Um data lakehouse, em termos mais simples, combina as melhores funcionalidades de um data lake e de um data warehouse. Ele oferece uma plataforma unificada para integração perfeita de dados estruturados e não estruturados, proporcionando às empresas agilidade, escalabilidade e flexibilidade em seus processos de análise de dados. Ao contrário dos data warehouses tradicionais que dependem de esquemas rígidos para organizar e armazenar dados estruturados, um data lakehouse utiliza um flexível abordagem de esquema na leitura. 

Isso significa que dados brutos e não processados ​​podem ser inseridos no sistema sem qualquer estrutura predefinida, permitindo análise e exploração dinâmicas. Além disso, uma vantagem importante do data lakehouse é sua capacidade de aproveitar recursos de processamento em lote e em tempo real. Ao combinar essas duas abordagens de processamento em uma única arquitetura, as organizações podem obter insights valiosos de conjuntos de dados de streaming históricos e atualizados.

Um aspecto crucial que torna a arquitetura de data lakehouse poderosa é sua integração com análises baseadas em Spark. Ao aproveitar O poder de processamento do Spark, as organizações podem realizar tarefas analíticas complexas nos dados armazenados no lakehouse. Isso inclui a execução avançada aprendizado de máquina algoritmos, realizando agregações e transformações complexas e executando cálculos iterativos. Além disso, um data lakehouse permite análises de streaming em tempo real, integrando-se perfeitamente a estruturas de streaming como Apache Kafka ou Apache Flink. Isso permite que as empresas analisem e obtenham insights de fluxos de dados em constante fluxo à medida que chegam.

Quais são os desafios comuns do Data Lakehouse?

O data lakehouse, apesar dos seus muitos benefícios, apresenta vários desafios relacionados com a gestão de dados. governança, segurança, privacidade e conformidade que precisam ser abordados. A governança de dados é crucial para garantir a precisão, a consistência e a confiabilidade dos dados em um data lakehouse. As organizações devem estabelecer políticas e processos claros para gerir o controlo de qualidade dos dados, a gestão de metadados e os controlos de acesso em todo o ecossistema.

A segurança é outra preocupação significativa ao lidar com grandes quantidades de dados. Com informações confidenciais residindo no data lakehouse, as organizações devem implementar medidas de segurança robustas, como técnicas de criptografia e controles de acesso, para proteger contra acessos não autorizados ou violações. Regulamentos de privacidade como o GDPR ou o CCPA exigem que as organizações protejam as informações pessoais de forma adequada. 

Quais são os principais recursos da arquitetura Data Lakehouse?

As diferentes camadas de uma arquitetura de data warehouse

Basicamente, uma arquitetura data lakehouse consiste em três camadas: armazenamento, computação e catálogo. A camada de armazenamento armazena dados brutos estruturado e não estruturado dados sem quaisquer modificações. A camada de computação permite recursos de processamento e análise sobre essas informações armazenadas, aproveitando vários mecanismos como Apache Spark ou Presto. Finalmente, a camada de catálogo atua como um repositório de metadados que fornece uma visão organizada dos conjuntos de dados disponíveis na arquitetura. 

Armazenamento, processamento e integração em um Data Lakehouse

Os principais componentes de um data lakehouse são armazenamento, processamento e integração. O componente de armazenamento de um data lakehouse permite que as organizações armazenem grandes quantidades de diversos tipos de dados em seus formatos nativos. Essa flexibilidade permite fácil acesso e análise de ambos dados históricos e em tempo real. 

O processamento é outro componente crítico que permite aos usuários obter insights valiosos dos dados armazenados. Ao aproveitar tecnologias de computação distribuída como Apache Spark ou Presto, as organizações podem realizar tarefas analíticas complexas, como aprendizado de máquina, consultas ad hoc ou processamento em lote em seu data lakehouse. A integração desempenha um papel vital na conexão de vários sistemas e aplicações dentro da infraestrutura de uma organização. Ele permite a ingestão contínua de dados de várias fontes, como bancos de dados, serviços em nuvem ou plataformas de streaming no data lakehouse.

Escalabilidade e flexibilidade da arquitetura Data Lakehouse  

Um dos principais benefícios da arquitetura data lakehouse é sua escalabilidade. Os data warehouses tradicionais muitas vezes têm dificuldade para lidar com o volume, a variedade e a velocidade cada vez maiores dos dados modernos. No entanto, com um data lakehouse, as organizações podem escalar horizontalmente sua capacidade de armazenamento adicionando mais nós ao seu cluster. Esse distribuído abordagem oferece manipulação eficiente de grandes quantidades de dados sem comprometer o desempenho. 

A flexibilidade oferecida pela arquitetura é crucial na adaptação às necessidades de negócios em evolução. Os dados em uma lakehouse podem ser armazenados em sua forma bruta, sem qualquer esquema ou estrutura predefinida, facilitando a acomodação de novos tipos de informações à medida que surgem. Essa flexibilidade permite que as organizações capturem e armazenem diversos conjuntos de dados de diversas fontes sem se preocupar com transformações iniciais ou modificações de esquema.

A escalabilidade e a flexibilidade fornecidas pela arquitetura data lakehouse permitem que as empresas armazenem com eficiência grandes quantidades de informações estruturadas e não estruturadas, ao mesmo tempo em que permanecem adaptáveis ​​a mudanças futuras em seus requisitos analíticos.     

Ingestão e transformação de dados em Data Lakehouse

A análise em tempo real e o processamento em lote são componentes cruciais de uma arquitetura de data lakehouse, permitindo que as organizações aproveitem o poder dos dados ingestão e transformação. Esses recursos facilitam a extração de insights valiosos de dados históricos e em tempo real, garantindo a tomada de decisões oportunas e aumentando a agilidade geral dos negócios. 

Governança de dados e gerenciamento de qualidade em Data Lakehouses 

A governança e a qualidade dos dados são dois aspectos cruciais de uma arquitetura de data lakehouse – abrangendo vários componentes-chave, como aplicação de esquema, metadados gerenciamento e governança de dados. 

A aplicação do esquema desempenha um papel vital na manutenção da consistência e confiabilidade dos dados em um data lakehouse. Envolve definir e aplicar esquemas predefinidos para diferentes conjuntos de dados para garantir que a estrutura e o formato dos dados cumpram padrões específicos. Ao aplicar regras de esquema, as organizações podem evitar inconsistências ou discrepâncias nos seus conjuntos de dados, permitindo integração e análise perfeitas. 

O gerenciamento de metadados é outro componente essencial que auxilia na organização e descrição dos dados armazenados em um data lakehouse. Envolve a captura de metadados abrangentes, incluindo informações sobre a origem, estrutura, relacionamentos e padrões de uso dos dados. O gerenciamento eficaz de metadados permite melhor compreensão e descoberta dos conjuntos de dados disponíveis, ao mesmo tempo que facilita operações eficientes de consulta e recuperação. 

Gestão de dados é essencial para garantir a conformidade com requisitos regulatórios, políticas de privacidade, medidas de segurança e considerações éticas. Envolve o estabelecimento de políticas, procedimentos, funções, responsabilidades e estruturas para governar o gerenciamento geral de dados dentro de uma organização. A governança de dados garante a existência de controles apropriados para controle de acesso, mecanismos de autorização, trilhas de auditoria, políticas de retenção e outros aspectos relacionados à segurança de dados.

Mecanismo de consulta integrado e acesso unificado a dados

O mecanismo de consulta integrado permite consulta e processamento contínuos de grandes quantidades de dados armazenados no data lakehouse. Isso permite que as organizações realizem análises em tempo real em diversos conjuntos de dados sem precisar movê-los ou transformá-los em um sistema separado. 

Além disso, o recurso de acesso unificado a dados garante que todos os tipos de dados possam ser acessados ​​usando uma única linguagem ou interface de consulta. Isso simplifica o processo geral de gerenciamento de dados e reduz a curva de aprendizado de analistas e engenheiros. 

Recursos avançados para análise e segurança

A arquitetura do data lakehouse inclui recursos analíticos avançados e recursos de segurança. Um aspecto crucial é a capacidade de aproveitar dados de streaming em tempo real, o que permite às organizações processar e analisar informações à medida que elas chegam, permitindo a tomada de decisões oportunas. 

A integração de ML é outro componente vital de uma arquitetura de data lakehouse, que permite às organizações descobrir padrões e tendências valiosas, obter insights acionáveis ​​e fazer previsões precisas. 

Com o aumento dos casos de violações de dados e de privacidade, as medidas de segurança são uma prioridade máxima para as organizações globais. Os data lakehouses fornecem medidas de segurança avançadas, como métodos avançados de criptografia, controles de acesso baseados em funções, recursos de auditoria e conformidade com os padrões do setor. 

Quais são os benefícios da arquitetura Data Lakehouse?

Aqui está um resumo dos principais benefícios de um data lakehouse:

• Armazenamento centralizado de dados: Esse recurso oferece vários benefícios para melhor gerenciamento de dados e integração simplificada de dados. Com uma abordagem centralizada, as organizações podem armazenar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados num único local, eliminando a necessidade de vários sistemas isolados. 

• Acesso a múltiplas fontes de dados: Dados de diferentes departamentos, aplicações e fontes externas podem ser ingeridos no data lakehouse, criando uma visão holística dos ativos de informação da organização. As organizações podem impor políticas e controles consistentes em todas as informações armazenadas, garantindo a conformidade com os requisitos regulamentares. 

• Melhor gerenciamento da qualidade dos dados: Os processos de limpeza e transformação de dados podem ser aplicados uniformemente.     

• Escalabilidade e flexibilidade: A escalabilidade e a flexibilidade de uma arquitetura data lakehouse permitem que as organizações liberem o poder do gerenciamento de dados econômico. Com um data lakehouse, as empresas podem armazenar e processar facilmente grandes volumes de diversos conjuntos de dados, sem a necessidade de transformações extensas ou esquemas predefinidos. 

• Vantagem da nuvem: Ao aproveitar plataformas baseadas em nuvem, as organizações podem dimensionar dinamicamente seus recursos de armazenamento e computação de acordo com a demanda, otimizando custos e mantendo níveis de alto desempenho. 

• Análise em tempo real e tomada de decisão mais rápida: A adoção da arquitetura data lakehouse traz benefícios em análises em tempo real e processos de tomada de decisão mais rápidos. A análise em tempo real torna-se possível à medida que os dados são ingeridos e processados ​​quase em tempo real, eliminando a necessidade de ETL demorado. Ao consolidar dados estruturados e não estruturados em um único repositório, o data lakehouse permite que as empresas acessem grandes quantidades de informações de forma rápida e eficiente.

• Colaboração aprimorada e democratização de dados: A arquitetura Data Lakehouse também oferece recursos de colaboração aprimorados. Nas arquiteturas de dados tradicionais, os silos de dados muitas vezes dificultam a comunicação e a colaboração entre diferentes departamentos ou equipes dentro de uma organização. No entanto, com um data lakehouse, todos os dados são armazenados em um repositório centralizado, eliminando esses silos e promovendo a colaboração. 

• Utilização otimizada de recursos e recursos de ML: O data lakehouse aproveita o poder da computação em nuvem para armazenar e processar com eficiência grandes quantidades de dados em sua forma bruta. Ao consolidar dados estruturados e não estruturados em um único repositório, as empresas podem aproveitar ao máximo os recursos existentes. 

Qual é o futuro da arquitetura Data Lakehouse?

A engenharia de dados desempenhará um papel fundamental na formação do futuro de um data lakehouse. Os engenheiros de dados desempenham um papel crucial no projeto, construção e manutenção da infraestrutura necessária para implementações bem-sucedidas de data lakehouse. Eles são responsáveis ​​por desenvolver pipelines de dados escaláveis ​​e eficientes que ingerem, transformam e armazenam grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados. 

• Conteúdo com tecnologia de SEO e distribuição de relações públicas. Seja amplificado hoje.
• PlatoData.Network Gerativa Vertical Ai. Capacite-se. Acesse aqui.
• PlatoAiStream. Inteligência Web3. Conhecimento Amplificado. Acesse aqui.
• PlatãoESG. Carbono Tecnologia Limpa, Energia, Ambiente, Solar, Gestão de resíduos. Acesse aqui.
• PlatoHealth. Inteligência em Biotecnologia e Ensaios Clínicos. Acesse aqui.
• Fonte: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/