Uma abordagem ágil ao desenvolvimento de um Data Lake pode ajudar as empresas a lançar programas analíticos e estabelecer uma cultura orientada a dados. A consultoria McKinsey traçou um raio-x sobre Os 4 Estágios Para Construir um Data Lake de Forma Eficiente, o qual publicamos aqui para você na íntegra em português.
A ideia principal por trás do Apache NiFi é simplificar o fluxo de dados entre diferentes fontes e destinos. Isso é feito através de uma interface de usuário baseada em navegador que permite “arrastar e soltar” componentes de processamento de dados em uma tela de design.
O senso comum nos diz que não é possível usar dados, a menos que sua qualidade seja compreendida. As verificações da qualidade dos dados são críticas para o Data Lake, mas não é incomum as empresas inicialmente negligenciarem esse processo na pressa de mover dados para um armazenamento menos dispendioso e mais escalável – especialmente durante a adoção inicial.