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Data Lake: o que é, importância, arquitetura, tipos e vantagens

2 de abril de 2021

Utilizar o data lake a favor da sua estratégia tem tudo a ver com os desafios atuais.



Na era do big data, há um vasto universo de dados e suas incontáveis fontes.


Todos eles precisam ser coletados e, posteriormente, armazenados pelas empresas para serem tratados e, só então, utilizados como informação útil.


Nesse processo, o data lake é um elemento fundamental, porque será a partir dele que o tratamento de dados começa.


Avance na leitura, descubra o que isso significa e como aplicar em suas rotinas e projetos.


DATA LAKE: O QUE É?


Data lake é o repositório de dados usado pelas empresas para operacionalizar um outro recurso: o big data.


O conceito foi mencionado com destaque pela primeira vez pelo Chief Technical Officer (CTO) do Pentaho, James Dixon.

Desde então, a definição aceita de data lake é a de uma fonte de dados.


É dele que negócios de todos os segmentos tiram informações que serão, posteriormente, tratadas e estruturadas para orientar a tomada de decisões.


QUAL É A DIFERENÇA ENTRE DATA LAKE E DATA WAREHOUSE?


Paralelamente ao conceito de data lake, caminha o de data warehouse, ou armazém de dados, traduzido para o português.

Nesse caso, a diferença entre data lake e data warehouse está na maneira como as informações estão dispostas em cada um desses repositórios. 


Neste conceito, os dados ficam “estocados” em estado bruto, sem qualquer tratamento.


Já nos data warehouses, eles recebem uma certa filtragem, sendo armazenados apenas depois de serem catalogados ou hierarquizados de alguma forma.

DATA LAKE: POR QUE DEVO TER NA MINHA EMPRESA?


Dados sempre fizeram parte dos processos decisórios das empresas, pelo menos naquelas em que a gestão é mais profissional.

A diferença, hoje, é que operamos com volumes realmente colossais de informação.


Portanto, sem essa solução, o trabalho de prospecção e modelagem desses dados seria uma tarefa humanamente impossível.


É por isso que é tão necessário: com ele, a sua empresa passa a ter um recurso que fará toda a diferença em suas decisões.


Veja algumas das suas vantagens a seguir.


1- DADOS SEMPRE DISPONÍVEIS


Você talvez conheça o caso da UPS, que passou a economizar milhões de litros de combustível pelo realinhamento das rotas dos seus caminhões por meio do big data.


Para ter resultados como esse, a empresa precisou de fontes de dados confiáveis e, acima de tudo, constantemente disponíveis.


É onde um data lake se mostra um ponto de apoio fundamental, já que é dele que se extrai a informação necessária.


2- MAIS FLEXIBILIDADE


Nem sempre um processo de análise de dados começa de forma clara e com a informação a ser tratada pronta para o uso.


Nesse caso, um data lake é útil no sentido de permitir uma garimpagem de dados de diversos tipos e que poderão ser tomados como ponto de partida de futuros diagnósticos.


3- INFORMAÇÃO NO VOLUME IDEAL


Como você viu, a diferença da análise de dados de hoje para a do passado é que, agora, trabalha-se com volumes na casa dos terabytes para cima.


Sendo assim, esse recurso é a maneira mais prática de assegurar que a gestão da empresa terá à disposição a quantidade de informação certa para gerar insights de valor.


4- CUSTOS MENORES DE IMPLEMENTAÇÃO


Um data warehouse pode ser a melhor solução quando se tem um orçamento mais folgado ou a empresa já está mais amadurecida digitalmente.


Por outro lado, nos negócios que ainda não são propriamente data driven, um repositório de dados se mostra um recurso mais adequado, já que abre um leque de possibilidades maior.


Data warehouses trazem um certo nível de sofisticação que, para quem não está habituado, pode tornar os dados armazenados de pouca utilidade.



Por isso, o data lake, além de ser mais simples de assimilar, demanda custos menores, já que dispensa toda uma arquitetura para estruturar a informação.


QUAIS SÃO OS PRINCIPAIS DESAFIOS?

Um data lake é, em essência, um espaço virtual onde vale mais a quantidade do que a qualidade dos dados.


Não por acaso, há quem o chame de data swamp, ou pântano de dados, já que existe sempre o risco de que ele venha a se tornar um grande aglomerado de informação sem utilidade.


Por isso, o maior desafio ao implementar um data lake é torná-lo efetivo para a empresa, ou seja, uma verdadeira fonte de dados relevantes e que possam ser estruturados para os fins propostos.


Para que essa seja uma verdadeira solução analítica, conte com especialistas para ajudá-lo: fale com a FiveActs!

ARQUITETURA DO DATA LAKE


Por falar em arquitetura de data lake, ainda que seja mais fácil de implementar, é preciso considerar também as etapas a serem seguidas nesse processo.


Vamos conhecer quais são?


#1 LANDING ZONE


O estágio inicial consiste em construir um data lake destacado dos principais sistemas de TI da empresa.


A ideia aqui é bem simples: criar um ambiente virtual de captura de dados, o que justifica o seu baixo custo e escalabilidade.


Nessa fase, ele não passa de um local onde as informações serão armazenadas em estado bruto, ou seja, sem qualquer tipo de tratamento ou classificação.


#2 DATA SCIENCE ENVIRONMENT


No segundo estágio de implementação do data lake, os profissionais passam a acessá-lo em regime experimental.


Assim, será possível retirar dados para posterior criação de protótipos, por exemplo.


Tudo aqui não passa de experimento. Na verdade, a ideia é já ir testando o repositório de dados e conferir se ele atende às demandas para as quais foi projetado.


Por essa razão, neste momento, é possível implantar ferramentas de código aberto, que, por sua vez, são úteis para a criação de outros ambientes de teste.


#3 OFFLOAD FOR DATA WAREHOUSES


Avançando pela implementação desse recurso, agora, as informações passam a se integrar aos enterprise data warehouses (EDW) da empresa.


Nesse estágio, os dados “frios”, isto é, aqueles que não se espera utilizar, pelo menos não em curto prazo, já ocupam um espaço significativo no data lake.


#4 CRITICAL COMPONENT OF DATA OPERATIONS


Na última etapa, o data lake já substituiu os data marts, os tradicionais repositórios de pequena escala que fazem parte de um data warehouse.


Com isso, as empresas podem optar por criar sistemas de varredura de dados externos, permitindo extrair a informação como se fosse um motor de busca interno.


DATA LAKE: EXEMPLO E APLICAÇÃO


Casos de sucesso não faltam para ilustrar o quanto a aplicação de data lake gera retorno para as empresas que o fazem.


Veja a seguir três exemplos extraídos de situações reais de companhias que tiveram bons resultados ao implementá-lo.


FARMACÊUTICA POUPA TEMPO, DINHEIRO E ESPAÇO


O primeiro caso é o de uma empresa farmacêutica com aproximadamente 7.000 funcionários e receita de cerca de US$ 10 bilhões. 


Com 450TB de dados espalhados por três locais, a organização estava ficando sobrecarregada e, por isso, recorreu a uma parceria para formatar seu data lake.


Primeiramente, o objetivo era mover o máximo possível dos processos em Business Intelligence para a nuvem.

No entanto, essa mudança trazia desafios: alto custo e longo tempo para ser concluída.


A solução encontrada foi criar um data lake virtual, uma alternativa que se revelou mais barata e que pôde ser implementada em menos tempo.


Vale destacar que, no processo, a empresa identificou 30% dos seus dados como redundantes, desatualizados ou triviais, o que permitiu um expressivo corte de dados.


SEGURADORA REORGANIZA DADOS EM E-MAILS


Há também o caso de uma famosa seguradora com 30.000 funcionários e US$ 25 bilhões em receita que tinha quase 3 bilhões de e-mails (280TB de dados) presos em um arquivo de e-mail legado.

Para processar tamanha quantidade de dados, ela precisou recorrer a soluções analíticas que permitissem reunir informações estatísticas sobre eles.


Inicialmente, a empresa deixou os dados onde estavam e em sua forma original.


Só em uma segunda fase ela extrairia todos os endereços de e-mail para construir o repositório físico do futuro data lake.


Muitos dados sem utilidade foram, em seguida, armazenados em uma nova estrutura, passando a ser tratados com uma solução em enterprise content management (ECM).


Com isso, ela manteve sua base de endereços de e-mail e pôde dar continuidade às suas estratégias de vendas utilizando ferramentas como o e-mail marketing.


EMPRESA MÉDICA ENCONTRA AGULHA EM PALHEIRO


O terceiro caso é o de uma empresa internacional de dispositivos médicos que acumulou mais de 90TB em discos rígidos externos e servidores, além de farto material com origem em processos judiciais.

O desafio era ousado: desenvolver uma única interface para encontrar uma “agulha em um palheiro” a qualquer momento. 


Depois de implementar um aplicativo específico, hoje, o data lake dessa empresa continua a ser preenchido, já tendo ultrapassado os 100TB de dados e caminhando para mais.


Seja qual for a “agulha” nesse palheiro, hoje, ela poderá ser encontrada com muito menos esforço.


CONCLUSÃO


Na maioria das empresas orientadas por dados, o data lake é um recurso essencial.


Afinal, como trabalhar com big data sem uma referência ou, pelo menos, um ponto de apoio para dar os primeiros passos na análise de dados?


Esse é o propósito principal quando se adota o conceito: permitir que os gestores encontrem informações úteis e a um baixo custo, de forma a usá-las na formulação de estratégias.


No entanto, o trabalho não para por aí.


Para implementar um data lake conforme as melhores práticas, sua opção é a consultoria da FiveActs.


Temos mais de 15 anos de experiência com soluções analíticas de dados, então, seja qual for o seu desafio, tenha certeza de que podemos ajudar a encontrar respostas.

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Databricks Unity Catalog Metrics: Entenda Como Essa Solução Possibilita Definições Consistentes de Métricas Empresariais

Por Equipe de especialistas Five Acts • 16 de agosto de 2024
Introdução Em um mundo onde as decisões orientadas por dados são importantes para o sucesso do negócio, a consistência e a governança das métricas empresariais se tornam essenciais. Porém, com o crescente volume de informações que são gerados a todo momento, realizar um bom gerenciamento de dados tornou-se bastante desafiador. Deste modo, o Unity Catalog Metrics, da Databricks, surge como uma solução robusta que permite às equipes de dados definirem e utilizarem métricas empresariais de forma consistente em toda a organização, podendo ter uma visualização clara e de ponta a ponta de todos os seus dados. Assim, este artigo busca esclarecer como o Unity Catalog Metrics possibilita essas definições consistentes, promovendo decisões de negócios mais informadas e eficazes. O que é o Unity Catalog Metrics? O Unity Catalog Metrics é uma funcionalidade dentro do Unity Catalog da Databricks, projetada para fornecer um sistema de governança de dados que unifica a forma como as métricas empresariais são definidas, gerenciadas e acessadas. Ele permite que as empresas estabeleçam uma única fonte de verdade para suas métricas, garantindo que todos os usuários e aplicações utilizem as mesmas definições e cálculos para tomar decisões de negócios. Principais Funcionalidades 1. Definições Consistentes de Métricas : O Unity Catalog Metrics assegura que todas as métricas empresariais sejam definidas de maneira uniforme. Isso é alcançado por meio da centralização das definições de métricas em um catálogo governado, onde as regras de cálculo e os critérios de medição são claramente especificados e padronizados. 2. Governança de Dados : Com controles de acesso baseados em funções (RBAC) e trilhas de auditoria detalhadas, o Unity Catalog Metrics proporciona um ambiente seguro e auditável para a definição e uso de métricas. Isso ajuda a evitar discrepâncias e promove a conformidade com regulamentações e políticas internas. 3. Integração com Ferramentas de BI e Análise : A integração nativa com diversas ferramentas de Business Intelligence (BI) e plataformas analíticas permite que as métricas sejam facilmente acessadas e utilizadas por diferentes equipes, garantindo que todos os insights derivem das mesmas bases de dados e cálculos. 4. Gerenciamento Centralizado de Metadados e Usuários: Antes do Unity Catalog, cada workspace do Databricks utilizava um metastore Hive separado, o que exigia sincronização manual de metadados, levando a inconsistências. O Unity Catalog unifica metadados entre workspaces, armazenando-os no nível da conta, permitindo uma visão consistente de usuários e grupos e facilitando a colaboração.

Como o Alteryx pode transformar o seu setor financeiro: traga mais eficiência e desempenho para a rotina da sua empresa

Por Equipe de especialistas Five Acts • 8 de agosto de 2024
No mundo financeiro, a busca por eficiência e precisão tem sido incansável. Processos fiscais, contábeis, de auditoria e FP&A (Planejamento e Análise Financeira) exigem não apenas precisão, mas também rapidez e adaptabilidade. Neste cenário, o Alteryx surge como uma solução que oferece uma plataforma de automação e análise de dados com o objetivo de transformar a maneira como os departamentos financeiros operam. Neste artigo, exploramos como o Alteryx pode impactar seu setor financeiro, detalhando os benefícios e explicações técnicas associadas. Setor Fiscal Entenda como simplificar a previsão e tomada de decisões estratégicas A previsão fiscal e a tomada de decisões estratégicas são cruciais para a saúde financeira de uma empresa. Com o Alteryx, é possível simplificar esses processos utilizando suas poderosas ferramentas de automação e análise de dados. Ele permite a integração de dados de diversas fontes, limpeza e preparação dos mesmos, facilitando a construção de modelos preditivos precisos. Isso resulta em previsões fiscais mais robustas e decisões estratégicas bem informadas. Escalabilidade e Automação A análise fiscal se beneficia da escalabilidade e automação proporcionadas pelo Alteryx. A plataforma permite escalar operações em todo o departamento fiscal, abrangendo desde o uso geral até impostos diretos e indiretos. A gestão de dados fiscais é automatizada, reduzindo o desperdício de tempo manual e proporcionando insights detalhados em minutos através do Alteryx Auto Insights. Isso permite visualizar tendências e oportunidades, identificar a causa raiz com facilidade e tomar decisões orientadas por dados. FP&A Aprimore a previsão e análise de variações hipotéticas No campo de FP&A, a capacidade de realizar previsões precisas e análises de variações hipotéticas é essencial. O Alteryx oferece funcionalidades avançadas para automatizar a gestão orçamentária, permitindo a criação de cenários "e se" de forma rápida e eficiente. Com a automação de tarefas repetitivas e a capacidade de manipular grandes volumes de dados, o Alteryx melhora significativamente a precisão das previsões e agiliza a análise financeira. Planejamento e Análise Financeira: faça análises de cenários com tecnologia preditiva O planejamento e a análise financeira (FP&A) são cruciais para o crescimento sustentável de qualquer negócio. O Alteryx permite avançar nessa área através de análises de cenários mais inteligentes e tecnologia preditiva de ponta. A plataforma facilita a identificação de variâncias com um clique e a geração de histórias a partir de dados brutos em minutos. Isso permite aos analistas financeiros focar em estratégias de crescimento em vez de tarefas operacionais. Auditoria Reduza custos, crie testes e validações de ponta a ponta A auditoria pode ser um processo demorado e custoso. O Alteryx transforma essa realidade ao automatizar testes e validações de ponta a ponta. Utilizando suas ferramentas de análise e visualização de dados, o Alteryx permite identificar anomalias e padrões suspeitos com rapidez. Isso não só reduz os custos operacionais, mas também aumenta a precisão e a confiança nos processos de auditoria. Contabilidade Automatize o fechamento do mês, lançamento contábil e consolidação A contabilidade é uma área que se beneficia enormemente da automação. O Alteryx oferece soluções para automatizar o fechamento do mês, o lançamento contábil e a consolidação. Isso inclui a automação da reconciliação de contas e a eliminação de tarefas manuais, resultando em processos mais rápidos e menos propensos a erros. Além disso, a plataforma facilita a análise de grandes volumes de dados contábeis, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões. Economia de Tempo e Precisão com Analytics No contexto contábil, o Alteryx economiza centenas de horas de extração de dados, limpeza e manutenção de registros. A automação da reconciliação de contas, dos lançamentos contábeis manuais e do fechamento no fim do mês permite que os contadores se concentrem em atividades de maior valor agregado. A precisão é aumentada e os processos são significativamente acelerados. Automatização do Analytics: Elevando a Análise Fiscal, Financeira e de Auditorias Por fim, o Alteryx eleva o patamar da análise fiscal, financeira e de auditorias, juntando-se a empresas líderes do setor no desenvolvimento de bases sólidas para evitar desperdícios significativos nos processos de coleta e reconciliação. A automatização dessas etapas permite que especialistas se libertem de tarefas repetitivas e concentrem seus esforços em análises estratégicas, gerando valor real para a organização.  Conclusão O Alteryx oferece uma transformação significativa para o setor financeiro, automatizando processos complexos e melhorando a eficiência e a precisão. Desde a simplificação da previsão fiscal até a automação da contabilidade, auditoria e FP&A, o Alteryx capacita as equipes financeiras a focarem em estratégias de crescimento e tomadas de decisão baseadas em dados. Adotar o Alteryx é um passo decisivo para qualquer organização que deseja maximizar seu desempenho financeiro e se manter competitiva no mercado.

Databricks Mosaic AI Model Serving - Entenda como essa ferramenta vai potencializar análises com LLMs

Por Equipe de especialistas Five Acts • 18 de julho de 2024
O Databricks Mosaic AI Model Serving é uma plataforma que permite aos usuários criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial personalizados, utilizando dados específicos de sua organização. Ele se integra com outras ferramentas da Databricks, como o Databricks Lakehouse Platform, para facilitar a análise de dados e a geração de insights avançados. Deste modo, esta ferramenta representa um avanço significativo na integração de LLMs em fluxos de trabalho analíticos, prometendo transformar a maneira como os analistas de dados e profissionais de BI interagem com a inteligência artificial e oferecendo uma abordagem sem código, que torna a tecnologia avançada acessível e eficaz. O que é o Mosaic AI Model Serving? O Mosaic AI Model Serving fornece uma interface unificada para implantar, controlar e consultar modelos de AI. Cada modelo servido está disponível como uma API REST que pode ser integrada ao seu aplicativo da Web ou cliente. O serviço oferece alta disponibilidade e baixa latência para modelos implantados, ajustando-se automaticamente à demanda, economizando custos de infraestrutura e otimizando o desempenho. Essa funcionalidade utiliza computação serverless. A plataforma oferece suporte para: Modelos personalizados: Pacotes de modelos Python no formato MLflow, que podem ser cadastrados no Unity Catalog ou no workspace do registro de modelo. Exemplos incluem Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch e Hugging Face. Modelos de última geração: Modelos básicos selecionados que suportam inferência otimizada, como Llama-2-70B-chat e Mistral-7B, disponíveis para uso imediato. Modelos externos: Modelos de IA generativos hospedados fora da Databricks, como GPT-4 da OpenAI e Claude da Anthropic. O que são LLMs? Large Language Models (LLMs) são modelos de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de dados textuais para entender, gerar e responder a texto de maneira semelhante à humana. Eles são capazes de realizar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução de idiomas, resumo de textos, resposta a perguntas e geração de texto. Integração Eficiente de LLMs Embora os LLMs ofereçam respostas rápidas e precisas a perguntas específicas, seu verdadeiro valor é realizado quando integrados aos processos de ponta a ponta. O Databricks Model Serving facilita essa integração, permitindo que respostas geradas por LLMs alimentem fluxos de trabalho contínuos no Databricks Lakehouse Platform e aplicativos de IA em tempo real. Aplicações de IA na Prática As capacidades desta solução são vastas, englobando três principais áreas de aplicação: Mineração de Texto: Estruturação de informações não estruturadas para acelerar a obtenção de insights a partir de grandes volumes de dados. Exemplos incluem a classificação e o resumo de textos. Geração de Conteúdo: Criação de novos conteúdos a partir de dados existentes, como a elaboração de e-mails comerciais, apresentações de PowerPoint e até mesmo código de programação. Recuperação de Informações: Extração e reorganização de informações de múltiplas fontes para facilitar o consumo e a tomada de decisão. Exemplos incluem a pesquisa em documentos e a criação de relatórios detalhados. Facilitação do Processo Analítico O Databricks Model Serving é mais do que uma interface de chat. Ele oferece uma integração profunda com o Databricks Lakehouse Platform, abrangendo desde a preparação de dados até a validação de respostas e tarefas específicas de casos de uso. Essa integração proporciona uma navegação intuitiva e sem código através do complexo cenário da IA generativa. Escolhendo o LLM Certo Um dos principais desafios na utilização de LLMs é selecionar o modelo adequado para cada tarefa. O Databricks Model Serving simplifica esse processo com uma estrutura de avaliação que considera tamanho, velocidade e custo, além de fornecer métricas de desempenho líderes do setor. Personalização com Dados Proprietários O desempenho dos LLMs pode ser significativamente aprimorado com a incorporação de dados proprietários. O Databricks Model Serving oferece várias formas de fazer isso: Ajuste Fino do Modelo: Para um controle detalhado sobre o desempenho do modelo. Geração de Aumento de Recuperação (RAG): Para adicionar conhecimento externo e reduzir a alucinação. Segurança e Privacidade de Dados A segurança é uma prioridade no Databricks Model Serving. A ferramenta permite que os LLMs sejam hospedados em ambientes de dados privados, garantindo que as interações e dados permaneçam seguros dentro da organização. Isso proporciona controle total e aderência às políticas de governança de dados. Benefícios e Vantagens Interface unificada: Gerencie todos os modelos em um único local e consulte-os com uma única API, simplificando o processo de experimentação, personalização e implantação. Personalização segura: Integração com o Databricks repositório de recursos e Mosaic AI Vector Search, permitindo ajuste fino com dados proprietários. Governança e monitoramento: Gerencie centralmente todos os endpoints do modelo, definindo permissões e monitorando a qualidade. Redução de custos: Otimizações garantem a melhor taxa de transferência e latência, ajustando-se automaticamente à demanda. Alta disponibilidade e segurança: Suporta mais de 25 mil consultas por segundo com latência de menos de 50 ms, protegendo dados com múltiplas camadas de segurança. Conclusão O Databricks Model Serving é uma ferramenta que capacita analistas a alavancar o poder dos LLMs de maneira eficiente e segura. Com sua abordagem sem código e integração perfeita com o Databricks Lakehouse Platform, ele transforma processos analíticos, impulsionando a automação e a tomada de decisões rápidas e informadas. A Five Acts já está conduzindo seus clientes nessa jornada de inovação, pronta para se adequar a essa tendência do mercado que promete transformar o futuro das análises de dados nos próximos anos. Entre em contato com um de nossos consultores e descubra como podemos ajudar sua empresa a tratar os dados como um diferencial estratégico.
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