O que é um data lakehouse?

Escalabilidade e flexibilidade no gerenciamento de dados

Os data lakehouses podem escalar com facilidade para acompanhar o crescimento dos volumes de dados e os diferentes tipos de informação, dando às empresas a agilidade necessária para se adaptar a cenários de dados em constante evolução.

O Microsoft OneLake no Fabric é um data lake aberto que pode escalar infinitamente, ingerir dados estruturados e não estruturados e processar grandes volumes de informação, tudo isso otimizando o desempenho dos mecanismos de análise.

Os data lakehouses contam com medidas robustas de segurança para proteger dados confidenciais. O OneLake, por exemplo, usa ferramentas de segurança e governança líderes do setor para garantir a qualidade dos dados da organização e que apenas as pessoas certas tenham acesso aos dados certos. Isso ajuda sua organização a manter a conformidade com as regulamentações do setor e a se proteger contra acessos não autorizados.

Com armazenamento em nuvem econômico e processamento de dados otimizado, os data lakehouses oferecem uma solução acessível para armazenar e analisar grandes volumes de dados, sejam eles estruturados ou não estruturados. O Microsoft Fabric reduz ainda mais os custos ao oferecer um único pool de capacidade e armazenamento para todas as cargas de trabalho.

Ao permitir que cientistas e analistas de dados façam análises em tempo real sobre dados em streaming, os data lakehouses ajudam as organizações a responder de forma rápida e proativa às mudanças assim que elas acontecem. Cargas de trabalho como o Inteligência em tempo geral do Fabric podem ingerir e transformar dados em streaming, fazer consultas em tempo real e disparar ações em resposta.

A arquitetura de um data lakehouse é composta por vários componentes essenciais que trabalham juntos para criar um sistema unificado de gerenciamento e análise de dados. Veja a seguir uma análise detalhada de cada componente:

1. Ingestão: a camada de ingestão é responsável por coletar dados de diversas fontes, como bancos de dados, aplicativos, dispositivos IoT e APIs externas, seja em lotes ou em tempo real. O Fabric Data Factory permite implementar fluxos de dados pipelines para ingerir, preparar e transformar informações vindas de uma ampla variedade de fontes. Essa camada garante que todos os dados relevantes (estruturados, semiestruturados e não estruturados) estejam disponíveis para análise, oferecendo uma visão completa do cenário da organização.

2. Armazenamento: a camada de armazenamento serve como a base do data lakehouse, lidando com grandes volumes de dados brutos por meio de soluções escalonáveis e com bom custo-benefício. Essa camada permite armazenar dados em seu formato bruto, acomodando vários tipos, como textos, imagens e vídeos, sem precisar de esquemas rígidos, o que torna o armazenamento mais escalável.

3. Metadados: a camada de metadados cataloga os ativos de dados e mantém as informações de esquema, o que garante a qualidade dos dados para consultas eficientes. Com isso, as equipes de dados conseguem entender o contexto e a estrutura dos dados com os quais estão trabalhando, resultando em insights mais precisos e eficazes.

4. API: a camada de API oferece a interface que desenvolvedores, cientistas de dados e analistas usam para acessar e interagir com os dados. Essa camada é fundamental porque permite que diferentes aplicativos e usuários trabalhem com os dados sem precisar de conhecimento técnico aprofundado sobre a arquitetura por trás do sistema.

5. Consumo: a camada de consumo abrange as ferramentas e plataformas que possibilitam que os usuários analisem e visualizem os dados. Isso inclui ferramentas de business intelligence (BI), como o Power BI, além de cargas de trabalho de ciência de dados e aprendizado de máquina, como a Ciência de Dados no Fabric, que utilizam os dados armazenados no lakehouse. Essa camada transforma dados brutos em insights acionáveis, permitindo que pessoas em diferentes áreas da organização tomem decisões baseadas em dados.

Seja para migrar seus dados ou configurar uma solução totalmente nova, implementar um data lakehouse envolve várias etapas críticas. Confira a seguir uma visão geral passo a passo do processo, com as principais considerações:

1. Avalie o cenário: o primeiro passo é identificar todas as fontes de dados existentes, como bancos de dados, aplicativos e feeds externos. Para entender as necessidades de armazenamento, você precisa classificar os dados dessas fontes como estruturados, semiestruturados ou não estruturados.

2. Defina os requisitos e objetivos: em seguida, é essencial definir claramente seus objetivos, pois isso ajudará a determinar as necessidades com base no volume de dados previsto e no crescimento esperado. Também será necessário identificar os requisitos de conformidade a serem atendidos, principalmente para proteger dados confidenciais.

3. Escolha a pilha de tecnologias: escolha uma solução de armazenamento em nuvem ou local que atenda às necessidades do seu data lakehouse. Depois, avalie as opções para processamento e análise de dados. Também selecione as ferramentas que usará para catalogação, governança e acompanhamento de linhagem de dados.

4. Desenvolva sua estratégia de migração: para minimizar interrupções ao desenvolver uma estratégia de migração, você deve planejar uma migração em fases, começando pelos dados menos críticos. Avalie a qualidade dos dados, identifique tarefas de limpeza ou transformação necessárias e estabeleça estratégias de backup para garantir a integridade dos dados.

5. Crie os pipelines: com a estratégia de migração definida, é hora de configurar os processos para ingestão de dados em lote e em tempo real usando APIs. Para agilizar ainda mais a ingestão de dados, você pode implementar ferramentas de automação, como o Microsoft Power Automate, reduzindo assim a necessidade de intervenções manuais.

6. Configure o gerenciamento de armazenamento: ao configurar o sistema de armazenamento, é importante seguir a estrutura definida para cada tipo de dado. Você precisará estabelecer práticas de gerenciamento de metadados para garantir que os dados possam ser facilmente encontrados, além de definir permissões de acesso e protocolos de segurança para proteger essas informações.

7. Estabeleça uma estrutura de análise: Neste ponto, conecte suas ferramentas de BI e análise, como o Power BI, para geração de relatórios e visualizações. Você também precisará fornecer aos desenvolvedores as estruturas, ferramentas e pontos de acesso necessários para aprendizado de máquina e análises avançadas

8. Monitore, otimize e itere: Quando você terminar a implementação, monitore regularmente o desempenho e avalie as capacidades de armazenamento e processamento usando funcionalidades de monitoramento de ponta a ponta, como as disponíveis no Fabric. Estabeleça também um canal de feedback com usuários para identificar oportunidades de melhoria e otimização.

As maiores organizações do mundo estão adotando arquiteturas de data lakehouse para otimizar o uso dos dados, impulsionar a tomada de decisões e promover a inovação em suas operações. Confira alguns exemplos de implementações bem-sucedidas:

1. Uma fonte única de verdade
A empresa Flora Food Group, sediada nos Países Baixos e atuante na cadeia de fornecedores alimentares, buscava consolidar várias ferramentas de análise em uma plataforma mais eficiente. Por isso, adotaram o Fabric para unificar seus processos de geração de relatórios, engenharia de dados, ciência de dados e segurança de canais em uma só solução. Com todos os fluxos de dados conectados, a empresa simplificou a arquitetura da plataforma, reduziu custos e passou a oferecer insights mais detalhados e em tempo real aos clientes, elevando a qualidade do serviço e a satisfação do cliente.

2. Análises avançadas e aprendizado de máquina
O Aeroporto de Melbourne, segundo maior da Austrália, precisava atualizar suas capacidades analíticas para melhorar a eficiência operacional e a experiência dos passageiros. Com a adoção do Fabric, a organização consolidou dados de diversas fontes, como sistemas de estacionamento, vendas e operações aeroportuárias. Além disso, ampliou o acesso a insights baseados em dados para usuários empresariais, tanto técnicos quanto não técnicos. Como resultado, o aeroporto obteve um aumento de 30% na eficiência de desempenho em todas as operações relacionadas a dados.

3. IA e aprendizado profundo
A empresa de inovação digital Avanade tinha como objetivo aperfeiçoar os processos de tomada de decisão estratégica dentro da organização usando tecnologias de IA. Ao unificar sua base de dados com o Fabric e treinar mais de 10.000 funcionários em análise de dados, a Avanade criou a base necessária para que os usuários adotem a IA com facilidade. Os usuários aplicaram as habilidades aprendidas no desenvolvimento de soluções personalizadas de IA, incluindo painéis baseados em linguagem natural e o uso do Copilot no Power BI.

4. Insights em tempo real
A Dener Motorsport, principal organizadora da Porsche Carrera Cup Brasil, precisava fornecer dados atualizados sobre o desempenho e manutenção dos carros para engenheiros e patrocinadores. Ao adotar o Fabric e implementar seus recursos de análise, armazenamento e relatórios em tempo real, a organização conseguiu oferecer aos stakeholders insights práticos e atualizados para tomar decisões melhores. Em uma corrida recente, os engenheiros conseguiram identificar uma falha no motor de um carro, o que levou à sua retirada da prova por questões de segurança.