Para as empresas que já estão familiarizadas ao uso de Big Data para extrair informações relevantes à tomada de decisão e aos bons resultados do negócio, um dos grandes desafios é manter sistemas de gerenciamento de dados, como os Data Lakes e Data Warehouses, combinando bom custo-benefício à alta performance, visto que o tratamento de dados é um fator chave para determinar a eficiência das organizações e tornar as decisões mais assertivas.

Conforme explicamos no artigo“o que você precisa saber sobre Data Lake”, os Data Warehouses são ideais para oferecer suporte às atividades de análise avançada. Esses sistemas de gerenciamento de dados funcionam como bancos de dados relacionais, em que dados tratados de diversas fontes se encontram centralizados e consolidados.

Com o tempo, se tornam Single Source of Truth (SSOT) –  ou a única fonte de verdade de dados para a organização -, e suas principais características são: dadosorientados para um assunto, informações integradas e estáveis e análise variável com o tempo.

Embora sejam completamente satisfatórios para lidar com dados estruturados, à medida que as empresas necessitam coletar muitos dados de distintas fontes – muitas vezes sem tratamento ou semiestruturados – os Data Lakes podem representar soluções mais adequadas e com melhor custo.

Isso porque elesarmazenam dados brutos de diferentes fontes e formatos sem tratamento prévio, permitindo assim que uma quantidade grande de informações – estruturadas ou não – sejam mantidas em um único lugar.

Dentre as vantagens dos Data Lakes, estão a rápida inserção de dados, a escalabilidade e a colaboração, além de agregar em variedade, volume e velocidade, os 3 Vs do Big Data. 

Como unificar Data Lakes e Data Warehouses? Conheça o Data Lakehouse

Em um cenário marcado pelo alto volume de informações e competitividade, muitas empresas têm procurado maneiras de combinar os principais benefícios dos Data Warehouses e Data Lakes, e é aí que entram os Data Lakehouses.

Os Lakehouses despontam como uma alternativa para unificar os dois modelos, juntando as estruturas em uma arquitetura simplificada e permitindo que os dados sejam disponibilizados de maneira muito mais ágil. Em resumo, eles reúnem a facilidade de armazenar estruturas de dados diversos à possibilidade de organizar e disponibilizar os dados de maneira eficaz, e é por isso que estão revolucionando o mercado.

Confira a evolução do gerenciamento de dados no esquema abaixo:

Fonte: Databricks

Para criar um LakeHouse, precisamos falar de Delta Lake.

É através dessa ferramenta open-source, desenvolvida pela Databricks, que é possível acelerar o uso de Spark nos dados – otimizando o acesso e a transformação deles.

Além disso, o Delta Lake adiciona características ACID – atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade – ao sistema, o que garante a integridade dos dados sem o risco de falhas que poderiam resultar em perdas ou inconsistência nos Data Lakes.

Os 3 pilares do Delta Lake

Com o uso otimizado do Spark em Data Lakes e as transações de ACID, o Delta Lake se torna uma excelente alternativa para as organizações, atendendo a ambos os casos de uso com confiabilidade, desempenho e engenharia de dados. A seguir, conheça seus 3 principais pilares:

  1. Dados limpos e com qualidade

Além de toda a facilidade de uso do Spark com Databricks, o Delta Lake impõe schema aos dados – o que facilita o processo de leitura e tratamento.

Com as propriedades ACID, dispõe de recursos como a viagem no tempo – time travel -, permitindo a reversão de dados para versões anteriores, e mecanismos que garantem que o dado não esteja faltando ou se repetindo incorretamente.

Assim, há a garantia de que a equipe irá acessar os dados corretos para análises precisas e eficientes.

  1. Visibilidade consistente para streaming de dados e processos batch

Com a funcionalidade de isolamento de snapshots, o Delta Lake garante que múltiplos usuários possam ler e escrever dados ao mesmo tempo.

Além disso, o sistema permite tanto o processamento em lotes – batch -, como por fluxos contínuos – streams -, além de várias outras funcionalidades para dados de streaming.

  1. Otimização e facilidade de adoção

Além de ser uma ferramenta open-source, o Delta Lake oferece uma estrutura de metadados escalável para petabytes, compatibilidade com o Spark e funcionalidades que facilitam tanto a importação de dados Parquet – formato mais utilizado para Data Lakes – para Delta quanto o uso em ambientes on-premises – HDFS, por exemplo.

Na Iteris, temos um time especializado, com conhecimento sólido em Big Data e Databricks e experiência em implementações de sistemas de gerenciamento de dados como o Delta Lake.

Nosso objetivo é encontrar e implantar as melhores soluções digitais para os negócios de nossos clientes, com foco em eficiência, qualidade e alta performance.

Acompanhe os próximos artigos para saber mais sobre a arquitetura do Delta Lake e clique aqui para conhecer nossos serviços de Big Data.