<p>Possuir um Data Lake significa ter um potencial supercomputador feito de diversos computadores. A tecnologia necessária para isso foi criada pelo Google e hoje é uma realidade em diversas empresas do Brasil e do mundo.</p>
<p>Para as organizações, os Data Lakes significam duas oportunidades de aumentar as suas margens: reduzir custos com tecnologias de sistemas legado muito caras, bem como criar aplicativos inovadores para alavancar o negócio.</p>
<p>Reduzir custos com ferramentas tradicionais é um tema muito comum ao redor da criação de um Data Lake. Os casos mais comuns são migrações de bancos de dados, mitigação de mainframes, redução de custo com ferramentas analíticas e muito mais.</p>
<p>Já na inovação, as empresas estão utilizando algoritmos de inteligência artificial para aproveitar a capacidade dos Data Lakes. Quanto maior o volume de dados, maior a precisão dos resultados. Daí a importância de ter ambientes de dados que suportem grandes volumes para processamento.</p>
<p>No processo de implantação de um Data Lake, é extremamente importante considerar o papel da governança dos dados nesse ambiente. Com volumes altíssimos podendo ser armazenados nesse ambiente, é natural que exista a possibilidade de não mais poder compreender o que está ali dentro se não houver uma organização adequada. É natural, portanto, que processos de implantação desse tipo de solução venham em conjunto com projetos de governança e segurança, evitando riscos e acelerando a entrega de resultados.</p>
<p>O futuro do Big Data reserva infinitas possibilidades que, quando bem gerenciadas, facilitarão os processos das corporações, com baixo custo e elevada eficiência. Se tais medidas caminharem juntas com a devida segurança e governança, construir um Data Lake só poderá acelerar o crescimento das empresas em qualquer hora ou lugar. Quando a sua organização vai construir um Data Lake é, no fim, apenas uma questão de tempo.</p>
<p><em>(*) Co-fundador da Semantix, empresa especializada em Big Data, Inteligência Artificial, Internet das Coisas e Análise de dados.</em></p>
