Quanto a sua empresa pode lucrar a mais com um data lake?

Tempo de Leitura:
10
min
Criado em:
January 9, 2024
Atualizado em:
1/25/2024

Data lake é um repositório centralizado e altamente escalável que armazena grandes volumes de dados em diferentes formatos. 

E a sua empresa pode lucrar com um data lake extraindo insights valiosos desses grandes volumes de dados para aproveitar todas as oportunidades de negócios.

Com um DL, você melhora significativamente a operação de dados da sua organização e passa a ter uma visão integrada e abrangente.

Conte com a Indicium para a transformação digital da sua empresa. Boa leitura!

O que é data lake?

Data lake é uma infraestrutura de armazenamento que permite a coleta e o processamento de grandes volumes de dados em sua forma original

O objetivo principal é permitir que as organizações armazenem tudo de maneira econômica, sem se preocupar com a estrutura desses dados no momento do armazenamento.

Um data lake é projetado para comportar dados de diferentes estruturas e formatos, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.

Imagem de três círculos que representam conjuntos dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, com pequenas esferas coloridas dentro de cada um. No primeiro círculo, as esferas estão alinhadas e organizadas por subgrupo de seis diferentes cores; no segundo, elas não seguem uma ordem, mas ainda estão um pouco organizadas; e no último círculo, as esferas estão espalhadas e misturadas.
Data lake: dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.

A capacidade de armazenar todos esses tipos de dados em um único repositório oferece às empresas uma visão mais abrangente e integrada de suas informações para tomadas de decisões estratégicas.

Sua empresa vai lucrar com um data lake?

A sua empresa pode lucrar com um data lake extraindo insights valiosos desses grandes volumes de dados para aproveitar todas as oportunidades de negócios.

A análise abrangente de dados é de extrema importância para o sucesso e a sustentabilidade das organizações modernas. 

Ela fornece uma visão detalhada do ambiente operacional, facilitando a tomada de decisões informadas, impulsionando a inovação e permitindo destaque em um cenário competitivo.

Portanto, a implementação de um data lake é crucial para empresas que sofrem com a complexidade de grandes volumes de dados, o que gera perda de receita.

E com o armazenamento em um data lake, a sua organização pode ter benefícios como:

  • escalabilidade
  • flexibilidade
  • análises avançadas
  • baixo custo 
  • visão para o futuro

Ou seja, a empresa que tem um data lake pode esperar uma melhoria na capacidade de gerenciamento, análise e extração de valor dos seus dados.

E muita economia também de tempo e esforços que seriam gastos tratando, estruturando e organizando o grande volume de informações.

Sua empresa precisa de data lake ou de data warehouse?

Essa decisão entre data lake e data warehouse depende das necessidades específicas da sua empresa em relação ao gerenciamento, à análise e ao uso dos dados.

Ao contrário de um data warehouse tradicional, que geralmente armazena dados estruturados em tabelas e bancos de dados organizados, um data lake é projetado para lidar com a diversidade de dados.

Mas, para saber qual desses repositórios é mais adequado para os seus negócios, você deve considerar fatores como:

• diversidade e volumes de dados

Data lake: se a sua empresa lida com uma grande variedade de dados, incluindo dados brutos, semi estruturados ou não estruturados, um data lake pode ser mais apropriado.

Data warehouse: se a maioria dos seus dados é estruturada e você precisa de uma solução para análise de dados históricos, relatórios e consultas complexas, um data warehouse pode ser mais adequado. 

• objetivos analíticos

Data lake: se as suas análises precisam ser mais avançadas e você tem que lidar com dados brutos não processados, um data lake pode ser mais apropriado para suportar esses objetivos.

Data warehouse: se o foco principal é a análise de dados históricos para relatórios de negócios e análise de tendências, um data warehouse pode ser mais adequado.

• integração com ferramentas analíticas

Data lake: se a sua empresa planeja integrar ferramentas analíticas modernas, como ferramentas de machine learning, um data lake pode ser mais flexível nesse aspecto.

Data warehouse: se a integração com ferramentas de business intelligence tradicionais e a execução de consultas SQL são prioridades, um data warehouse pode ser mais compatível com essas necessidades.

Em alguns casos, uma abordagem híbrida que combine elementos de data lake e data warehouse pode ser mais apropriada, proporcionando tanto flexibilidade quanto desempenho otimizado para consultas específicas.

Para tomar uma decisão, é melhor ter ao lado alguém com experiência que possa ajudar você a entender as reais necessidades da sua empresa.

Conte com a Indicium, que é referência em dados na América Latina. 

Como começar a usar um data lake?

É importante garantir uma governança eficaz do data lake para manter a qualidade e a segurança dos dados.

O processo de implementação de um data lake pode ser desafiador para a transformação digital da sua empresa. 

Você precisa se atentar em:

  1. definir objetivos e requisitos da sua organização;
  2. avaliar a infraestrutura existente;
  3. escolher a tecnologia certa;
  4. desenvolver uma estratégia de governança de dados;
  5. projetar a arquitetura do data lake;
  6. implementar a infraestrutura;
  7. ingerir dados;
  8. treinar a equipe;
  9. otimizar de acordo com feedbacks;
  10. monitorar e seguir otimizando.

Parece bastante coisa, não é mesmo? 

Investir em um data lake não só proporciona eficiência operacional, como também oferece uma base sólida para estratégias que vão ser beneficiadas com tomadas de decisão mais embasadas a partir desses grandes volumes de dados.

Por isso, é tão importante contar com uma parceria especializada. 

Nós podemos avaliar exatamente o que sua empresa precisa na sua operação de dados para superar todos os desafios de negócios.

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Tags:
Data lake
Data warehouse

Ângela Gomes Vieira

Analista de Marketing de Conteúdo

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