Os dados são “a bola da vez”, especialmente para o setor financeiro. Isso porque é graças a eles que os profissionais podem contar com informações para tomadas de decisão mais precisas.
Por exemplo, com os dados é possível fazer uma análise de padrões de transações para identificar atividades suspeitas. Eles podem ser usados também para entender as preferências dos clientes e melhorar a experiência de pagamento.
O potencial dos dados é imenso, mas, para que as análises possam ocorrer, antes de mais nada eles precisam estar armazenados em algum lugar. Existem ferramentas totalmente dedicadas para isso, como é o caso do data lake.
A seguir, explicamos para você as vantagens do data lake no setor financeiro, sua relação com Big Data, como ele funciona e quais são seus principais benefícios. Aproveite!
O que é Data Lake?
Data lake é um repositório que serve para armazenar uma grande quantidade de dados em seu formato nativo (original), ou seja, no formato bruto. Isso inclui desde dados estruturados, como uma planilha do Excel que lista vendas trimestrais por região, até os não estruturados, como os comentários de clientes nas redes sociais.
Dessa maneira, qualquer informação gerada pela/para a empresa vai primeiro para esse repositório. Normalmente, organizações utilizam data lakes para armazenar dados para análises futuras ou em tempo real.
Em uma tradução literal para o português, data lake significa “lago de dados”. Então, imagine um lago no qual, em vez de peixes, você tem uma grande quantidade de dados brutos. Esses dados não possuem uma finalidade definida e, assim, quando um analista precisa fazer uma análise, ele tem diversos tipos de peixes (os dados) para “pescar”.
Essa analogia ajuda a entender o fato de que em um data lake existem dados em diversos formatos, assim como em um lago é possível ter diferentes espécies de peixe. Por estarem no formato bruto, esses dados não foram manipulados e nem tratados, proporcionando uma análise mais completa.
Como funciona o Data Lake
Existem três tipos de dados que podem ser armazenados em um data lake: estruturados, não estruturados e semi-estruturados, o que significa que eles podem ser mantidos em um formato mais flexível. Entenda:
Dados Estruturados
Os dados estruturados são dados predefinidos, formatados e facilmente decifráveis por algoritmos de aprendizado de máquina. São mais fáceis de analisar e exemplos incluem: detalhes dos clientes – como nomes, endereços, números de telefone – níveis de estoque e valores numéricos.
Dados Não Estruturados
Não seguem uma estrutura predefinida. A consulta e análise deste tipo de dado é mais difícil, pois necessita de técnicas mais avançadas de IA e linguagem natural.
Como exemplos de dados não estruturados temos e-mails, interações em redes sociais, imagens e vídeos. Destacamos que eles fornecem informações valiosas para geração de insights. Inclusive, de acordo com este texto da IBM, projeções recentes indicam que os dados não estruturados representam mais de 80% de todos os dados empresariais.
Dados Semi-Estruturados
São uma combinação de dados estruturados com dados não estruturados. Possuem uma estrutura, mas ela não é tão rígida como no caso dos dados estruturados.
Por conta disso, possibilitam uma certa flexibilidade na estrutura dos dados. Para empresas que lidam com diferentes tipos de informações, isso pode ser uma vantagem. Além disso, com uma ferramenta específica para a consulta do formato do arquivo, os dados semi-estruturados são facilmente consultados.
Exemplos são: documentos XML, páginas da web e arquivos JSON.
Data Lake e Big Data: entenda a diferença
O Big Data é um conceito usado para se referir à coleta, armazenamento e análise de dados provenientes de uma variedade de fontes que crescem a taxas cada vez maiores. Por sua vez, o data lake refere-se ao repositório onde os dados brutos são armazenados.
Dito de outra maneira, o data lake é um componente do big data e é, portanto, parte integrante de uma estratégia de armazenamento e análise de dados.
Principais benefícios do Data Lake
O data lake é considerado como uma maneira moderna de armazenar uma grande quantidade de dados. Seus benefícios são:
Agilidade na inserção dos dados
Não é necessário ter um esquema de dados predefinidos para armazenar dados no data lake. Aliás, muitos dados são adicionados conforme são gerados (algo essencial para a análise em tempo real e a tomada de decisões imediatas).
Compatibilidade com outras ferramentas
Os data lakes são projetados para serem compatíveis com diversas ferramentas de Data Science e tecnologia. Um exemplo é o próprio suporte a uma variedade de formatos de armazenamento, como Parquet, Avro, ORC, JSON e CSV.
Baixo custo
Como você viu neste artigo, no data lake os dados são brutos, o que quer dizer que não há necessidade de processá-los antes de armazená-los. Como a estrutura é mais simples de implantar e até mesmo de manter, os custos são mais baixos.
Escalabilidade
A escalabilidade é uma das mais proeminentes características de data lakes, pois eles são projetados para receberem uma grande variedade e quantidade de dados conforme eles forem surgindo.
Melhores práticas para governança de dados em um Data Lake
Para garantir a integridade dos dados em formato bruto, ao mesmo tempo em que se busca facilitar o uso por parte de analistas, é fundamental implementar práticas de governança que estabeleçam camadas de acesso.
Essas camadas permitem controlar quem pode visualizar e manipular os dados, garantindo uma distribuição apropriada de permissões. É também importante implementar a autenticação de usuários, a qual assegura que apenas pessoas autorizadas tenham acesso aos dados.
Não podemos deixar de mencionar que a gestão eficiente de dados não se resume ao acúmulo de informações. Vai além disso, pois dados obsoletos, por exemplo, não apenas ocupam espaço, mas também podem distorcer análises cruciais para a tomada de decisões.
Nesse sentido, o monitoramento e controle da qualidade dos dados são fundamentais para manter a integridade e relevância das informações corporativas. Uma das maneiras de fazer isso é implementando regras de validação, limpeza e padronização.
Monitorar constantemente os dados é outra prática de governança indicada a fim de garantir que eles permaneçam em conformidade com as políticas e diretrizes legais, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Conclusão
Os data lakes são um repositório centralizado projetado para armazenar grandes volumes de dados em seu formato nativo. Esses dados podem ser estruturados, não-estruturados ou semi-estruturados.
A partir deles, analistas podem tirar diversos insights para melhorar os resultados da empresa. É o caso da experiência de pagamento. Por exemplo, quantas pessoas fazem pagamentos por Pix? Qual é o meio menos utilizado pelos seus clientes? Quais feedbacks eles dão quanto à experiência de compra?
Uma das maneiras de melhorar a experiência é com a automação dos processos financeiros, como:
- Faturamento
- Cobranças
- Lançamentos comerciais
- Folha de pagamento
- Pagamentos em geral
- Entre outros
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