O Analytics deve extrair o máximo de insights, certo? Bem, para fazer isso, você precisará de acesso completo a todos os dados relevantes. Um data lake é um armazenamento central para todos os tipos de dados em sua forma original e não estruturada. Os data lakes são geralmente mais econômicos do que os data warehouses para casos de uso de análise incorporada.
O Analytics deve extrair o máximo de insights, certo? Bem, para fazer isso, você precisará de acesso completo a todos os dados relevantes.
Analytics é o processo de transformar dados em insights. Não faltam casos de uso para ajudar as empresas a tomar melhores decisões para atingir seus objetivos. Esses objetivos geralmente incluem melhorar a satisfação do cliente, aumentar a receita e reduzir custos.
Quando os provedores de SaaS incorporam análises em seus aplicativos, o valor que eles fornecem aos usuários só aumenta. Afinal, melhorar a experiência do usuário e a satisfação do cliente são fundamentais para a retenção.
Mas por que mais empresas de SaaS não usam data lakes?
Por que tantos insistem em usar data warehouses tradicionais que se tornam extremamente caros?
Vamos descobrir isso.
O que é um lago de dados?
Um data lake é um armazenamento central para todos os tipos de dados em sua forma original e não estruturada.
Ao contrário dos data warehouses tradicionais, os data lakes podem ingerir, armazenar e processar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
De acordo com , “Um data warehouse armazena dados em um formato estruturado. É um repositório central de dados pré-processados para análise e inteligência de negócios. Por outro lado, um data lake é um repositório central de dados brutos e não estruturados. Você pode armazenar os dados primeiro e processá-los mais tarde.”
Vantagens de um Data Lake
Um data lake é um repositório principalmente de dados brutos de sistemas operacionais. O data lake mantém volumes de dados próximos ao seu formato bruto. Em seguida, catalogamos e armazenamos dados de forma barata em um formato que outros sistemas possam consumir prontamente.
A AWS escreve que um data lake é uma boa opção para as seguintes análises:
aprendizado de máquina/treinamento de IA
cientistas e analistas de dados
análise exploratória
descoberta de dados
transmissão
análise operacional/avançada
análise de big data
perfil de dados
Os data lakes são escaláveis?
Sim. A AWS observa que um data lake “permite armazenar quaisquer dados em qualquer escala”.
Os data lakes podem lidar com diferentes tipos de dados, como estruturados, semiestruturados e não estruturados. Freqüentemente, eles se originam de:
bancos de dados
arquivos
Histórico
mídia social
Quão flexível é o armazenamento em Data Lake?
OvalEdge, fornecedora de um conjunto de governança e catálogo de dados, dos data lakes. “Um data lake pode armazenar dados multiestruturados de diversas fontes.
Um data lake pode armazenar:
Histórico
XML
multimídia
dados do sensor
binário
dados sociais
bater papo
dados de pessoas
OvalEdge expande isso para análises. Eles afirmam que exigir que os dados estejam em um formato específico é uma obstrução. “O data lake do Hadoop permite que você não tenha esquemas ou defina vários esquemas para os mesmos dados. Resumindo, permite dissociar o esquema dos dados, o que é excelente para análises.
Quanto custa usar um data lake?
Os data lakes são geralmente mais econômicos do que os data warehouses para casos de uso de análise incorporada.
Os custos de data warehouse, como o Snowflake, muitas vezes aumentam fora de controle devido a consultas simultâneas. As demandas de computação em uma plataforma SaaS são diferentes de uma função analítica interna.
O custo também é menor porque:
data lakes exigem menos esforço para construir
tem latência muito baixa
pode apoiar a análise de dados
Sem a necessidade de esquema e filtragem, os custos de armazenamento podem ser mais baixos em relação ao armazenamento de dados.
O que é um armazém de dados?
Um data warehouse é um armazenamento de dados principalmente de dados transformados, selecionados e modelados de sistemas upstream. Os data warehouses usam um formato de dados estruturado.
Em nosso blog, discutimos a diferença entre para análises multilocatários. A função do engenheiro de dados envolve transformar o data lake em um data warehouse. Esse processo é semelhante ao modo como uma capivara nadadora se adapta ao seu ambiente. O cientista de dados do bebê capivara pode então realizar análises.
Vantagens de um data warehouse
Data Warehouses são otimizados para dados estruturados
Os data warehouses usam um formato de dados estruturado ou relacional para armazenamento de dados.
Um data warehouse também leva mais tempo para ser construído e fornece menos acesso aos dados brutos. No entanto, como os dados requerem curadoria, geralmente é um local mais seguro e produtivo para análise de dados.
Como : “Tanto os data lakes quanto os armazéns podem ter fontes de dados ilimitadas. No entanto, o armazenamento de dados exige que você projete seu esquema antes de salvar os dados. Você só pode carregar dados estruturados no sistema. “
A AWS expande isso com “Por outro lado, os data lakes não têm tais requisitos. Eles podem armazenar dados não estruturados e semiestruturados, como logs de servidores web, fluxos de cliques, mídias sociais e dados de sensores.”
Bom para locatário único/análise interna
Os dados estruturados em um warehouse ajudam os usuários a gerar relatórios rapidamente devido ao rápido desempenho das consultas. Isso depende da quantidade de dados e da alocação de recursos de cálculo.
Databricks : “Os data warehouses tornam possível analisar de forma rápida e fácil dados de negócios carregados de sistemas operacionais, como sistemas de ponto de venda, sistemas de gerenciamento de estoque ou bancos de dados de marketing ou vendas. Os dados podem passar por um armazenamento de dados operacionais e exigir limpeza de dados para garantir a qualidade dos dados antes que possam ser usados no armazém de dados para relatórios.”
Desafios de um data warehouse
Eles não estão prontos para vários locatários
A maioria dos data warehouses armazena grandes volumes de dados, mas geralmente não para análises multilocatários.
Se você usa um data warehouse para potencializar sua análise multilocatário, a abordagem adequada é vital. Snowflake e Redshift são úteis para organizar e armazenar dados. No entanto, eles podem ser desafiadores quando se trata de analisar dados de vários locatários.
Os data warehouses para análise multilocatário exigem modelagem e engenharia significativas antecipadamente, resultando em custos substancialmente mais altos . Sem falar na total falta de uma camada semântica para implementar as permissões do usuário.
Falta de lógica de segurança multilocatário
Proteger dados em aplicativos SaaS multilocatários pode ser difícil. Especialmente ao conectar gráficos diretamente ao data warehouse.
O gerenciamento e a governança de dados exigem middleware desenvolvido sob medida. Isso existe na forma de tabelas metatabelas, controles de acesso do usuário e uma camada semântica que orquestra a segurança dos dados.
A conexão ao seu data warehouse requer a construção de outra camada semântica. Este componente traduzirá a lógica multilocatário do seu aplicativo web front-end de volta para a lógica do data warehouse. Infelizmente, este processo pode ser particularmente complicado.
Snowflake descreve três padrões para projetar um data warehouse para análise multilocatário. Eles : “A tabela multilocatário (MTT) é o padrão de design mais escalonável em termos do número de locatários que um aplicativo pode suportar.
Essa abordagem oferece suporte a aplicativos com milhões de locatários. Possui uma arquitetura mais simples dentro do Snowflake. A simplicidade é importante porque a expansão de objetos torna o gerenciamento de uma miríade de objetos cada vez mais difícil ao longo do tempo.”
Custos de computação caros
Quando um data warehouse potencializa a análise multilocatário, os custos contínuos também podem ser altos.
A despesa computacional das taxas por consulta cresce exponencialmente com uma plataforma multilocatário.
Este é particularmente um problema com a nuvem de dados Snowflake. É lógico que os custos aumentem com o aumento do uso, assim como acontece com a infraestrutura de nuvem pública. Infelizmente, costumam ser exponenciais, e não na proporção exata do seu valor agregado. [Experimente nossa ]
Escalabilidade é outro desafio
A análise do seu SaaS deve estar disponível quase instantaneamente para todos.
É improvável que você tenha uma quantidade significativa de tempo ocioso. Seus usuários obtêm mais valor quando usam suas análises. Mais uso deve equivaler a mais receita e retenção de clientes.
Os fornecedores de SaaS devem trabalhar para garantir que um data warehouse seja dimensionado sem problemas com o aumento do número de locatários.
Por que um Data Lake é melhor para análises incorporadas em um aplicativo SaaS multilocatário?
Existem algumas maneiras pelas quais um data lake é a melhor escolha para análises incorporadas em um aplicativo SaaS multilocatário.
1) Data lakes multilocatários simplificam aplicativos de escalonamento
A consolidação das despesas gerais de armazenamento, computação e administração em infraestrutura compartilhada reduz significativamente os custos para provedores e assinantes inquilinos à medida que a base de usuários cresce.
No entanto, é importante dimensionar corretamente os clusters de recursos. As demandas de simultaneidade são reais dentro de uma base de locatários SaaS.
Os data lakes também são vantajosos para o isolamento de dados do locatário. Com os locatários acessando a mesma instância, controles de acesso rígidos impedem a visibilidade dos dados de outros locatários.
2) Lidar com diversos formatos de dados
Os tipos de dados estão aumentando. Os líderes de produtos de plataformas SaaS desejam oferecer análises melhores, mas seu data warehouse muitas vezes os impede.
Os data lakes abrem opções de análise. Quando dados semiestruturados estão em jogo, bancos de dados como o MongoDB tornam-se mais fáceis de armazenar em um data lake.
Com opções de dados não estruturados, você pode até oferecer análises de texto para casos de uso de atendimento ao cliente.
3) Escalabilidade para vários locatários
Os data warehouses não podem ser expandidos facilmente para multilocação sem um esforço significativo de desenvolvimento. Para obter multilocação com um data warehouse, você deve construir uma infraestrutura adicional. Existem processos lógicos entre o banco de dados e o aplicativo voltado para o usuário que as próprias equipes de engenharia precisam construir.
4) Isolamento e segurança de dados
Os data warehouses enfrentam dificuldades com a segurança em nível de linha em ambientes multilocatários.
Cada solução de data warehouse requer esforços adicionais para garantir a separação de dados no nível do locatário. Esse desafio aumenta com o controle de acesso no nível do usuário.
5) Vantagens de custo
Os data lakes aumentam mais facilmente e exigem menos computação. Esse é um motivo importante para potencializarmos nosso .
O pioneiro do streaming de dados, Confluent, : “Os data lakes são os mais eficientes em termos de custos, pois são armazenados em sua forma bruta, enquanto os data warehouses ocupam muito mais armazenamento ao processar e preparar os dados a serem armazenados para análise. ”
Desafios da implementação de um data lake
1) Recursos qualificados
Engenheiros de software não são engenheiros de dados.
Se você mesmo estiver construindo, precisará de um engenheiro de dados para dimensionar adequadamente um data lake para . O dimensionamento de software é diferente do dimensionamento de consultas analíticas.
A engenharia de dados envolve a criação de sistemas para coletar, armazenar e analisar dados, especialmente em grande escala. Um engenheiro de dados ajuda as organizações a coletar e gerenciar dados para obter insights úteis. Eles também convertem dados em formatos para análise e aprendizado de máquina.
Qrvey elimina a necessidade de engenheiros de dados . E, claro, eliminar a necessidade de engenheiros de dados reduz os custos e acelera o tempo de lançamento no mercado.
2) Integração com sistemas existentes
Para analisar dados de múltiplas fontes, os provedores de SaaS devem construir pipelines de dados independentes.
Qrvey também elimina isso para .
As empresas de SaaS que usam Qrvey não precisam da assistência de engenheiros de dados para construir e lançar análises. Caso contrário, as equipes acabarão construindo um pipeline de dados e um processo ETL separados para cada fonte.
Qrvey aborda esse desafio com uma camada de gerenciamento de dados pronta para uso com um pipeline de dados unificado que oferece:
Uma única API para ingerir qualquer tipo de dados
Conectores de dados pré-construídos para bancos de dados e data warehouses comuns
Um mecanismo de regras de transformação
Um data lake otimizado para requisitos de escala e segurança que incluem multilocação quando necessário
Melhores práticas para usar uma análise multilocatário de Data Lake
Definindo uma estratégia de dados clara
Qualquer organização que busque gerar análises deve ter uma estratégia de dados.
como “um plano de longo prazo que define a tecnologia, os processos, as pessoas e as regras necessárias para gerenciar os ativos de informação de uma organização”.
Muitas vezes, isso é um desafio maior do que você espera.
Muitas organizações pensam que seus dados estão limpos, assim como as pessoas pensam que seus smartphones estão limpos. No entanto, ambos estão frequentemente cheios de !
A limpeza de dados é o processo de fixação de dados em um conjunto de dados. Os problemas normalmente observados são dados incorretos, corrompidos, formatados incorretamente ou incompletos.
Os dados duplicados são uma preocupação especial quando se combinam múltiplas fontes de dados. Se ocorrer rotulagem incorreta, é particularmente problemático. Um problema ainda maior com dados em tempo real.
A escalabilidade do banco de dados é outra área em que o otimismo costuma ser infundado. DesignGurus.io : “O dimensionamento horizontal de bancos de dados SQL é uma tarefa complexa repleta de obstáculos técnicos”.
Quem quer isso?
Implementando segurança e governança de dados
Os provedores de SaaS podem conceder permissões aos usuários que controlam o acesso a determinados recursos. O controle de acesso é necessário para cobrar taxas adicionais por módulos complementares.
Ao oferecer capacidade de análise de autoatendimento, sua estratégia de dados deve incluir controles de segurança.
Por exemplo, a maioria dos aplicativos SaaS usa níveis de usuário para oferecer recursos diferentes. Os “administradores” dos locatários podem ver todos os dados. Por outro lado, os usuários de nível inferior obtêm acesso apenas parcial. Essa diferença significa que todos os gráficos e criadores de gráficos devem respeitar esses níveis.
Também é complexo e desafiador manter a segurança dos dados se eles saírem do ambiente de nuvem. Quando os fornecedores de BI exigem que você envie seus dados para a nuvem, isso cria um risco de segurança desnecessário.
Por outro lado, com uma solução auto-hospedada como o Qrvey, seus dados nunca saem do ambiente de nuvem. Suas análises podem ser executadas inteiramente dentro do seu ambiente, herdando as políticas de segurança já implementadas. Isso é ideal para aplicativos SaaS. Isso torna sua solução não apenas segura, mas também mais fácil e rápida de instalar, desenvolver, testar e implantar.
Qrvey sabe que a análise começa com dados
O termo “análise” pode evocar imagens de painéis coloridos exibindo ordenadamente uma variedade de gráficos.
Esse é o fim do jogo, mas tudo começa com os dados.
É porque entendemos que a análise começa com os dados que a Qrvey se concentrou no uso de um data lake. Construímos uma plataforma de análise incorporada especificamente para análises multilocatários para empresas de SaaS. O objetivo é ajudar as equipes de produtos de software a fornecer análises melhores em menos tempo e, ao mesmo tempo, economizar dinheiro.
Mas tudo começa com dados.
Qrvey oferece opções flexíveis de integração de dados para atender a diversas necessidades. Ele permite conexões em tempo real com bancos de dados existentes e a ingestão de dados em seu data lake integrado.
Essa abordagem de data lake em nuvem otimiza o desempenho e a economia para consultas analíticas complexas. Além disso, o sistema normaliza automaticamente os dados durante a ingestão para que estejam prontos para análise e relatórios de vários locatários.
Qrvey oferece suporte a conexões com bancos de dados e data warehouses comuns como Redshift, Snowflake, MongoDB, Postgres e muito mais.
Também fornecemos uma API de ingestão para envio de dados em tempo real. Isso oferece suporte a dados JSON e semiestruturados, como .
Além disso, é possível ingerir dados de armazenamento em nuvem, como buckets S3, e dados não estruturados, como documentos, texto e imagens.
Qrvey inclui transformações de dados como um recurso integrado, eliminando a necessidade de serviços ETL separados. Com o Qrvey, não há mais necessidade de engenheiros de dados dedicados.
Deixe-nos mostrar como capacitamos você a agregar mais valor aos clientes enquanto cria menos software.
