Em muitos momentos de suas existências, organizações de diferentes portes e segmentos precisam tomar decisões sobre situações que estavam fora do previsto. Nesses e outros desafios, os dados são fundamentais para que se chegue à conclusão mais viável, certeira e rápida. E quando isso acontece ajuda muito ter uma central com todos os dados que rodeiam e servem o negócio, ou seja, um data lake. Quer entender melhor sobre o que estamos falando? Então não deixe de ler esse post.
Data lake: o que é?
Data lake é um conceito de armazenamento de dados na estrutura de big data de uma organização, seja on premise ou em cloud computing. Na tradução para o português, o termo significa “lago de dados”. Na prática, se traduz em um repositório no qual são armazenados dados de diferentes fontes escolhidas pela organização. É importante destacar que essas informações chegam brutas, ou seja, da forma que foram coletadas, sem filtros, refinamentos ou análises prévias.
Em geral, os data lakes são construídos em três etapas. A primeira refere-se ao momento de coleta das informações. Na segunda fase, os dados são direcionados ao armazenamento no repositório. Por fim, é possível conectar ao data lake plataformas de consulta aos dados. Nessa arquitetura, os dados podem ser armazenados de maneira estruturada, semiestruturada ou sem qualquer estrutura.
Possíveis fontes de dados do data lake
As fontes de dados do data lake podem variar de acordo com o perfil, o desejo e as necessidades do negócio. As origens dessas informações podem ser apps, bancos de dados, dispositivos, mídias sociais, serviços, nuvem, soluções de IoT e páginas da web, entre outras. Os formatos também variam: planilhas, textos, imagens, vídeos, áudios, etc.
Quem está apto a acessar as informações do data lake
Como tratam-se de dados armazenados da forma como foram gerados, a visão dessas informações não é refinada. Portanto, esses dados costumam ser melhor aproveitados por especialistas em big data, como cientistas, analistas e engenheiros de dados, quando esses precisam, de maneira rápida, objetiva e sem impedimentos, fazer, por exemplo, uma modelagem preditiva ou gerar um insight imediato.
Porque é importante proteger o data lake?
O data lake é um local com grande quantidade de entradas e saídas de dados. E também muitas plataformas diferentes se conectam para garantir esse tráfego de dados.
Além disso, grande parte dados importantes da empresas são armazenados dentro desses data lakes, alguma falha pode levar a um grande vazamento.
Ter soluções que garantam a visibilidade do que está sendo armazenado e qual é o caminho dos dados é o primeiro passo para estabelecer defesas e minimizar o risco de vazamentos e perdas.
Quatro boas práticas para proteger o data lake
Para que o seu lago de dados (data lake) não se transforme em um pântano de dados (data swamps), é fundamental adotar boas práticas de proteção às informações coletadas. Isso quer dizer, agregar ao conceito data lake:
1. Governança das informações
Somente a governança das informações vai permitir que os especialistas em big data tenham visibilidade ao acessar o data lake. Com ela, define-se o que é coletado e armazenado, de onde, como e por quê. Também atribui-se metadados a essas informações e define-se quem pode acessar o que.
2. Rotinas de manutenção
É fundamental determinar rotinas de manutenção das informações, ou seja, de organização e limpeza da base de dados do data lake. Assim, ficará mais fácil tanto localizar as informações desejadas quanto otimizar o espaço de armazenamento, mantendo apenas o que realmente faz sentido para o negócio.
3. Protocolos de segurança
Por ser um celeiro de tantas informações, naturalmente, o data lake se torna um dos focos do cibercriminosos, ou seja, bastante elegível a ser observado pelo viés da cibersegurança. Por isso, a recomendação é que sua infraestrutura seja blindada com soluções tecnológicas de criptografia, autenticação multifator e controle de acesso, por exemplo. Assim, a organização também se mantém mais longe das penalidades das leis de privacidade e dos ataques ransomware. Porém, aqui o cuidado é que as barreiras não interfiram negativamente na qualidade e na fluidez da experiência dos usuários das informações.
4. Soluções de anonimização e proteção de dados
Algumas soluções que permitem a classificação de dados e visibilidade dos dados contam com soluções de anonimização, encriptação e tokenização dos dados contidos nos data lakes. Essas soluções, como é o caso da comforte, auxiliam a minimizar os riscos no caso de ciberataques.
Como alertam os especialistas do Gartner, os data lakes não controlados limitam a capacidade das organizações de obter o valor total de seus investimentos em iniciativas de big data. Eles ressaltam que “os profissionais técnicos devem aprimorar suas arquiteturas de big data com tecnologias automatizadas de governança de dados para oferecer suporte a análises avançadas”.
Nós sabemos como guiar a sua organização nessa jornada. Vamos agendar uma reunião?
