Afinal, o que é data lake e como conectar ao seu BI?

Se existe um tema que ronda as conversas sobre decisões estratégicas baseadas em dados, é o tal do data lake. Desde que comecei a escrever sobre o universo de Business Intelligence, percebo uma avalanche de dúvidas e curiosidade ao redor desse conceito. Não é por acaso: vivemos numa era em que integrar dados diversos virou matéria-prima não só para a inovação, mas também para economias bilionárias, segundo reportou recentemente o Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos – a integração de dados já economizou mais de R$ 5 bilhões para o governo em menos de um ano (segundo dados do governo).

Neste artigo, quero explicar, de forma simples e direta, o que é data lake, por que ele vem revolucionando o BI, como conectá-lo a dashboards de última geração e, claro, mostrar como soluções como o Chat BI da Ultradash entram nesse cenário.

O que é um data lake afinal?

Já vi muita confusão entre data lake e banco de dados tradicionais. A diferença é grande. Enquanto bancos de dados relacionais armazenam dados estruturados em tabelas bem definidas, o data lake aceita todo tipo de informação: fotos, documentos, tabelas, dados em tempo real, arquivos de áudio, vídeos, tudo junto e misturado.

“Um data lake armazena grandes volumes de dados de qualquer origem, sem necessidade de estrutura pré-definida.”

Em minhas pesquisas, percebi que órgãos públicos, como o IBGE, vêm investindo pesado em projetos que centram a governança de dados em modelos como o data lake, buscando alinhar práticas aos padrões internacionais e fortalecer o domínio nacional dos dados (o IBGE detalhou esse processo recente).

O que me chama atenção nesses projetos é a flexibilidade: os dados chegam brutos, permanecem acessíveis e podem ser analisados de formas variadas, conforme a demanda. Não por acaso, empresas e governos aceleram a adoção desse modelo.

Por que usar data lake em projetos de BI?

Em vários projetos para clientes da Ultradash, testemunhei o desafio de cruzar bases que vêm de CRMs, ERPs, planilhas, sistemas financeiros como Omiê, Conta Azul e Nibo, além de ERPs próprios. O data lake resolve algo fundamental:

• Centraliza as informações, independentemente do formato;

• Permite escalar o volume de dados sem limites rígidos;

• Ajuda na construção de padrões de análise para BI, mesmo quando os dados ainda não estão organizados;

• Permite avançar em ciência e inteligência de dados, o que seria impossível sem essa flexibilidade.

Quando vejo soluções como o portal de dashboards da Ultradash, noto o quanto faz diferença ter um data lake por trás: fica fácil oferecer painéis de indicadores dinâmicos, com integração de informações financeiras, comerciais, de marketing, projetos e muito mais. É uma base robusta para estratégias analíticas modernas.

Arquitetura: Como funciona um data lake?

O funcionamento se dá por camadas que facilitam a ingestão, o armazenamento e o consumo dos dados:

• Ingestão: Recebe dados de fontes variadas, como ERPs, planilhas, APIs, redes sociais ou IoT;

• Armazenamento: Os dados brutos caem no storage (em nuvem ou local), mantendo histórico e flexibilidade;

• Preparação: Filtros, mineração e enriquecimento, preparando os dados para análise;

• Consumo por BI: Ferramentas de BI, como dashboards do Ultradash, se conectam diretamente à camada de dados.

Uma iniciativa da Secretaria de Gestão de Pessoas, ligada ao Ministério da Gestão e Inovação, mostra como um data lake em nuvem pode gerir mais de 1,4 milhão de registros com foco em segurança e agilidade (relato detalhado desse projeto).

Como conectar o BI ao data lake na prática?

Essa é a pergunta que mais ouço de gestores. Não é só conectar um Power BI ou ferramenta do tipo. É preciso estratégia. Compartilho aqui o passo a passo que costumo seguir nas integrações realizadas com a Ultradash:

1. Defina os objetivos de análise. Antes de conectar o BI, saber “onde se quer chegar” é fundamental.

2. Acione a integração de dados. Neste momento, coletam-se dados das mais diversas fontes – ERPs, CRM, sistemas financeiros e planilhas.

3. Garanta a segurança do acesso. Configure permissões para os dashboards acessarem apenas os dados necessários.

4. Automatize as rotinas. Integrar BI ao data lake exige rotinas automáticas para atualização em tempo real ou próximo disso.

5. Construa painéis dinâmicos. Com os dados centralizados, o BI permite unir histórico e informações do presente, oferecendo visualizações personalizadas.

6. Implemente recursos de interação, como o Chat BI da Ultradash, permitindo consultas em linguagem natural a partir do próprio painel.

“Com um data lake bem conectado, o BI deixa de ser estático e passa a responder perguntas novas em minutos, não meses.”

Isso mudou tanta coisa para meus clientes, especialmente aqueles que acompanham nossos conteúdos sobre Business Intelligence e dashboards.

Principais vantagens observadas

O impacto vai além da agilidade. Estudos detalhados por órgãos como a Prodemge no projeto Data Lake MG revelam que, centralizando e abrindo dados para análise, é possível antecipar tendências do mercado e montar cenários para decisões mais embasadas.

• Redução do tempo gasto com extração manual;

• Banco de dados sempre disponível para BI, projetos de ciência de dados e IA;

• Facilidade para incluir novas fontes sem reestruturar sistemas;

• Preparo para análises preditivas e automação de processos.

Com esse modelo, empresas podem, por exemplo, agregar dados do financeiro, vendas e projetos em visualizações que surpreendem pela clareza – e quem já visitou o conteúdo sobre indicadores de dashboards comerciais percebe como isso é útil para definir estratégias.

Ultradash e o futuro dos dados conversacionais

Na Ultradash, além de integrar diferentes fontes ao data lake, tenho acompanhado a inclusão do Chat BI. O avanço aqui é permitir que qualquer usuário, mesmo sem conhecimento técnico, pergunte sobre dados em linguagem natural e obtenha respostas rápidas e visualmente ricas.

A combinação dessa tecnologia com as possibilidades do data lake prepara empresas para um futuro de decisões mais inteligentes, rápidas e abertas a novas perguntas. E quando a prefeitura, empresa ou startup começa a tomar gosto por esse tipo de autonomia analítica, o impacto se espalha para toda a organização.

Considerações finais

Na minha experiência, dominar o conceito de data lake representa um divisor de águas para negócios, prefeituras e gestores públicos ou privados. Ao conectar seu BI a esse modelo, os resultados das análises ganham profundidade, velocidade e adaptabilidade incomparáveis.

Se você deseja transformar dados em decisões com dashboards personalizados, portais integrados e a tecnologia conversacional do Chat BI, recomendo conhecer de perto as soluções Ultradash. Sua empresa pode surpreender com a análise certa no momento exato. Aproveite para circular por conteúdos sobre análise de dados e traga suas dúvidas – é hora de dar o próximo passo!

Perguntas frequentes sobre data lake e BI

O que é um data lake?

Um data lake é um repositório digital capaz de armazenar grandes volumes de dados de diferentes formatos, desde informações estruturadas até arquivos brutos e não estruturados. Diferente do banco de dados comum, ele aceita dados de qualquer origem, facilita a análise e se adapta ao crescimento das necessidades das organizações.

Como conectar o BI ao data lake?

O BI pode ser conectado ao data lake por meio de integrações automatizadas, conectores específicos ou APIs, que permitem a atualização constante dos dashboards com dados sempre atuais. Recomendo definir os objetivos das análises, garantir permissões seguras e automatizar rotinas para que seu painel de BI se beneficie ao máximo da flexibilidade do data lake.

Quais vantagens um data lake oferece?

O data lake oferece centralização de dados oriundos de múltiplas fontes, agilidade na análise e facilidade para incluir novos dados sem travas técnicas. Além disso, abre portas para projetos avançados, como modelos de predição, inteligência artificial e automação, permitindo análises a partir de tudo que está disponível na empresa.

Data lake é seguro para meus dados?

Sim. Quando implementado com boas práticas, políticas de acesso e criptografia, o data lake pode ser bastante seguro. Projetos recentes relacionados à gestão pública mostram que é possível gerir dados de milhões de usuários, mantendo a integridade e privacidade das informações (saiba mais no projeto citado).

Para que serve um data lake no BI?

O principal objetivo é servir como base abrangente e flexível para os dashboards e ferramentas de BI, permitindo análises completas, históricas e preditivas, sem limitações de formato ou volume de dados. Assim, toma-se decisões melhores a partir de uma visão total de tudo que envolve a organização.