Um Data Lake é um ambiente capaz de armazenar grandes volumes de dados em formatos variados, muitas vezes antes de eles serem totalmente transformados para consumo analítico.
Isso inclui tabelas estruturadas, arquivos, logs, documentos e outros tipos de informação.
Por que ele existe
Nem todo dado chega pronto para um dashboard. Algumas fontes precisam ser preservadas em seu formato original para uso futuro, ciência de dados, IA ou novas análises.
O Data Lake cria essa área de armazenamento flexível.
Data Lake não substitui organização
O nome “lake” pode dar a impressão de que basta jogar tudo lá dentro. Esse é um erro comum. Sem catálogo, padrões, ownership e regras de qualidade, o ambiente pode virar um conjunto difícil de entender e utilizar.
É útil separar zonas, por exemplo:
- raw: dado como chegou da fonte;
- curated: dado tratado e padronizado;
- consumption: dado preparado para usos específicos.
Data Lake ou Data Warehouse?
Não é necessariamente uma escolha de “um ou outro”.
O Data Warehouse é normalmente mais estruturado e orientado a consumo analítico. O Data Lake é mais flexível para receber dados variados e preservar granularidade.
Arquiteturas modernas frequentemente combinam os dois princípios.
Quando avaliar um Data Lake
Ele começa a fazer sentido quando há variedade de fontes, necessidade de armazenar grandes volumes, casos de ciência de dados ou IA e interesse em preservar dados detalhados para usos futuros.
Para uma empresa com poucos sistemas e relatórios simples, pode ser complexidade desnecessária.
A melhor arquitetura é a menor arquitetura que atende aos casos de uso atuais e deixa espaço razoável para evoluir.
