Data Lake Implementation icon

Data Lake Implementation

Criar uma arquitetura de data lake é a melhor forma de organizar todo esse fluxo intenso de informações que chega por meio de diversas fontes.

Construção de Data Lake

Atualmente, a análise e coleta de dados ganharam uma relevância enorme no mundo empresarial. Além de coletá-los, é importante interpretá-los e analisá-los de forma adequada para gerar insights e assim conseguir um diferencial competitivo.

E a melhor forma de organizar todo esse fluxo intenso de informações que chega por meio de diversas fontes é criando uma arquitetura de data lake. A Claranet ajuda sua empresa a acelerar a transformação digital, atribuir valor aos dados já coletados e planejar a expansão dos negócios de forma segura e eficiente.

Bem-vindo à era dos dados

O termo “data lake” (“lago de dados” na tradução literal) é um repositório que tem a capacidade de armazenar uma grande e diversa quantidade de dados, sendo eles estruturados, não estruturados e semiestruturados. O data lake tem a capacidade de armazenar esse grande volume de dados gerado pelo Big Data e processá-los conforme a demanda. Tudo de forma escalável.

Dessa forma, além de otimizar tempo e reduzir custos de armazenamento, o data lake também facilita a automação de processos, personaliza os dados para que sejam utilizados nos mais diversos projetos e ainda cria algoritmos de deep learning.

Classificação e integração de dados

Dados Estruturados

Estruturados

Dados que seguem algum tipo de padrão específico, em esquemas relacionais.

Exemplos:
banco de dados e planilhas como: arquivos do Excel, SQL e CSV, dentre outros.

Dados Semiestruturados

Semiestruturados

Possuem algum nível de organização interna, mas não são totalmente estruturados.

Exemplos:
arquivos da web como HTML, OWL e XML, dentre outros.

Dados não estruturados

Não estruturados

Não possuem classificação, categoria ou hierarquia clara.

Exemplos:
arquivos texto, áudio, vídeos e imagens, e-mails e dados de redes sociais, dentre outros.