O fluxo de dados possibilita a utilização de arquiteturas modernas e híbridas como o data lakehouse. Um data lakehouse combina os benefícios dos data lakes e dos armazéns de dados para criar um sistema unificado e dimensionável para gerir dados estruturados e não estruturados.
Para compreender
o que é um data lakehouse, é útil rever primeiro os seus predecessores: data lakes e armazéns de dados. Os armazéns de dados tradicionais são concebidos para armazenar dados estruturados ou informações organizadas em linhas e colunas, como bases de dados ou relatórios financeiros. Os armazéns de dados são ótimos para apoiar business intelligence e análise, mas não têm a flexibilidade necessária para lidar com dados não processados e não estruturados, como vídeos, imagens ou registos. Os data lakes, por outro lado, podem armazenar dados não estruturados no seu formato original, o que os torna ideais para aplicações de aprendizagem de máquina e macrodados. No entanto, a sua falta de estrutura incorporada pode tornar a consulta e a análise de dados mais difícil.
O data lakehouse colmata esta lacuna ao combinar o armazenamento dimensionável e flexível de um data lake com as capacidades de consulta e análise estruturadas de um armazém de dados. Esta arquitetura permite que todas as operações de dados ocorram num único ambiente.
O fluxo de dados desempenha um papel crítico em ajudar um data lakehouse a funcionar sem problemas ao suportar:
- Ingestão de dados. Dados não processados de várias origens, como dispositivos de IoT, sistemas transacionais ou APIs externas, são passados para o data lakehouse, muitas vezes no seu formato original. Este passo depende de um fluxo de dados ininterrupto para garantir que todas as informações relevantes são capturadas sem atrasos.
- Transformação de dados. Uma vez ingeridos, os dados são limpos, estruturados e melhorados para torná-los adequados para análise. Os caminhos de fluxo de dados suportam essas transformações para processar dados de forma eficiente e precisa.
- Consumo de dados. Os dados transformados são entregues a destinos como plataformas de business intelligence, ferramentas de análise com tecnologia de IA ou dashboards de visualização. Estes sistemas dependem de um fluxo de dados contínuo para fornecer informações acionáveis em tempo real.
Ao integrar a gestão de fluxo de dados num data lakehouse, as organizações podem dimensionar suas operações, adaptar-se a requisitos de dados alternantes e concretizar todo o potencial dos seus dados sem estrangulamentos ou ineficiências. Sem isto, o sistema arrisca atrasos, conjuntos de dados incompletos ou precisão reduzida na análise e tudo isso pode prejudicar a tomada de decisões e a inovação.
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