Um dos grandes desafios tecnológicos que as empresas têm que enfrentar é, sem dúvida, crescimento de dados. Que nunca ouviu falar de terabytes, petabytes e exabytes? Hoje são termos comuns em quase todos os setores, especialmente quando se fala em capacidade de armazenamento.
Uma coisa é clara.: o surgimento de novas tecnologias na Internet resultou em acesso excessivo e armazenamento de informações tanto de clientes quanto de potenciais clientes. E, dada a grande quantidade de dados, é essencial ter um sistema que os mantenha seguros, como Data Lake.
O que é um data lake?
De acordo com Serviços da web da Amazon a definição de Data Lake é:
Repositório centralizado que permite armazenar todos os dados estruturados e não estruturados em qualquer escala. Você pode armazenar seus dados como eles são, sem ter que estruturá-los primeiro, e executar diferentes tipos de varreduras, de painéis e visualizações para processamento de big data, análises em tempo real e aprendizado de máquina para tomar melhores decisões.
O termo Data Lake (literalmente, lago de dados Em inglês) foi cunhado por James Dixon, Diretor de Tecnologia, Pentaho, e refere-se à natureza particular dos dados neste sistema, em contraste com dados limpos e processados armazenados em sistemas tradicionais de armazenamento de dados ou Data Mart.
De acordo com Dixon., "Se você pensar em um Data Mart como um armazém de água engarrafada limpa., embalado e estruturado para fácil consumo, um Lago de Dados seria um grande corpo de água em um estado mais natural. Seu conteúdo vem de uma fonte que enche o lago e vários usuários dele podem se aproximar para examinar, mergulhar ou colher amostras".
Los Data Lakes de forma general se configuran en un cachoUm cluster é um conjunto de empresas e organizações interconectadas que operam no mesmo setor ou área geográfica, e que colaboram para melhorar sua competitividade. Esses agrupamentos permitem o compartilhamento de recursos, Conhecimentos e tecnologias, Promover a inovação e o crescimento económico. Os clusters podem abranger uma variedade de setores, Da tecnologia à agricultura, e são fundamentais para o desenvolvimento regional e a criação de empregos.... de hardware de consumo escalable y económico, tornando possível que os dados sejam despejados nele no caso de ser necessário mais tarde sem ter que se preocupar com a capacidade de armazenamento. Esses aglomerados podem existir no local ou na nuvem.
Por que usar um lago de dados
De acordo com o estudo Buscando conhecimento no lago de dados atual Em Aberdeen, instituições que geram com sucesso o valor do negócio a partir de seus dados superarão seus concorrentes. Na realidade, empresas que implementaram um lago de dados superou seus pares por 9% no crescimento da receita orgânica.
Por isso, foram capazes de realizar novos tipos de análise, como aprendizado de máquina, em novas fontes, como arquivos de log, dados clickstream, redes sociais e dispositivos conectados à Internet armazenados em um lago de dados.
Isso os ajudou a identificar e agir mais rapidamente sobre as possibilidades de crescimento dos negócios., atraindo e retendo clientes, aumentando a produtividade, manutenção proativa de dispositivos e tomada de decisões informadas.
5 vantagens de um lago de dados
Entre os principais benefícios de um Lago de Dados estão os seguintes:
- Torna possível centralizar todos os dados em um só lugar, qualquer que seja sua origem. Uma vez incluído em seu respectivo silo de informações, pode ser processado com ferramentas de Big Data. É viável que diante de tamanha disparidade de informações existam dados que precisam de tratamento especial em relação à segurança, mas é um aspecto solucionável com este sistema.
- A fonte original dos dados pode estar desatualizada ou desativada, mas seu conteúdo ainda pode ser valioso para análise. Com este sistema você pode inserir essas informações.
- Todos os dados que chegam ao sistema podem ser normalizados e enriquecidos.
- Os dados são preparados de acordo com as necessidades do momento, o que reduz significativamente os custos e os tempos.
- Qualquer usuário autorizado pode entrar e enriquecer as informações de qualquer lugar, ajudando a organização a coletar mais facilmente os dados necessários para tomar decisões.
Data Lake vs. Data Warehouse
Quando se fala em armazenamento de dados, geralmente surge outro conceito relacionado ao assunto em questão.: o Data Warehouse ou data warehouse. Se trata de una base de dadosUm banco de dados é um conjunto organizado de informações que permite armazenar, Gerencie e recupere dados com eficiência. Usado em várias aplicações, De sistemas corporativos a plataformas online, Os bancos de dados podem ser relacionais ou não relacionais. O design adequado é fundamental para otimizar o desempenho e garantir a integridade das informações, facilitando assim a tomada de decisão informada em diferentes contextos.... optimizada para analizar datos relacionales de sistemas transaccionales y aplicaciones de línea de negocio.
Apesar disto, mesmo que ambos os paradigmas se concentrem no armazenamento de dados, há algumas diferenças entre um lago de dados e um armazenamento de dados:
- Estrutura de dados: um data warehouse só coleta dados estruturados, enquanto um lago de dados coleta dados estruturados e não estruturados.
- Propósito dos dados: este aspecto pode ou não ser definido em um lago de dados, mientras que en un Data Warehouse no hay margenEl margen es un término utilizado en diversos contextos, como la contabilidad, la economía y la impresión. En contabilidad, se refiere a la diferencia entre los ingresos y los costos, lo que permite evaluar la rentabilidad de un negocio. En el ámbito editorial, el margen es el espacio en blanco alrededor del texto en una página, que facilita la lectura y proporciona una presentación estética. Su correcta gestión es esencial... para la improvisación.
- Flexibilidade: em um Lago de Dados é mais fácil fazer mudanças porque não tem estrutura, mas em um Data Warehouse é mais complexo porque outros processos estão envolvidos.
- Esquema: lagos de dados se concentram em leitura de esquemas e datastores em esquemas de gravação.
- Comercial: em um Data Lake os dados são gerenciados por analistas, enquanto em um Data Warehouse qualquer usuário com acesso pode gerenciar os dados.
- Acessibilidade: enquanto em um Lago de Dados há uma grande e fácil acessibilidade, em um Data Warehouse esta seção é mais caro e complexo.
- Armazenar: um Data Lake tem um custo limitado com oportunidade de expansão em nuvem, enquanto um Data Warehouse é geralmente mais caro.
Em última instância, ambos os sistemas são destinados a instituições que baseiam suas decisões em dados e que podem implementar estratégias e comunicações mais personalizadas ou centradas no cliente..
Lago Azure Data
Lago Azure Data é o repositório de hiperescala da Microsoft para grandes cargas de trabalho de análise de dados em nuvem. Este serviço foi projetado para a nuvem, es compatible con HDFSHDFS, o Sistema de Arquivos Distribuído Hadoop, É uma infraestrutura essencial para armazenar grandes volumes de dados. Projetado para ser executado em hardware comum, O HDFS permite a distribuição de dados em vários nós, garantindo alta disponibilidade e tolerância a falhas. Sua arquitetura é baseada em um modelo mestre-escravo, onde um nó mestre gerencia o sistema e os nós escravos armazenam os dados, facilitando o processamento eficiente de informações.. (Sistema de arquivos distribuídos HadoopEl Sistema de Archivos Distribuido de Hadoop (HDFS) es una parte fundamental del ecosistema Hadoop, diseñado para almacenar grandes volúmenes de datos de manera distribuida. HDFS permite el almacenamiento escalable y la gestión eficiente de datos, dividiendo archivos en bloques que se replican en diferentes nodos. Esto asegura la disponibilidad y la resistencia ante fallos, facilitando el procesamiento de datos masivos en entornos de big data....) e escalas sem limites com desempenho maciço e capacidades de nível corporativo.
O Azure Data Lake resolve muitos dos desafios de produtividade e escalabilidade que impedem as instituições de maximizar o valor dos recursos de dados com um serviço pronto para atender às suas necessidades atuais e futuras de negócios.
Entre os diferentes serviços incluídos no Lago de Dados Azure estão os seguintes:
- Análise do Lago de Dados: serviço de trabalho de análise em nuvem ilimitado que permite que você desenvolva e execute programas paralelos de processamento e transformação de dados usando idiomas U-SQL, R, Python e .Net.
- HDInsight: Serviço de nuvemo "Serviço de nuvem" refere-se à entrega de recursos de computação pela Internet, Permitindo que os usuários acessem o armazenamento, Processamento e aplicativos sem a necessidade de infraestrutura física local. Este modelo oferece flexibilidade, Escalabilidade e economia de custos, já que as empresas pagam apenas pelo que usam. O que mais, Facilita a colaboração e o acesso aos dados de qualquer lugar, melhorando a eficiência operacional em vários setores.. a partir de Apache SparkO Apache Spark é um mecanismo de processamento de dados de código aberto que permite a análise de grandes volumes de informações de forma rápida e eficiente. Seu design é baseado na memória, que otimiza o desempenho em comparação com outras ferramentas de processamento em lote. O Spark é amplamente utilizado em aplicativos de big data, Aprendizado de máquina e análise em tempo real, graças à sua facilidade de uso e... y Hadoop para compañías que proporciona clústeres de análisis open source para Spark, ColmeiaHive é uma plataforma de mídia social descentralizada que permite que seus usuários compartilhem conteúdo e se conectem com outras pessoas sem a intervenção de uma autoridade central. Usa a tecnologia blockchain para garantir a segurança e a propriedade dos dados. Ao contrário de outras redes sociais, O Hive permite que os usuários monetizem seu conteúdo por meio de recompensas criptográficas, que incentiva a criação e a troca ativa de informações ...., Reduzir mapas, HBaseHBase es una base de datos NoSQL diseñada para manejar grandes volúmenes de datos distribuidos en clústeres. Basada en el modelo de columnas, permite un acceso rápido y escalable a la información. HBase se integra fácilmente con Hadoop, lo que la convierte en una opción popular para aplicaciones que requieren almacenamiento y procesamiento de datos masivos. Su flexibilidad y capacidad de crecimiento la hacen ideal para proyectos de big data...., Tempestade, Kafka e R-Server, apoiado por um acordo de nível de serviço do 99,9%.
- Loja Data Lake: repositório ilimitado de dados em nuvem para análise de big data que pode ser dimensionado e massivamente construído para o padrão HDFS aberto.
