O que é um data lakehouse?

Escalabilidade e flexibilidade na gestão de dados

Os data lakehouses podem ser dimensionados sem dificuldades para comportar volumes crescentes de diversos tipos de dados, o que proporciona às empresas agilidade para se adaptarem a cenários de dados em mudança.

O Microsoft OneLake no Fabric é um data lake aberto que pode ser dimensionado sem limites, ingerir dados estruturados e não estruturados e processar montantes enormes de dados, enquanto otimiza o desempenho nos motores de análise.

Os data lakehouses incorporam medidas de segurança robustas para salvaguardar os dados sensíveis. A OneLake, por exemplo, utiliza ferramentas de segurança e governação líderes na indústria para garantir a qualidade dos dados da sua organização e que apenas as pessoas certas têm o acesso certo a esses dados. Isto ajuda a sua organização a manter-se em conformidade com os regulamentos da indústria e protegida contra o acesso não autorizado.

Com armazenamento na nuvem eficiente em termos de custos e processamento de dados otimizado, os data lakehouses oferecem uma solução acessível para armazenar e analisar dados em grande escala, tanto estruturados como não estruturados. O Microsoft Fabric reduz ainda mais os custos ao fornecer um único conjunto de capacidade e armazenamento que pode ser utilizado para cada carga de trabalho.

Ao proporcionarem aos cientistas de dados e aos analistas a capacidade de realizar análise em tempo real de dados em transmissão em fluxo, os data lakehouses permitem às organizações responder rápida e proativamente à medida que surgem alterações nas condições. Cargas de trabalho como o Fabric Real-Time Intelligence podem ingerir e transformar dados de fluxo contínuo, consultar em tempo real e acionar ações em resposta.

A arquitetura do Data Lakehouse consiste em vários componentes-chave que funcionam em conjunto para criar um sistema unificado de gestão e análise de dados. Segue-se uma descrição pormenorizada de cada componente:

1. Ingestão. A camada de ingestão é responsável pela recolha de dados de várias fontes, incluindo bases de dados, aplicações, dispositivos IoT e API externas, tanto em lote como em tempo real. OFabric Data Factory permite-lhe implementar fluxos e pipelines de dados para ingerir, preparar e transformar dados num conjunto rico de fontes. Esta camada assegura que todos os dados relevantes - estruturados, semi-estruturados e não estruturados - estão disponíveis para análise, fornecendo uma visão abrangente do panorama da organização.

2. Armazenamento. O nível de armazenamento funciona como a base do lago de dados, tratando grandes volumes de dados em bruto utilizando soluções de armazenamento escaláveis e económicas. Esta camada permite que os dados sejam armazenados no seu formato bruto, acomodando vários tipos de dados, como texto, imagens e vídeos, ao mesmo tempo que elimina a necessidade de esquemas rígidos para que os dados possam ser mais escaláveis.

3. Metadados. A camada de metadados cataloga os ativos de dados e mantém a informação do esquema, o que garante a qualidade dos dados para uma consulta eficiente. As equipas de dados podem compreender o contexto e a estrutura dos dados com que estão a trabalhar, o que resulta em informações mais eficazes.

4. API. A camada API fornece a interface que os programadores, os cientistas de dados e os analistas utilizam para aceder e interagir com os dados. Esta camada é crucial porque permite que diferentes aplicações e utilizadores trabalhem com os dados sem necessitarem de conhecimentos técnicos aprofundados sobre a arquitetura subjacente.

5. Consumo. A camada de consumo engloba as ferramentas e plataformas que dão a cada utilizador a capacidade de analisar e visualizar dados. Isto inclui ferramentas de business intelligence (BI) como o Power BI, bem como cargas de trabalho de ciência de dados e aprendizagem automática como o Fabric Data Science , que utilizam os dados armazenados no lakehouse. A camada de consumo transforma os dados brutos em informações acionáveis, permitindo que os intervenientes de toda a organização tomem decisões baseadas em dados.não processados

Quer esteja a migrar os seus dados ou a criar uma solução totalmente nova, a implementação de um data lakehouse envolve várias etapas críticas. Segue-se uma descrição geral passo a passo do processo, incluindo as principais considerações:

1. Avaliar o panorama. Em primeiro lugar, é necessário identificar todas as fontes de dados existentes, incluindo bases de dados, aplicações e feeds externos. Para compreender os requisitos de armazenamento, convém categorizar os dados nessas fontes como estruturados, semi-estruturados ou não estruturados.

2. Definir requisitos e objetivos. Em seguida, é essencial que defina claramente os seus objetivos, o que o ajudará a determinar as suas necessidades com base no volume de dados e no crescimento previstos. Para proteger os seus dados sensíveis, deverá também identificar os requisitos de conformidade que terá de cumprir.

3. Escolher a pilha tecnológica. Escolha uma solução de armazenamento na nuvem ou no local que suporte as suas necessidades de data lakehouse e, em seguida, avalie as opções de processamento e análise de dados. Também deverá selecionar as ferramentas que irá utilizar para catalogação, gestão e controlo de linhagem.

4. Desenvolver uma estratégia de migração. Para minimizar as perturbações ao desenvolver uma estratégia de migração, deverá planear uma migração faseada, começando pelos dados menos críticos. Avalie a qualidade dos dados, identifique as tarefas de limpeza ou transformação necessárias e estabeleça estratégias de cópia de segurança para garantir a integridade dos dados.

5. Criar pipelines. Depois de estabelecer a sua estratégia de migração, é altura de definir processos para fontes de ingestão de dados em lote e em tempo real utilizando APIs. Para simplificar ainda mais a ingestão de dados, poderá também considerar a implementação de ferramentas de automatização, como o Microsoft Power Automate, para reduzir a intervenção manual.

6. Configurar a gestão do armazenamento. Ao configurar o sistema de armazenamento, o utilizador deve fazê-lo de acordo com a estrutura definida para cada tipo de dados. Estabeleça práticas de gestão de metadados para garantir que os dados possam ser encontrados e defina também permissões de acesso e protocolos de segurança para salvaguardar os dados.

7. Estabelecer um quadro analítico. Nesta altura, vai querer ligar as suas ferramentas de BI e de análise, como o Power BI, para a criação de relatórios e visualização. Terá também de fornecer aos programadores as estruturas, ferramentas e pontos de acesso necessários para a aprendizagem automática e a análise avançada.

8. Monitorizar, otimizar e iterar. Quando terminar a implementação, vai querer avaliar regularmente o desempenho, avaliar as capacidades de armazenamento e processamento utilizando a funcionalidade de monitorização de ponta a ponta como a que se encontra no Fabric. Também é necessário estabelecer um mecanismo de feedback com os utilizadores para identificar áreas de melhoria e otimização.

As principais organizações do mundo estão a utilizar arquiteturas de data lakehouse para otimizar a utilização dos seus dados, impulsionar a tomada de decisões e promover a inovação em todas as operações. Eis alguns exemplos notáveis de implementações bem sucedidas:

1. Uma única fonte de informações
A empresa da cadeia de fornecimento alimentar sediada nos Países Baixos Flora Food Group procurou consolidar várias ferramentas de análise numa única plataforma mais eficiente, pelo que recorreu ao Fabric para unificar os seus canais de relatórios, engenharia de dados, ciência de dados e segurança numa única solução. Ao ligar todos os seus fluxos de dados, a empresa conseguiu simplificar a arquitetura da sua plataforma, reduzir custos e oferecer informações mais detalhadas e atempadas aos seus clientes, o que, por sua vez, melhorou a prestação de serviços e a satisfação do cliente.

2. Análise avançada e aprendizagem automática
O Melbourne Airport, o segundo aeroporto mais movimentado da Austrália, necessitava de atualizar para versão superior as suas capacidades de análise de dados para melhorar a eficiência operacional e a experiência dos passageiros. Ao adotar o Fabric, a organização conseguiu consolidar dados de uma vasta gama de origens de dados, incluindo sistemas de estacionamento, de vendas e operacionais do aeroporto, bem como alargar o acesso a informações baseadas em dados tanto para utilizadores empresariais técnicos como não técnicos. Como resultado, o aeroporto obteve um aumento de 30% na eficiência do desempenho em todas as operações relacionadas com dados.

3. IA e aprendizagem profunda
A empresa de inovação digital Avanade tinha como objetivo melhorar os processos de tomada de decisões estratégicas na sua organização utilizando tecnologias de IA. Ao unificar o seu património de dados com a Fabric e ao formar mais de 10 000 funcionários em análise de dados, a Avanade estabeleceu as bases para que os utilizadores adotem mais facilmente a IA. Os utilizadores puderam utilizar as competências que aprenderam para desenvolver soluções de IA personalizadas, incluindo diferentes dashboards criados em linguagem natural e Copilot no Power BI.

4. Informações em tempo real
A Dener Motorsport, a principal organizadora da Porsche Carrera Cup Brasil, foi incumbida de fornecer dados abrangentes e atualizados sobre o desempenho e a reparação dos automóveis, tanto aos engenheiros como aos clientes. Ao adotar o Fabric e implementar as suas funcionalidades de análise, armazenamento e criação de relatórios em tempo real, a organização conseguiu apoiar melhor os intervenientes com informações acionáveis e em tempo real. Numa corrida recente, os engenheiros conseguiram mesmo identificar uma falha no motor de um carro de corrida Porsche, o que os levou a retirar o carro por razões de segurança.