A importância dos dados nunca foi tão relevante como é hoje. Tornar-se uma empresa orientada por dados é uma vantagem competitiva inegável. Nossa intenção é discutir soluções para desafios comuns enfrentados pelo mundo atual, permitindo que as empresas aproveitem ao máximo as oportunidades oferecidas pela era dos dados.
Imagine que, às vezes, o sistema em que seu cliente realiza uma compra não é o mesmo aquele em que você consegue analisar toda a sua jornada. A falta de acesso a esse conhecimento pode ser um fator limitante e oneroso nos dias de hoje.
É por isso que convidamos você a revisar nosso webinar onde exploramos as soluções que o mundo moderno oferece para superar esses desafios.
Soluções diferentes
Começamos pelos Data Warehouses, que são soluções difundidas, enraizadas na década de 80 e popularizadas na década de 90. Destacam-se pelo seu modelo centralizado, onde os dados transacionais são extraídos e transformados através de ETL em lote. A modelagem dimensional, com conceitos como Snowflake e Star Outline, é comum neste ambiente. Os Data Marts também são utilizados para atender necessidades específicas de diferentes áreas da empresa.
No entanto, à medida que as empresas enfrentavam um aumento na diversidade e no volume de dados, a escalabilidade e a latência tornaram-se desafios. É o caso dos data lakes, que ganharam popularidade por volta de 2010. Eles permitem o armazenamento de dados de qualquer natureza, estruturados ou não, e a transformação é realizada no momento do consumo, com recursos descentralizados que oferecem escalabilidade.
Em seguida vem o conceito de Data Lake House, que combina a escalabilidade do Data Lake com a organização do Data Warehouse. Isto resolve problemas de má governança e confiabilidade de dados, além de permitir transações ácidas e atualização de dados, que não eram possíveis no formato tradicional de data lake.
Organização da pilha
Para implementar uma solução eficaz, é essencial considerar a organização da pilha de dados. Isso envolve mineração de dados, estratégias de armazenamento, orquestração de processos, processamento distribuído e fornecimento de ferramentas eficientes aos usuários finais. A governação, incluindo o catálogo de dados, a supervisão, a qualidade e a gestão do acesso, também desempenha um papel crucial.
Camada de dados
A hierarquização de dados no Data Lake House começa com a zona de destino, onde os dados brutos são armazenados em seu formato nativo. Depois, há camadas de transformação, como a camada Bronze, onde os dados são estruturados e preparados para processos upstream. O nível Silver melhora ainda mais a qualidade dos dados, preparando-os para uso nas diversas áreas da empresa. Além disso, existem camadas adicionais, semelhantes aos Data Marts, para atender às necessidades específicas da área ou criar métricas personalizadas.
Essa estrutura em camadas é fundamental para garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados em um ambiente Data Lake House, fornecendo uma única fonte de verdade para a organização. É uma abordagem que combina escalabilidade com organização e governança, proporcionando o melhor dos dois mundos.
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