O Data Lakehouse está moldando o futuro da análise de IoT
O mercado de armazenamento e análise de dados testemunhou uma jornada transformadora, evoluindo dos limites estruturais do armazenamento de dados para os territórios consideráveis e desconhecidos dos data lakes.Com a evolução do armazenamento e do controle de dados, surgiu um conceito inovador que une os data lakes e os data warehouses (armazenamento de dados): o "data lakehouse".
À medida que a infraestrutura de IoT se expande a cada dia, o mesmo acontece com as complexidades associadas ao tratamento dos volumes de dados que exigem armazenamento e classificação. Vamos ver como a mais recente abordagem de armazenamento de dados muda a análise do setor de IoT e como é aplicada junto com outras soluções.
Os principais conceitos: Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse
Originalmente, o data warehousing implicava um sistema de armazenamento de dados estruturados para necessidades específicas de inteligência empresarial e geração de relatórios. Ao mesmo tempo, as empresas perceberam o valor dos dados não estruturados - dados brutos e confusos, como imagens ou vídeos, que geralmente constituem a maior parte dos dados corporativos. Eles contêm os insights, como os que estão ocultos em anos de interações com e-mails de clientes ou em registros extensos de vídeos da linha de produção. Infelizmente, não se alinha com a abordagem estruturada oferecida pelos data warehouses.
Como resultado, surgiram os data lakes, que oferecem uma maneira direta de armazenar dados em seu estado bruto e não processado. Embora sejam inquestionavelmente poderosos como ferramentas de armazenamento de dados, os data lake também apresentam desafios específicos, incluindo preocupações com a governança de dados, privacidade, complexidades técnicas e ausência de indexação ou estrutura de dados.
De acordo com a perspectiva do Gartner, há uma mudança em direção à convergência de data warehouses e data lakes, resultando em uma solução unificada conhecida como data lakehouse. Ela integra as funcionalidades de ambos, com o objetivo principal de melhorar a agilidade geral da análise e, ao mesmo tempo, diminuir a redundância de dados, simplificar a arquitetura de dados e fornecer uma visão semântica consistente para todos os dados analíticos.
Assim como os data lakes, os data lakehouses armazenam dados estruturados e não estruturados, eliminando a necessidade de infraestruturas separadas de data warehouse e data lake. Nos cenários em que ambos são empregados, os dados no armazém normalmente alimentam a análise de BI (business intelligence), enquanto os dados no lago servem para fins de ciência de dados, que podem abranger IA, por exemplo, aprendizado de máquina e armazenamento para casos de uso futuros ainda a serem definidos.
Saiba mais sobre a diferença entre as três arquiteturas de dados no IDC Perspective: Data Warehouses, Lakes e Lakehouses.
Qual armazenamento de dados escolher e a quem se destina?
Um segmento significativo de usuários de data lakehouse é composto por organizações que buscam progredir em sua jornada de análise, fazendo a transição do business intelligence (BI) básico para o domínio da inteligência artificial (IA). Por exemplo, no contexto de uma cidade inteligente, durante a fase de BI, um governo municipal pode implantar sensores de IoT para coletar dados ambientais e de tráfego para relatórios e análises fundamentais. À medida que avançam, a integração da IA permite a otimização dinâmica de sinais de trânsito, a previsão de congestionamento e o planejamento urbano aprimorado por meio da análise de dados provenientes de vários sensores e canais.
Comparação de armazenamentos de dados pela Gartner Data & Analytics Summit 2023
Ao mesmo tempo, a escolha entre um data lake, data warehouse, data lakehouse ou até mesmo um data hub implica o caso de uso e os requisitos exclusivos de cada organização. Em muitos casos, elas exigem a implementação de duas ou mais dessas soluções de dados. Por exemplo, considere um cenário no setor de saúde. Uma organização pode empregar um lago de dados para gerenciar grandes volumes de dados não estruturados de pacientes para aplicações de pesquisa e ciência de dados. Além disso, poderia utilizar um data warehouse para gerar relatórios sobre os resultados dos pacientes e as operações do hospital. Além disso, um hub de dados pode ser implementado para distribuir produtos de dados médicos controlados para várias partes interessadas. Por fim, um data lakehouse poderia ser usado para análises avançadas, mesclando insights do data lake do paciente e do data warehouse estruturado para aprimorar os sistemas de suporte a decisões clínicas.
Data Hubs, Data Lakes e Data Lakehouses funcionam de forma integrada.
Data Lakehouse e seus benefícios na IoT
O data lakehouse incorpora camadas de metadados, atuando como intermediários entre dados não estruturados e dados para categorização. Isso melhora a classificação e a indexação de dados brutos, transformando-os em dados estruturados e organizados por meio de processos como transações ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade). Outros recursos abrangem uma arquitetura desacoplada, permitindo fluxos de dados em tempo real diretamente acessíveis por ferramentas analíticas, aprimorando o processamento de dados e simplificando a extração de dados.
As razões para adotar o data lakehouse em aplicativos de IoT são bastante sólidas:
Variedade de dados da IoT. A IoT gera uma grande variedade de tipos de dados, abrangendo dados estruturados de sensores e dados não estruturados de fontes como imagens, texto e voz. Essa é uma tarefa específica do data lakehouse para lidar com isso.
Processamento em tempo real. A IoT frequentemente envolve fluxos de dados em tempo real ou quase em tempo real. Os data lakehouse se alinham perfeitamente com a necessidade de processamento de dados de IoT em tempo real para permitir a rápida tomada de decisões e a extração de insights.
Ciência de dados e IA. Os dados da IoT servem como um recurso valioso para aplicativos de ciência de dados e IA, incluindo manutenção preditiva, detecção de anomalias e otimização. A capacidade de armazenar e analisar dados de IoT não estruturados em um data lakehouse permite que as organizações usem a IA e o aprendizado de máquina para obter insights valiosos.
Gestão de dados e conformidade. No âmbito da IoT, em que a segurança e as considerações normativas são fundamentais, o data lakehouse introduz procedimentos automatizados de governança e conformidade de dados. Esses procedimentos permitem que as organizações gerenciem com segurança os dados da IoT e, ao mesmo tempo, cumpram as normas de privacidade.
Análise avançada e IA. Às vezes, os dados da IoT contêm dados que só podem ser extraídos por meio de análises avançadas, como visão computacional ou processamento de linguagem natural. Um data lakehouse permite a aplicação desses métodos de análise avançada aos dados da IoT. Ao mesmo tempo, o data lakehouse apoia a transição de muitas organizações de aplicativos de IoT focados em BI para casos de uso mais orientados por IA.
Explore mais sobre o armazenamento de dados com foco na IoT e descubra mais sobre as tendências de marketing nesse nicho na pesquisa da ABI sobre tecnologias de armazenamento de dados de IoT
À medida que as organizações continuam sua jornada analítica, a escolha entre data lake, data warehouse, data lakehouse ou data hub continua sendo crucial, com a flexibilidade de implantar várias soluções simultaneamente, adaptadas a casos de uso, requisitos e resultados potenciais específicos. No entanto, o lakehouse está gradualmente traçando um curso em direção a um futuro mais inteligente e mais informado.