Data lakehouse: o futuro da arquitetura de dados
Desde a criação dos primeiros bancos de dados, a forma como armazenamos e analisamos os dados tem evoluído de forma significativa. Com o surgimento da computação em nuvem, essa evolução ganhou novos contornos. Neste artigo, você vai entender melhor o que é data lakehouse no contexto de arquitetura de dados, vamos explorar essa evolução e ver como ela está transformando a forma como as empresas analisam seus negócios.
Por que a arquitetura de dados é tão importante?
A partir do momento em que a computação tornou-se capaz de gerar, processar e armazenar dados, a arquitetura de dados tem sido um componente importante para permitir que os usuários interajam com seus dados. A arquitetura de dados define a forma como os dados são organizados e armazenados, e como eles são acessados e manipulados pelas pessoas e sistemas.
Evolução da arquitetura de dados
Para entender melhor o conceito de data lakehouse, é importante acompanhar a evolução da arquitetura de dados, que dividimos neste artigo em quatro gerações:
Primeira geração: protagonismo dos bancos de dados relacionais
A primeira geração de arquiteturas de dados foi baseada em mainframes, onde os dados eram armazenados em bancos de dados relacionais. Essas arquiteturas foram projetadas para permitir que as pessoas executassem consultas complexas em grandes volumes de dados.
Segunda geração: onde os data warehouse entram em cena
A segunda geração de arquiteturas de dados foi baseada em data warehouses, onde os dados eram armazenados em bancos de dados OLAP (online analytical processing). Essas arquiteturas foram projetadas para permitir que as pessoas analisassem grandes volumes de dados históricos.
Terceira geração: data lakes e os dados não estruturados
A flexibilidade e escalabilidade que a nuvem oferece permitiu que os bancos de dados evoluíssem para um novo modelo, caracterizando a terceira geração: o data lake.
O data lake é um repositório de dados não estruturados que pode ser acessado por diversas ferramentas de processamento e análise. Ele permite que as empresas armazenem grandes volumes de dados sem a necessidade de pré-processamento ou estruturação, o que torna mais fácil e rápido realizar análises complexas.
Quarta geração: onde as abordagens se misturam
A quarta geração de arquiteturas de dados traz a sinergia entre data lake e data warehouse, e é conhecida como data lakehouse. Essa nova abordagem combina o melhor dos dois mundos: o poder da análise complexa do data warehouse OLAP com a flexibilidade do data lake, que permite armazenar qualquer tipo de dado.
Uma estrutura de data lakehouse fornece um lugar para armazenar todos os seus dados, sejam eles estruturados ou não, em seu estado bruto. Isso torna mais fácil e rápido para as equipes analisarem os dados, pois não precisam mais converter ou transformar os dados antes de começar a analisá-los.
Como funciona um data lakehouse?
Os data lakehouses são construídos a partir da sinergia entre data lakes e data warehouses. Eles fornecem uma maneira eficiente de armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados não estruturados e estruturados, independentemente do tipo ou da origem, de forma segura e confiável. Isso permite que as empresas analisem seus dados de maneira mais eficiente e extraiam insights valiosos para melhorar suas operações.
Desde meados da década passada que muitas organizações vêm adotando data warehouses para obter uma melhor compreensão de seus dados. No entanto, nos últimos anos, os data warehouses estão sendo substituídos pelos data lakehouse.
Os data lakehouses estão ganhando popularidade porque eles oferecem uma solução unificada para armazenar, processar e analisar dados. Além disso, eles também são flexíveis e escaláveis o suficiente para se adaptarem às mudanças do mundo digitalizado e às necessidades de análise da organizações.
Vantagens de uma arquitetura de dados com data lakehouse
Todo esse contexto de sinergia permite que os usuários tirem o melhor proveito de ambos os ambientes. As vantagens de usar um data lakehouse incluem:
Acesso a uma variedade de dados: um data lakehouse permite que os usuários acessem uma variedade de dados, incluindo estruturados, não estruturados e semi-estruturados.
Maior flexibilidade: um data lakehouse oferece maior flexibilidade do que um data warehouse tradicional, pois não há necessidade de transformar os dados para se adequarem a uma determinada estrutura. Isso permite que os usuários analisem os dados da maneira que desejarem, o que pode levar à descoberta de insights inesperados.
Menor custo: devido à sua natureza híbrida, um data lakehouse pode ser implementado com menor custo do que se fosse necessário implementar um data warehouse e um data lake separadamente.
Comece pequeno e evolua: um desdobramento da flexibilidade do data lakehouse, é a possibilidade de começar com uma pequena implementação e escalar conforme necessário, o que também pode reduzir significativamente o custo total da solução.
Desafios na implementação de um data lakehouse
Uma das principais questões a serem consideradas na implementação de um data lakehouse é a gestão dos dados. Como os dados são armazenados em um ambiente híbrido, fazendo uso de múltiplas fontes, é importante ter um plano para garantir que os dados sejam consistentes e completos. Além disso, é preciso considerar como os dados serão organizados e acessados, bem como quais ferramentas serão utilizadas para permitir o acesso e análise dos dados.
Conclusão
O data lakehouse tem sido um componente importante para permitir que os usuários interajam com seus dados. Sem uma a arquitetura de dados moderna e capaz de fornecer a base para a tomada de decisão e a obtenção de insights para o negócio, a construção de valor para o cliente se torna uma tarefa muito difícil. Neste contexto, o conceito de data lakehouse ganha protagonismo, uma vez que se trata de uma abordagem de aquitetura de dados moderna e flexível. Então, quando estiver pensando em formas de ir além do lugar comum, entregar valor e construir vantagem competitiva sustentável, considere melhorar a sua arquitetura de dados com data lakehouse. O futuro da sua empresa agradece!
crédito imagem: freepik.com
