Data Lake: todos os dados da empresa em um só lugar

Centralizamos dados de ERP, CRM, planilhas, APIs, sensores e arquivos em um repositório único e escalável na nuvem, pronto para BI, ciência de dados e Inteligência Artificial.

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data lake · zonas de dados

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Data Lake

BrutaTratadaAnalítica

Consumo

Power BICiência de dadosAgentes de IA

Ingestões

ERP · diáriook

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01Conceito

O que é um Data Lake?

Um Data Lake é um repositório central que armazena dados em qualquer formato, estruturados, semiestruturados e não estruturados, no estado em que eles chegam e com custo baixo de armazenamento em nuvem.

Diferente de um banco tradicional, o esquema é aplicado na leitura: os dados entram primeiro e ganham estrutura conforme cada análise precisa. Isso dá liberdade para explorar, cruzar fontes e treinar modelos de IA sem perder nenhuma informação no caminho.

Dados de todos os sistemas em um só repositório
Armazenamento barato e escalável na nuvem
Base pronta para BI, ciência de dados e IA

data lake · visão geral

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Data Lake

BrutaTratadaAnalítica

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Pipelines

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02Na prática

Veja um Data Lake em operação

Prints e vídeos reais da plataforma, cadastrados no admin. Escolha uma tela ao lado.

data lake · ingestão

OrigemERP e CRM

IngestãoCarga incremental

Zona brutaFormato original

Zona tratadaLimpo e padronizado

Ingestões de hoje

erp.faturamento06:00 · 4 minConcluído

crm.oportunidades06:10 · 2 minConcluído

iot.sensorescontínuoExecutando

arquivos.notas06:30 · 6 minConcluído

03Benefícios

O que um Data Lake resolve na sua empresa

Fim dos silos de dados

Informações de ERP, CRM, planilhas e sistemas legados reunidas em um único repositório, sem cópias espalhadas.

Qualquer formato de dado

Tabelas, JSON, logs, imagens, PDFs e dados de sensores convivem no mesmo lugar.

Custo de armazenamento menor

Armazenamento em objeto na nuvem custa bem menos que manter tudo em bancos relacionais.

Escala sem reestruturar

O volume cresce e a arquitetura acompanha, sem precisar refazer o ambiente.

Base para IA e ciência de dados

Modelos de machine learning e agentes de IA treinados com o histórico completo da empresa.

Histórico preservado

O dado bruto fica guardado: dá para reprocessar e responder perguntas que ainda nem foram feitas.

arquitetura · zonas do data lake

Fontes

BrutaLogsJSONImagens

Tratada

LimpezaPadronizaçãoQualidade

Consumo

AnalíticaBIIA

Pipelines

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04Arquitetura

Arquitetura em zonas: do dado bruto ao dado pronto para análise

Organizamos o Data Lake em zonas com regras claras de qualidade e acesso, para que ele não vire um "pântano de dados".

Cada zona tem catálogo, controle de acesso e linhagem, e você sabe de onde veio cada informação e quem pode usá-la.

Zona bruta: o dado como chegou da origem
Zona tratada: dados limpos, padronizados e deduplicados
Zona analítica: dados modelados para BI e IA
Catálogo, linhagem e controle de acesso em todas as zonas

05Sinais

Quando o Data Lake faz sentido

Sinais de que a sua empresa já precisa de um repositório central:

Os dados estão espalhados em vários sistemas e planilhas
Existem dados não estruturados que hoje ninguém aproveita
O volume de dados cresce rápido e o banco atual ficou caro
A empresa quer começar projetos de ciência de dados e IA
Cada área tem a sua própria "versão da verdade"
Relatórios demoram porque dependem de extrações manuais

06Comparativo

Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse e Data Mesh: qual a diferença?

As quatro abordagens resolvem problemas diferentes e muitas empresas combinam mais de uma. O comparativo abaixo ajuda a entender onde cada uma se encaixa.

Critério	Data Warehouse	Data Lake	Lakehouse	Data Mesh
O que é	Arquitetura de dados	Arquitetura de dados	Arquitetura de dados	Modelo organizacional
Tipos de dado	Estruturados	Estruturados, semiestruturados e não estruturados	Todos os tipos, na mesma base	Todos, organizados por domínio
Esquema	Definido na gravação	Definido na leitura	Tabelas abertas com esquema e transações	Definido por cada domínio, com padrões comuns
Uso principal	BI, relatórios e indicadores	Exploração, ciência de dados e IA	BI, ciência de dados e IA no mesmo lugar	Escalar dados em empresas com muitas áreas
Governança	Centralizada	Depende de catálogo e regras	Centralizada, com catálogo	Federada entre os domínios
Custo de armazenamento	Mais alto	Baixo, em nuvem	Baixo, em nuvem	Depende da plataforma usada

Não sabe qual arquitetura faz sentido para a sua empresa? Fazemos o diagnóstico do seu ambiente e indicamos o desenho mais adequado para o seu momento.

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07Metodologia

Como implantamos o seu Data Lake

Da avaliação das fontes ao dado sendo consumido no BI, com entregas em etapas e validação a cada fase.

Diagnóstico das fontes
Mapeamos sistemas, volumes, frequência de atualização e as perguntas de negócio que o Data Lake precisa responder.
Desenho da arquitetura
Definimos nuvem, zonas, formatos de arquivo, catálogo e regras de acesso, alinhados à realidade da sua TI.
Ingestão
Construímos os pipelines que trazem os dados de cada origem, com cargas completas e incrementais.
Tratamento e qualidade
Padronizamos, limpamos e validamos os dados para que cheguem confiáveis às zonas de consumo.
Governança
Catálogo, linhagem, segurança e políticas de acesso por área e perfil.
Consumo e sustentação
Conectamos Power BI, ciência de dados e IA, treinamos o time e acompanhamos a operação.

08Tecnologias

Tecnologias que usamos no seu Data Lake

Atuamos com as principais plataformas de dados do mercado e escolhemos a combinação certa para o seu ambiente, sem amarrar a sua empresa a uma única ferramenta.

Microsoft Azure

Data Lake Storage, Data Factory e Synapse para ingestão, armazenamento e orquestração.

ADLSData FactorySynapse

AWS

Amazon S3, Glue, Redshift e Athena para lake, catálogo e consultas.

S3GlueRedshift

Google Cloud

BigQuery e Cloud Storage para analytics em escala.

BigQueryCloud Storage

Microsoft Fabric

OneLake, Lakehouse e Warehouse na mesma plataforma, integrados ao Power BI.

OneLakeLakehousePower BI

Databricks

Plataforma Lakehouse com Delta Lake, processamento em escala e Unity Catalog.

Delta LakeSparkUnity Catalog

Power BI

A camada de consumo: dashboards e indicadores sobre a base de dados.

DashboardsDAXSemântico

09FAQ

Perguntas sobre Data Lake

Se a sua dúvida não estiver aqui, fale com um especialista.

Falar com um especialista

Qual a diferença entre Data Lake e Data Warehouse?

O Data Warehouse guarda dados estruturados e já modelados para relatórios. O Data Lake guarda dados em qualquer formato, como eles chegam, e aplica a estrutura só na hora da análise. Muitas empresas usam os dois juntos, ou unem os dois em um Lakehouse.

Data Lake substitui o meu ERP ou o meu banco de dados?

Não. Os sistemas continuam sendo a origem das transações. O Data Lake recebe uma cópia dos dados para análise, sem interferir na operação.

Como evitar que o Data Lake vire um pântano de dados?

Com organização em zonas, catálogo de dados, regras de qualidade e controle de acesso desde o início do projeto.

Em qual nuvem o Data Lake pode ficar?

Trabalhamos com Azure, AWS e Google Cloud, e com plataformas como Microsoft Fabric e Databricks. A escolha depende do ambiente que a sua empresa já usa.

Dá para conectar o Power BI ao Data Lake?

Sim. O Power BI consome os dados da zona analítica, com atualização automática e controle de acesso.

Dê o próximo passo

Pronto para centralizar os dados da sua empresa?

Fale com um especialista da BDA Solutions e descubra como estruturar um Data Lake que vira base para BI e IA.

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Integrar, transformar e automatizar dados e processos para a tomada de decisão.

Nosso principal objetivo é ajudar os clientes a tomarem as melhores decisões para seus negócios baseados nos seus dados e processos, de forma rápida e consistente, diminuindo os riscos e aumentando a rentabilidade dos negócios.

Atuamos em Grandes Projetos

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Resultados comprovados

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Solução de Ponta a Ponta

Da estratégia à operação: planejamos, arquitetamos, implementamos e sustentamos todo o ecossistema de dados da sua empresa, sem fragmentação, sem terceiros, sem ruído.