Data Lake: saiba o que é, como fazer e importância!

O Data Lake é uma espécie de biblioteca que atua na gestão de dados, bem como no seu processamento e armazenamento. Em geral, a área é responsável pela governança de grande quantidade de dados e envolve uma série de aspectos do campo da Tecnologia da Informação como segurança, testes, análises e desenvolvimento de sistemas.

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Acompanhe o artigo para saber mais ou navegue pelo índice:

• O que é data lake?
• Como criar um data lake?
• Como implementar um data lake?
• Como funciona um data lake?
• Quais são os benefícios de usar um Data Lake?
• Qual a diferença entre data lake e data warehouse​?
• Qual a diferença entre big data e data lake?
• Curso de data lake​

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De acordo com dados do Governo Federal, a área de tecnologia gera em média 150 mil empregos anualmente no Brasil, com remuneração 2,9 vezes maior que a média de outros setores. A previsão é que o mercado de tecnologia crie 797 mil vagas até 2025, o que impulsiona a busca por capacitação nesse campo.

Como podemos ver, a demanda por profissionais em áreas como Tecnologia é crescente. Por isso, preparamos o Guia da Carreira em TI, onde você fica por dentro das principais informações sobre o mercado, principais carreiras e como começar!

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O que é Data Lake​?

Data Lake é um repositório centralizado ue permite o registro de grandes volumes de dados em seu formato bruto, não estruturado, sem a necessidade de uma pré-processamento detalhado ou categorização inicial. Ou seja, ele funciona como um grande repositório de diferentes tipos e formatos de informação.

Com isso, diferente de bancos de dados tradicionais, o Data Lake é projetado para receber dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados. Essa flexibilidade permite que as empresas utilizem esses dados para análises avançadas e obtenham insights valiosos sem limitações iniciais de organização.

O principal diferencial do Data Lake é sua capacidade de suportar grandes volumes de dados e diferentes tipos de informações. Isso facilita o uso de técnicas como big data e machine learning. Por isso, essas estruturas são amplamente utilizados em projetos de inteligência artificial, análise preditiva e aprendizado de máquina.

Qual o conceito de Data Lake​?

O conceito de Data Lake baseia-se na ideia de um “lago de dados”, como o próprio nome sugere, onde as informações fluem livremente e ficam armazenadas em um espaço único. Desse modo, o conceito facilita a integração de dados de múltiplas fontes e proporciona flexibilidade para análises futuras, servindo como uma base consolidada para projetos de ciência de dados e análises avançadas.

Como criar um Data Lake​?

Para criar um Data Lake, é preciso seguir alguns passos, como:

• Escolher a plataforma de armazenamento: a escolha da plataforma vai depender das necessidades específicas da empresa em termos de crescimento, custo e compatibilidade.
• Definir uma estrutura de governança de dados: o que envolve estabelecer políticas para organizar, proteger e gerenciar os dados, bem como o controles de acesso, catalogação de dados e políticas de segurança.
• Planejar a integração de dados: identifique quais fontes de dados serão incluídas, defina os métodos de ingestão e os processos de atualização.

Como implementar um Data Lake​?

Já para implementar um Data Lake é ideal considerar alguns tópicos como:

• Planejamento de infraestrutura: escolha uma arquitetura que suporte a ingestão de grandes volumes de dados.
• Ingestão e processamento de dados: implemente processos para alimentação contínua de dados.
• Catalogação e indexação de dados: use ferramentas de catálogo de dados para organizar e classificar os dados, facilitando a localização e o uso.

Como funciona um Data Lake​?

O Data Lake funciona como um repositório que recebe dados de diferentes fontes, o que permite que os dados sejam armazenados em diferentes camadas:

• Camada de Ingestão: os dados são recebidos de fontes diversas, incluindo logs, dados de sensores, redes sociais, entre outros.
• Camada de Armazenamento: aqui os dados são armazenados de forma bruta e podem ser estruturados, semi-estruturados ou não estruturados.
• Camada de Processamento: aqui ocorre o processamento e análise dos dados, utilizando ferramentas como Apache Hadoop, Spark, entre outras.
• Camada de Acesso e Segurança: configurações de segurança e controle de acesso são implementadas para garantir a proteção dos dados armazenados.

Quais são os benefícios de usar um Data Lake?

Sobre os benefícios de utilizar uma estrutura Data Lake podemos destacar:

• Armazenamento econômico e escalável;
• Flexibilidade para armazenar diferentes tipos de dados;
• Facilidade para análise de dados históricos e em tempo real;
• Suporte para big data e machine learning;
• Integridade dos dados preservada;
• Agilidade para insights analíticos

Qual a diferença entre Data Lake​ e Data Warehouse​?

Embora ambos sejam utilizados para armazenar dados, o Data Lake e o Data Warehouse têm objetivos e estruturas diferentes. Veja:

O Data Lake armazena dados brutos e em formatos variados, ideal para análises exploratórias e aprendizado de máquina. Já o Data Warehouse armazena dados estruturados e processados para análises empresariais rápidas e relatórios.

Qual a diferença entre Big Data e Data Lake​?

Em resumo, Big Data representa o tipo e a quantidade de dados, enquanto o Data Lake é a infraestrutura que facilita o armazenamento desses dados. Ou seja, Big Data é um conceito que abrange um grande volume de dados com características de volume, variedade e velocidade. Já o Data Lake é uma tecnologia de armazenamento que possibilita que as empresas guardem esses dados de forma centralizada e bruta.

Curso de Data Lake​

Existem diversos cursos de pós-graduação na área e você pode escolher de acordo com sua área de formação. Aqui na Gran Faculdade contamos com os melhores cursos e profissionais da área:

• Segurança da Informação: Capacitar profissionais a desempenhar atividades de planejamento, implementação e manutenção de ações preventivas e reativas relacionadas a incidentes e a ameaças em sistemas e redes de computadores.
• Governança de TI: Promover habilidades relacionadas à Governança de TI, à gestão estratégica de TI, à gestão da continuidade de serviços de TI, à qualidade de softwares, à gestão de processos e de projetos.
• Arquitetura e Desenvolvimento de Sistemas com ênfase em Padrões de Projeto: Este curso oferece uma exposição abrangente e multidisciplinar como a aplicação prática da programação e padrões de projetos, promovendo o aprimoramento das habilidades técnicas dos alunos.
• Arquitetura e Projetos de Cloud Computing: Desenvolver habilidades técnicas e comportamentais necessárias para conceber e implementar soluções inovadoras no contexto da computação em nuvem em ambientes corporativos.
• Ciência de Dados: Capacitar profissionais para o desenvolvimento de soluções inovadoras, preparando-os para enfrentar os desafios e oportunidades no cenário complexo e dinâmico da análise e interpretação de dados.
• Desenvolvimento e Testes de Software: Proporcionar uma formação sólida, promovendo uma visão abrangente e sistêmica do processo de desenvolvimento de software.
• Desenvolvimento Full Stack e Cloud Computing: O curso oferece uma exposição abrangente e multidisciplinar de conteúdos relacionados ao tema, como a aplicação do uso da tecnologia como um diferencial do negócio na utilização de recursos de nuvem.
• Inovação e Transformação Digital: Este curso permite desenvolver habilidades aplicadas às atividades de desenvolvimento de sistemas nas organizações, capacitando o profissional a adequar a inovação com as estratégias de negócio.
• Inovação, Inteligência Artificial e Robótica Educacional: Preparar profissionais para a criação e implementação de abordagens inovadoras na educação, incorporando os conceitos da inteligência artificial e a aplicação da robótica educacional.
• Inteligência Artificial e Tecnologia na Gestão Pública: Integrar as práticas de trabalho com as oportunidades proporcionadas pela inteligência artificial, promovendo eficiência e transparência na gestão de serviços públicos e processos governamentais.
• Linguagens e Paradigmas de Programação: Capacitar profissionais para o desenvolvimento de soluções inovadoras, proporcionando uma formação sólida com uma visão sistêmica do processo de desenvolvimento.

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