Como construir um data lakehouse integrado na nuvem? Saiba aqui

O conceito de data lakehouse vem transformando a forma como empresas armazenam, organizam e consomem dados na nuvem. Diferentemente dos data warehouses tradicionais e dos data lakes puros, a abordagem lakehouse une a estrutura rígida do armazém de dados à flexibilidade do lago, viabilizando análises avançadas com governança e escalabilidade.

Essa convergência não só permite trabalhar volumes massivos de informações não estruturadas e estruturadas, como também simplifica o acesso a essas informações, reduzindo custos e aumentando a agilidade das operações.

Conheça, a seguir, os passos e camadas envolvidas para montar um data lakehouse integrado na nuvem do zero, priorizando segurança, integração e resultados reais.

O que é um data lakehouse e como ele se diferencia?

Lakehouse é um termo que surgiu da necessidade de unir o melhor dos dois mundos: a estruturação do warehouse, com tabelas, esquemas e controle de qualidade, e a flexibilidade do lake, que aceita múltiplos formatos de arquivo.

Enquanto o warehouse tradicional exige esquemas rígidos desde o início e foca em dados prontos para análise, o lake hospeda arquivos crus, nem sempre prontos para uso rápido. Já o lakehouse permite ingestão descomplicada, governança consistente e acesso ágil aos dados para equipes de ciência de dados e BI.

Quais são as principais etapas para construir um data lakehouse integrado?

Para montar essa solução na nuvem integrando diferentes plataformas, é indicado seguir uma arquitetura em camadas, otimizando cada etapa do fluxo de dados:

• Ingestão de dados: Nessa fase, são definidos conectores para coletar informações de fontes variadas, digitais ou legadas. Uma estratégia consistente de integração de dados faz toda diferença, permitindo automatizar cargas e garantir confiabilidade. Veja como integrar dados na prática.
• Armazenamento escalável: O dado chega e precisa ser armazenado de forma flexível, pronta para diferentes tipos de uso futuro. Serviços em nuvem, como Google Cloud, AWS ou Azure, oferecem armazenamento adequado, criptografado e redundante.
• Preparação e processamento: Aqui, entram tarefas como limpeza, padronização e enriquecimento, preparando informações para análise sem comprometer governança nem histórico.
• Layer de API e semântica: Esse componente expõe as informações para sistemas analíticos, dashboards e aplicações, tornando o acesso estruturado, seguro e rastreável.

Ao adotar uma arquitetura baseada em camadas, é possível beneficiar-se de extensões e integrações futuras sem reorganizar todo o sistema, apoiando crescimento e mudanças.

Integrando soluções de nuvem com foco em interoperabilidade

Na prática, poucas empresas apostam em apenas um serviço de cloud. As maiores conquistas vêm da integração entre diferentes plataformas. Com isso, tornam-se possíveis uniões como Google Cloud, AWS e Azure, maximizando a compatibilidade entre diferentes workloads.

• Interoperabilidade: uso de APIs padronizadas ou ferramentas de orquestração facilita a comunicação entre clouds.
• Segurança: políticas de acesso, criptografia ponta a ponta e monitoramento de atividades devem ser implementados desde o início.
• Governança: registro e rastreabilidade de manipulação e acesso a dados, apoiados por políticas bem definidas.
• Escalabilidade: a arquitetura precisa crescer junto com a demanda de consultas e volume de dados.

Mais detalhes sobre arquitetura de nuvem e infraestrutura podem ser encontrados nos conteúdos sobre arquitetura em nuvem, Google Cloud e infraestrutura de cloud computing.

O lakehouse redefine o uso corporativo de dados, entregando flexibilidade, controle e integração na nuvem, atendendo às demandas atuais de análise em tempo real e segurança. 

Seguindo as boas práticas de arquitetura e integração, é possível construir uma solução duradoura e alinhada à estratégia do negócio.

Para projetar um ambiente moderno de dados, conte com especialistas em integração, governança e nuvem. Entre em contato para saber como simplificar e potencializar sua estratégia com um data lakehouse eficiente!

Perguntas frequentes

O que é um data lakehouse?

Trata-se de uma arquitetura que mescla características de data lakes e data warehouses, permitindo armazenar e analisar grandes volumes de dados, estruturados e não estruturados, em uma única solução escalável e governada.

Como funciona um data lakehouse na nuvem?

Funciona através da ingestão de dados de várias fontes para um ambiente de nuvem, onde são armazenados de forma flexível e processados conforme as necessidades do negócio. O acesso é controlado por políticas de governança, e APIs permitem integração com ferramentas analíticas.

Quais são os benefícios do lakehouse?

Entre os benefícios estão redução de custos ao evitar múltiplas plataformas, facilidade de integração, escalabilidade elástica, governança centralizada e agilidade no acesso e análise de dados por diferentes equipes.

É seguro armazenar dados em lakehouse?

Sim, desde que sejam seguidas práticas de segurança na nuvem, como criptografia, controle de acesso baseado em perfis e monitoramento contínuo de atividades, o armazenamento é considerado confiável e protegido para dados sensíveis.

Quanto custa implementar um data lakehouse?

O valor depende do volume de dados, complexidade da solução, integrações necessárias e fornecedores de nuvem escolhidos. Pode variar bastante, sendo recomendável fazer uma avaliação personalizada conforme o cenário da empresa.