O fluxo de dados possibilita o uso de arquiteturas modernas e híbridas, como o data lakehouse. Um data lakehouse combina os benefícios dos data lakes e dos data warehouses, criando um sistema unificado e escalonável para gerenciar dados estruturados e não estruturados.
Para entender
o que é um data lakehouse, é importante revisar os conceitos dos seus predecessores: data lakes e data warehouses. Os data warehouses tradicionais são projetados para armazenar dados estruturados, organizados em linhas e colunas, como bancos de dados ou relatórios financeiros. Eles são excelentes para dar suporte à business intelligence e à análise de dados, mas não têm a flexibilidade necessária para lidar com dados brutos e não estruturados, como vídeos, imagens ou logs. Por outro lado, os data lakes podem armazenar dados não estruturados em seu formato original, o que os torna ideais para aplicações de Big Data e aprendizado de máquina. No entanto, a falta de uma estrutura embutida pode dificultar a consulta e análise dos dados.
O data lakehouse preenche essa lacuna ao combinar o armazenamento escalonável e flexível de um data lake com as capacidades de consulta estruturada e análise de um data warehouse. Essa arquitetura permite que todas as operações com dados ocorram dentro de um único ambiente.
O fluxo de dados é fundamental para o bom funcionamento de um data lakehouse, pois viabiliza:
- Ingestão de dados: dados brutos de diversas fontes, como dispositivos IoT, sistemas transacionais ou APIs externas, são alimentados no data lakehouse, muitas vezes em seu formato original. Essa etapa depende de um fluxo de dados ininterrupto para garantir que todas as informações relevantes sejam capturadas sem atrasos.
- Transformação de dados: após a ingestão, os dados são limpos, estruturados e enriquecidos para que possam ser analisados. Os caminhos do fluxo de dados viabilizam essas transformações de maneira eficiente e precisa.
- Consumo de dados: os dados transformados são entregues a destinos como plataformas de business intelligence, ferramentas de análise da plataforma IA ou painéis de visualização. Esses sistemas dependem de um fluxo contínuo de dados para fornecer insights acionáveis em tempo real.
Ao integrar a gerenciamento do fluxo de dados em um data lakehouse, as organizações conseguem escalar suas operações, se adaptar a novos requisitos de dados e extrair o máximo valor dos dados, sem enfrentar gargalos ou ineficiências. Sem isso, o sistema corre o risco de enfrentar atrasos, produzir conjuntos de dados incompletos ou análises imprecisas, o que pode prejudicar a tomada de decisões e a inovação.
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