Qué es un Data Lake, el repositorio centralizado de datos y cómo implementarlo en AWS

O que é um data lake?

Um data lake consiste em um repositório centralizado de dados, que permite armazenar tanto dados estruturados quanto não estruturados. Trata-se de um local onde podemos armazenar e gerenciar todo tipo de arquivos, independentemente da fonte, escala ou formato, com o objetivo de executar análises, visualizações e processamentos de acordo com os objetivos da organização.

Para que você tenha uma ideia, os Data Lakes são utilizados, por exemplo, para projetos de Big Data Analytics em diferentes setores, desde a saúde pública até P&D+i, e também em diferentes áreas de negócios, segmentação de mercados em marketing e vendas ou em Recursos Humanos, onde são necessárias soluções de Business Analytics.

O Data Lake tem grande importância como abordagem de arquitetura de dados, à medida que as empresas precisam gerenciar uma crescente variedade de informações para implementar análises que lhes permitam melhorar a tomada de decisões ou conhecer melhor seu mercado.

Diferenças entre Data Lake e Data Ware House

A peculiaridade do Data Lake em relação a outros repositórios unificados como os armazéns de dados (Data Ware House) é que os dados são coletados em estado natural e transformados no momento para responder às necessidades de processamento da organização.

A implementação de um lago de dados permite economizar tempo no processo de seleção e estruturação de dados brutos, bem como a necessidade de entender os processos de negócios para criar um modelo adaptável aos usuários da organização.

O Data Lake é uma solução mais ágil, versátil e também adaptada a usuários com perfis mais técnicos, com necessidades de análise mais avançadas.

AWS Data Lake: como criar um lago de dados na AWS

A tecnologia AWS nos oferece um conjunto de serviços que inclui tanto espaço de armazenamento na nuvem como ferramentas de análise que permitem combinar dados e gerenciar de maneira segura e escalável as operações que desejamos realizar.

O primeiro passo que devemos dar é analisar os objetivos e benefícios que se desejam alcançar com a implementação de um Data Lake com AWS. Uma vez desenhado o plano, começaremos por migrar os dados para a nuvem da maneira mais eficaz e com a maior velocidade de transferência possível, levando em conta o tamanho e o volume de dados.

Para o processamento dos dados, trabalharemos com arquitetura baseada em serverless, coordenada mediante eventos para a ingestão, processamento e carga sob demanda utilizando como serviço, por exemplo, AWS Lambda ou AWS Glue, permitindo processar e transformar uma grande quantidade de dados de forma eficiente, reduzindo significativamente os custos associados à infraestrutura de computação e melhorando o desempenho.

A arquitetura Serverless permite combinar dois tipos de processamento da informação: em modo “batch” (tratando volumes de dados por períodos de tempo espaçados e executados de maneira programada) e em modo stream (em tempo real ou quase real, mediante triggers de ações), quando o projeto requer respostas rápidas e gestão de atualizações de diversos fluxos de dados.

Por exemplo, com a função Lambda podemos realizar o processamento das transações de vendas em uma multinacional, determinando em qual planta de armazenamento deve-se realizar a ordem e permitindo a continuidade do workflow do processo complementar.

Vantagens de usar Amazon S3 para Data Lake

Utilizar o Amazon S3 para um data lake nos permite ter alta escalabilidade, excelente custo-benefício e nível de segurança adequado, oferecendo assim uma solução integral para realizar diferentes modelos de processamento.

Quando os dados estão armazenados no S3, podemos utilizar o serviço AWS Glue para criar um catálogo de dados no qual os usuários possam formular consultas. O processo se complica na hora de monitorar os fluxos de dados, configurar o controle de acesso e definir as políticas de segurança.

Entre os serviços de Business Analytics que a Amazon nos oferece, por fim, seria necessário implementar e executar aqueles que são requeridos para encontrar a melhor solução de análise. Ferramentas, por exemplo, como Amazon Kinesis permitem a análise e processamento de dados em streaming, ou Amazon Athena para realizar análise interativa com consultas SQL de forma instantânea.