O que é um data lake?

INTRODUÇÃO

Na era atual de big data, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), os data lakes se tornaram componentes essenciais das estratégias de dados modernas. O surgimento dessas tecnologias levou a um crescimento exponencial no volume, variedade e velocidade de dados, criando uma necessidade urgente de soluções dimensionáveis de armazenamento de big data. Os data lakes capacitam as empresas a maximizar o valor de seus dados, oferecendo soluções de dados baseadas na nuvem que oferecem análises avançadas, modelagem preditiva e tomada de decisões em tempo real. Como resultado, o mercado global de data lakes vem crescendo significativamente, com projeção de atingir US$ 34,07 bilhões até 2030. 

Uma distinção fundamental entre data lakes e data warehouses está na abordagem de armazenamento e processamento de dados. Os data warehouses operam em um modelo de schema-on-write, exigindo que os dados sejam estruturados e organizados antes do armazenamento. Em contraste, os data lakes aproveitam uma arquitetura de schema-on-read, permitindo que dados brutos sejam assimilados e estruturados somente quando são consultados. Essa flexibilidade torna os data lakes particularmente adequados para casos de uso que envolvem data lakes nativos da nuvem, exploração dinâmica de dados e necessidades analíticas em evolução. 

No entanto, à medida que as empresas adotam cada vez mais arquiteturas de data lake, o controle e a proteção de dados se tornam primordiais. Sem medidas robustas para garantir a integridade e a proteção de dados sigilosos, as organizações correm o risco de se expor a ameaças cibernéticas. Empresas como a Zscaler, especializada em proteção unificada de dados, estão enfrentando esses desafios integrando recursos avançados para proteger dados sigilosos em repouso e em trânsito. Ao aproveitar uma abordagem holística à segurança de dados, as organizações podem criar soluções dimensionáveis, seguras e eficientes, compatíveis com as crescentes demandas de big data e ambientes de nuvem. 

Nesse cenário em evolução, os data lakes estão na intersecção entre inovação e oportunidade, impulsionando o futuro dos pipelines de ETL, análises avançadas e gerenciamento seguro de dados.

Conceitos fundamentais de um data lake

Um data lake é uma abordagem moderna para armazenar e gerenciar dados que adota o princípio de "schema-on-read". Diferentemente dos sistemas tradicionais, em que os dados precisam ser estruturados e formatados para se adequarem a um esquema predefinido antes do armazenamento, o schema-on-read permite que os dados sejam assimilados em seu formato bruto e, em seguida, consultados ou analisados conforme necessário. Essa flexibilidade é um divisor de águas no mundo atual, orientado por dados, em que as organizações precisam se adaptar rapidamente às mudanças nas demandas e nos insights.

Armazenamento de todos os tipos de dados

Uma das características que definem um data lake é sua capacidade de armazenar uma mistura de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.

• Dados estruturados incluem registros em um banco de dados ou planilhas bem formatadas.
• Dados semiestruturados referem-se a formatos como arquivos JSON, XML ou CSV.
• Dados não estruturados abrangem tudo, desde e-mails e vídeos até leituras de sensores de IoT.

A IDC estima que haverá 175 zetabytes de dados globalmente até 2025, com 80% desses dados sendo não estruturados. Isso torna a capacidade de armazenar e gerenciar vários tipos de dados um recurso essencial dos data lakes. Ao desvincular o armazenamento de esquemas rígidos, os data lakes garantem que nenhum dado valioso seja descartado devido a limitações de formato, oferecendo às empresas um repositório centralizado para todas as suas necessidades de armazenamento de big data.

Flexibilidade e capacidade de dimensionamento

O verdadeiro poder de um data lake nativo da nuvem está em sua flexibilidade e capacidade de dimensionamento. Sistemas tradicionais como data warehouses, embora excelentes para análises estruturadas, enfrentam dificuldades com o volume, a variedade e a velocidade dos dados modernos. A arquitetura de um data lake, por outro lado, é projetada para expandir sem esforço conforme os dados aumentam. Seja lidando com terabytes ou petabytes, as soluções de dados baseadas na nuvem permitem que as empresas expandam suas capacidades de armazenamento e processamento sem os custos de revisões de infraestrutura. 

Essa capacidade de dimensionamento é especialmente valiosa para pipelines de ETL, onde dados brutos devem ser extraídos, transformados e carregados sob demanda. As organizações podem assimilar dados de diversas fontes, sejam sistemas locais, plataformas na nuvem ou dispositivos de IoT, e manter a liberdade de processá-los posteriormente, conforme novos casos de uso surgirem.

A vantagem comercial de um data lake

A flexibilidade da arquitetura de data lake não simplifica apenas o gerenciamento de dados; ela também gera resultados comerciais mensuráveis. Uma pesquisa da Aberdeen descobriu que as empresas que utilizam data lakes superaram seus pares em 9% no crescimento orgânico da receita, graças à sua capacidade de obter insights rapidamente e tomar decisões baseadas em dados. Para empresas de cibersegurança, isso significa ser capaz de correlacionar ameaças em grandes conjuntos de dados, identificar vulnerabilidades mais rapidamentee aprimorar suas estratégias de governança de dados; tudo isso é essencial para implementar medidas robustas de proteção de dados.

Qual é a arquitetura de um data lake?

Um data lake é projetado para lidar com as complexidades do armazenamento de big data, permitindo assimilação, gerenciamento e análise de dados de forma contínua, econômica e dimensionável.

Principais componentes de um data lake

• Camada de armazenamento: a base de qualquer data lake, a camada de armazenamento pode ser implementada na nuvem (por exemplo, AWS S3, Azure Data Lake), no local ou em um ambiente híbrido.
• Ferramentas de assimilação de dados: ferramentas como Apache Kafka, AWS Glue ou Apache NiFi são comumente usadas para lidar com o fluxo contínuo de dados estruturados e não estruturados, mantendo a flexibilidade para processamento em tempo real ou em lote.
• Catálogo de dados: ferramentas de gerenciamento de metadados como Informatica ou Talend ajudam a criar um catálogo que organiza ativos de dados, rastreia a linhagem e estabelece políticas de governança de dados.
• Ferramentas de análise: plataformas como Apache Spark, Presto ou Dremio capacitam organizações a transformar dados brutos em insights práticos.

Quais são os benefícios de usar um data lake?

As organizações estão cada vez mais adotando arquiteturas de data lake para armazenar e analisar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados. Os data lakes oferecem flexibilidade e capacidade de dimensionamento incomparáveis, tornando-os a base das soluções de dados baseadas na nuvem para análises e tomadas de decisões avançadas.

• Capacidade de dimensionamento: os data lakes podem armazenar petabytes de dados sem degradação do desempenho, o que os torna ideais para gerenciar conjuntos de dados em constante crescimento de maneira econômica.
• Flexibilidade: diferentemente de data warehouses rígidos, os data lakes lidam com diversos tipos e formatos de dados, como JSON, XML, vídeo e texto.
• Custo-benefício: ao aproveitar hardware de prateleira ou armazenamento na nuvem, as organizações podem reduzir custos em comparação às arquiteturas de armazenamento tradicionais.
• Suporte para análises avançadas: os data lakes servem como base para aprendizado de máquina, IA e outras análises avançadas.
• Democratização de dados: os data lakes fornecem acesso mais amplo aos dados para as partes interessadas em toda a organização, ao mesmo tempo em que oferecem uma governança de dados adequada.

Desafios dos data lakes

Os data lakes permitem que as organizações consolidem grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados em um repositório centralizado. No entanto, apesar de sua flexibilidade e potencial, os data lakes apresentam vários desafios que podem complicar sua utilidade, especialmente para organizações focadas em cibersegurança robusta e governança de dados.

• Dispersão de dados: os data lakes são projetados para acomodar todos os tipos de dados, mas sem supervisão adequada, o volume de dados assimilados pode crescer descontroladamente. Essa dispersão de dados não só aumenta os custos de armazenamento como também pode levar a dificuldades na identificação e recuperação de informações relevantes. Para organizações que lidam com dados sigilosos ou críticos de segurança, esse crescimento descontrolado pode prejudicar a eficácia da arquitetura do data lake.
• Problemas de governança: a falta de estruturas robustas de governança de dados pode transformar um data lake de um ativo em um passivo. Garantir a precisão, a segurança e a conformidade dos dados armazenados em data lakes nativos da nuvem exige políticas e ferramentas robustas. As empresas de cibersegurança que implementam arquiteturas zero trust enfrentam o desafio adicional de manter controles centrados na identidade e, ao mesmo tempo, garantir a conformidade com regulamentações como GDPR e HIPAA.
• Risco de “pântanos de dados”: um data lake mal gerenciado pode se transformar em um “pântano de dados” (um repositório cheio de dados desorganizados, duplicados ou irrelevantes). Isso não apenas diminui o valor do data lake como também aumenta o risco de exposição de informações sigilosas. As organizações devem implementar soluções de dados baseadas na nuvem que harmonizem, desdupliquem e aprimorem os dados para evitar essa armadilha.
• Desafios de integração: sistemas legados, geralmente criados em arquiteturas desatualizadas, podem ter dificuldades para se integrar a soluções modernas de data lake. Isso cria gargalos em pipelines de ETL e data lakes, impedindo o fluxo contínuo de dados. Para organizações que aproveitam a proteção de dados, é essencial garantir que os sistemas legados possam contribuir e se beneficiar da estrutura de proteção unificada.
• Preocupações com segurança: os data lakes geralmente armazenam dados não estruturados, como e-mails, documentos e registros, que podem conter informações sigilosas. Proteger esses dados requer medidas de segurança avançadas, como princípios de zero trust e visibilidade granular do acesso do usuário. Sem as proteções adequadas, os data lakes podem se tornar alvos de violações, colocando em risco a segurança e a reputação do data lake de uma organização.

Casos de uso dos data lakes 

À medida que as empresas dependem cada vez mais da tomada de decisões baseada em dados, os data lakes surgiram como soluções versáteis para gerenciar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados. Com uma arquitetura de data lake nativa da nuvem, as organizações podem obter insights personalizados para seu setor, mantendo, ao mesmo tempo, práticas robustas de governança e segurança de dados. Abaixo estão alguns casos de uso importantes de data lakes em vários setores: 

• Saúde: armazenamento de dados genéticos e de pacientes para diagnosticos preditivos e tratamentos personalizados
• Finanças: detecção de fraudes e relatórios de conformidade por meio da análise de registros de transações e dados de clientes
• Varejo: otimização de estoque e personalização de experiências dos clientes com base na análise de comportamento
• IoT: processamento de dados de telemetria de dispositivos conectados para manutenção preditiva
• Cibersegurança: agregação de logs de SIEM, SOAR e sistemas de terminais para consulta e detecção de ameaças e vulnerabilidades

Tendências futuras em data lakes 

À medida que as organizações continuam a aproveitar o poder do armazenamento de big data, a evolução dos data lakes está remodelando a maneira como as empresas gerenciam e protegem suas informações. Com o mercado de data lakes projetado para crescer a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 23,8% de 2024 a 2030, entender as tendências futuras é vital para garantir capacidade de dimensionamento, segurança e inovação. Aqui estão alguns desenvolvimentos importantes a serem observados:

Arquitetura de lakehouse 

A fronteira entre data lakes e data warehouses está se esvaindo, dando origem à arquitetura de lakehouse, um modelo híbrido que combina a capacidade de dimensionamento e a flexibilidade dos data lakes com o gerenciamento de dados estruturados e o desempenho dos data warehouses. Ao permitir a integração perfeita de dados estruturados e não estruturados, os lakehouses reduzem a sobrecarga de ETL e oferecem suporte a análises avançadas. Para organizações que adotam uma abordagem zero trust, a integração segura da arquitetura de data lake com estruturas de lakehouse garante a governança de dados em ambientes híbridos.

Governança orientada por IA

Gerenciar metadados e garantir a qualidade dos dados em enormes data lakes nativos da nuvem é uma tarefa desafiadora. A governança orientada por IA está transformando esse processo ao automatizar a marcação de metadados, a catalogação de dados e a classificação em escala. Essa tendência aprimora a governança de dados ao mesmo tempo em que reduz o esforço manual, fornecendo às equipes de cibersegurança visibilidade em tempo real dos fluxos de dados sigilosos, o que é essencial para modelos zero trust centrados em identidade.

Data lakes de borda

À medida que os dispositivos de IoT proliferam, mais organizações estão implantando data lakes de borda para processar dados mais próximos de sua origem. Ao reduzir a latência e permitir a tomada de decisões em tempo real, essas soluções são particularmente eficazes para setores como manufatura, saúde e veículos autônomos. De acordo com a IDC, prevê-se que os gastos mundiais em computação de borda atinjam US$ 378 bilhões em 2028, destacando a crescente importância das arquiteturas baseadas em borda. Para a cibersegurança, implementar uma estrutura de proteção de dados que proteja os data lakes de borda é essencial para mitigar os riscos associados ao processamento descentralizado de dados.

Estratégias multinuvem

Para evitar a dependência de fornecedores e garantir a resiliência dos sistemas, as empresas estão adotando cada vez mais estratégias multinuvem para suas soluções de dados baseadas na nuvem. Essa abordagem permite que as organizações distribuam seus data lakes entre vários provedores de nuvem, permitindo melhor otimização de custos e recuperação de desastres. Para equipes de cibersegurança, uma estratégia de data lake multinuvem exige medidas robustas de segurança de data lake, como segmentação zero trust e visibilidade unificada de ameaças em todas as plataformas.

Conclusão

Os data lakes representam uma abordagem transformadora para o gerenciamento de big data, oferecendo capacidade de dimensionamento, flexibilidade e insights incomparáveis. Ao permitir que as empresas armazenem, processem e analisem grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados, os data lakes oferecem suporte a análises avançadas, aprendizado de máquina e tomada de decisões em tempo real. .

Ao mesmo tempo, garantir a segurança de dados sigilosos em um data lake é fundamental. Soluções como a Zscaler Data Protection fornecem às organizações as ferramentas para proteger seus data lakes em todos os canais, garantindo a conformidade, mitigando riscos e possibilitando a inovação. Com a abordagem correta, os data lakes capacitam as organizações a liberar todo o potencial de seus dados, ao mesmo tempo em que abordam os principais desafios de segurança e governança.