Unindo o melhor de dois mundos: conheça o data lakehouse e seus impactos na gestão de dados
A ideia central de um data lakehouse é unir a flexibilidade e a capacidade de armazenamento de grandes volumes de dados de diferentes tipos, características dos data lakes, com a capacidade de gerenciamento, governança e otimização de desempenho para operações analíticas complexas, típicas de data warehouses
Para conhecer mais diferenças entre data lake, data warehouse e data lakehouse, leia, aqui no ‘Notícias do Seguro’, a matéria “Navegando pelas águas da gestão de dados’
Como funciona o data lakehouse
O data lakehouse é construído sobre uma arquitetura de armazenamento de dados que permite armazenar dados em seu formato bruto (como em um data lake) e, ao mesmo tempo, oferece mecanismos para gerenciar, acessar e analisar esses dados de forma eficiente (como em um data warehouse).
Essa capacidade é alcançada por meio da implementação de camadas de gerenciamento de dados que incluem esquemas, índices, otimização de consulta e controle de acesso, diretamente sobre o repositório de dados bruto.
Benefícios do data lakehouse
Flexibilidade e escalabilidade: o data lakehouse permite o armazenamento de grandes volumes de dados de diferentes tipos e formatos, proporcionando escalabilidade e flexibilidade.
Custo-eficiência: utilizando a infraestrutura de armazenamento de baixo custo dos data lakes, o data lakehouse reduz os custos associados ao armazenamento de grandes quantidades de dados.
Gerenciamento e governança: o data lakehouse oferece recursos de gerenciamento e governança de dados avançados, melhorando a qualidade e a segurança dos dados.
Desempenho analítico: o data lakehouse otimiza o desempenho de operações analíticas e de consulta, mesmo em grandes conjuntos de dados, graças à implementação de recursos típicos de data warehouses.
Riscos ao não usar um data lakehouse
Ineficiência em operações analíticas: sem um data lakehouse, as organizações podem enfrentar dificuldades em realizar análises complexas de forma eficiente devido à falta de otimizações de consulta e à estrutura inadequada de dados.
Problemas de governança de dados: a ausência de um sistema que ofereça boas práticas de governança pode resultar em problemas de qualidade, segurança e conformidade dos dados.
Custos maiores: sem as otimizações e a gestão eficiente de dados oferecidos por um data lakehouse, as organizações podem ter custos operacionais e de armazenamento mais elevados.
Perda de vantagem competitiva: a incapacidade de analisar rapidamente grandes volumes de dados de diferentes tipos pode resultar em uma perda de insight e, consequentemente, de vantagem competitiva no mercado.
À medida que os volumes de dados continuam crescendo e a análise de dados se torna cada vez mais crucial para as organizações, o data lakehouse surge como uma estratégia importante para o gerenciamento eficaz de dados
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