Como otimizar a ingestão de dados e os pipelines de processamento para um data lake?
Data lakes são repositórios centralizados que armazenam dados brutos e estruturados de várias fontes, como aplicativos, bancos de dados, sensores ou logs. Eles permitem que analistas, cientistas e engenheiros de dados executem diversas tarefas de análise e processamento sem impor um esquema ou formato predefinido. No entanto, para aproveitar todo o potencial dos data lakes, você precisa otimizar os pipelines de ingestão e processamento de dados que alimentam e transformam os dados. Neste artigo, você aprenderá algumas práticas recomendadas e dicas para melhorar o desempenho, a confiabilidade e a escalabilidade de seus pipelines de data lake.