos de informação: de e-mails a dados de clientes e mercado. Assim, se faz necessária uma ferramenta que tenha suporte para armazenar e gerir esse volume tão grande.

Uma das principais vantagens do Data Lake é justamente a possibilidade de acumular todos esses dados. Isso sem um grande aumento nos custos.

Dessa forma, toda a informação gerada pode ser salva e posteriormente aproveitada. O que significa mais oportunidades para o negócio.

Flexibilidade

Como as informações são armazenadas em estado bruto, sem um tratamento prévio, o Data Lake proporciona uma flexibilidade maior. Pois nele, nada do que é gerado é previamente editado para uma finalidade futura.

Assim, as informações podem ir sendo utilizadas conforme a necessidade. O que flexibiliza o raio de ação e a tomada de decisão.

Lago ou Pântano?

Apesar de tudo de bom, jogar todos os seus dados sem uma organização pode transformar seu lago em um pântano. Portanto, muito cuidado com organização e documentação dos dados. Sendo que estas devem sempre ser feitas e implementadas por profissionais com experiência no assunto.

O Data Warehouse

Ao contrário do Data Lake, o Data Warehouse é um repositório dedicado a receber dados com um tratamento prévio. Assim, ele serve para o armazenamento de informações já padronizadas, higienizadas e prontas para serem aproveitadas.

A ideia aqui é oferecer ao negócio uma visão organizada dos seus dados. De forma que proporcione mais clareza e embasamento para a tomada de decisão dos profissionais. Assim, tudo é muito bem estruturado e moldado para responder a um determinado conjunto de questões.

Isso é extremamente útil, pois fornece respostas rápidas e bem embasadas para as mais diversas situações. Contudo, atualmente, o mundo está demandando respostas para questões que não haviam sido formuladas anteriormente. Logo, o Data Warehouse acaba deixando a desejar.

Seus principais benefícios e vantagens

Assim como o Data Lake, o Data Warehouse também é extremamente útil. E proporciona diversos benefícios para seus usuários. De uma maior eficiência a decisões mais bem embasadas, é imenso o seu potencial de retornos.

Abaixo, você confere todas as vantagens que o Data Warehouse tem a oferecer. Confira!

Análises mais limpas e claras

Como vimos, o Data Warehouse é um repositório que apenas recebe dados previamente tratados e selecionados. Afim de responder a determinadas questões. O que permite realizar uma análise e aproveitamento dos dados de forma mais fácil.

Melhor tomada de decisão

Com análises mais claras, fica mais fácil para os gestores buscarem embasamento para a tomada de decisão. Assim, com o Data Warehouse, basta consultar os dados e extrair as informações necessárias. Rápido e fácil!

No caso do Data Lake, teríamos um processo de análise e extração dos dados muito mais complicado e demorado. O que dificultaria o trabalho dos gestores com informações distorcidas e sem contexto. E isso pode vir a prejudicar a tomada de decisão.

Integração facilitada

Por fim, o Data Warehouse também proporciona uma integração facilitada com outras ferramentas. Como CRMs (Customer Relationship Management), ERP e outros softwares de Business Intelligence (BI). Assim, gerando sistemas mais inteligentes e úteis para os setores da empresa.

Além dessas, o Data Warehouse, assim como o Data Lake, oferece uma série de outras vantagens e benefícios. E a escolha entre um ou outro deve ser feita com base nas necessidades e objetivos com os dados.

Não opte, complemente

Contudo, apesar das diferenças, o Data Lake e Data Warehouse se complementam. E utilizá-las juntas pode ser uma ótima saída. Essa dica é válida para empresas que procuram fazer projetos de big data. Mas que também necessitam ter acesso rápidos aos dados brutos.

Assim, os dados brutos são armazenados no data lake e depois passam pelos processamentos necessários. Que transformam e carregam essas informações para o data warehouse. Portanto, tanto os dados brutos quanto os já processados ficam de fácil acesso para análises futuras.

ETL e ELT?

Essas siglas seguem os Data Warehouses desde o seu surgimento. Essas siglas nada, mais nada menos, significam Extração, Transformação e Carregamento. Que são os processos para inserção de dados nessas plataformas.

Portanto após obtidos, esses dados devem ser transformados para um novo formato, modelo e estrutura. E só então carregados dentro dos Data Warehouses.

Contudo, apesar de parecer simples, o ETL demanda bastante tempo. Isso por que os dados só podem ser acessados depois que o processo todo é finalizado. E dependendo do volume de dados, isso pode levar umas boas horas sentadas na cadeira.

Assim, problemas de desempenho e disponibilidade de dados acabam por ser comuns. Sobretudo, para empresas e organizações que trabalham com uma grande quantidade de dados.

Por outro lado, os Data Lakes trabalham com ELT. Ou seja, Extração, Carregamento e Transformação. Logo, após sua extração da fonte, eles são carregados em sua forma bruta. Apenas na hora que você for utilizar o dado, ele será transformado.

Portanto, o ELT apresenta um processo com maior privacidade dos dados. Em que os dados dados confidenciais são limpos. Isso por que é comum haver resquícios antes do carregamento.

E o Data Mining, você conhece?

Outra técnica também conhecida e muito útil é a Clusterização. Que nada mais é que um agrupamento de dados semelhantes ou não entre si. Essa técnica é muito útil para separação de grupos de dados. Bem como a geração de ideias a partir deles.

Outra técnica também conhecida e muito útil é a Clusterização. Que nada mais é que um agrupamento de dados semelhantes ou não entre si. Essa técnica é muito útil para separação de grupos de dados. Bem como a geração de ideias a partir deles.

Em sumo, as próprias ferramentas do Data Mining fazem todo o trabalho com mínima intervenção! Elas analisam os dados, exploram os problemas escondidos através dos relacionamentos dos dados. E por fim, diagnosticam o comportamento dos negócios. Produzindo diversas vantagens competitivas.

Principais Técnicas

A partir do Data Mining temos 3 técnicas principais: estatística clássica, inteligência artificial e machine learning.

Ao contrário da estatística clássica, a inteligência artificial imita o jeito de pensar do homem. E o machine learning é a junção da estatística clássica com a inteligência artificial.

No machine learning o foco é outro. A partir do desenvolvimento de algoritmos, ele permite que o computador aprenda com base em dados.

Outra técnica também conhecida e muito útil é a Clusterização. Que nada mais é que um agrupamento de dados semelhantes ou não entre si. Essa técnica é muito útil para separação de grupos de dados. Bem como a geração de ideias a partir deles.

Portanto, a mineração de dados utiliza esses recursos para transformar um grande volume da dados em informações úteis.

Aplicações

O Data Mining é útil para iniciar processos de otimização. Como por exemplo: corte de gastos, redução de riscos, etc. Isso acontece através do resultado das análises, pois ele identifica anomalias e parâmetros. Um dos seus usos mais interessantes pode ser para o fim de vendas.

O Data Mining pode identificar os fatores que levam os consumidores a comprarem o serviço/produto. Isso através dos dados da própria venda.

Além disso, diversas áreas podem usufruir do Data Mining. CRM, segurança, saúde e claro, pesquisas, são apenas alguns exemplos. E suas aplicações vão desde redes neurais às visualizações.

Na parte de Redes Neurais, o Data Mining tenta imitar o funcionamento dos neurônios. De forma a se basear em trocas de informações. Assim como, realizações integradas de diferentes ações.

Outra técnica também conhecida e muito útil é a Clusterização. Que nada mais é que um agrupamento de dados semelhantes ou não entre si. Essa técnica é muito útil para separação de grupos de dados. Bem como a geração de ideias a partir deles.

Já a visualização, trata-se de descobrir padrões ocultos em um grande grupo de dados. Sendo essa uma das aplicações mais antigas do Data Mining.

Assim, o Data Mining vem a ser uma ferramenta em ascensão. Que promete trazer muitos insights para os grandes volumes de Big Data. Além de se aplicar a praticamente todas as áreas de atuação profissional.

E você, qual dessas tecnologias achou mais interessante para seu negócio? Comente abaixo. Assine nosso newsletter e receba conteúdos novos toda semana aqui na Host One.