Conceitos sobre Data Lakes e como o Pentaho pode Orquestar os Dados.

1. Pentaho, Hadoop, Big Data e Data Lakes.
Marcio Junior Vieira
Data Scientist
marcio@ambientelivre.com.br

2.
Marcio Junior Vieira
● 16 anos de experiência em informática, vivência em desenvolvimento e
análise de sistemas de Gestão empresarial.
●
Trabalhando com Software Livre desde 2000 com serviços de consultoria e
treinamento.
● Graduado em Tecnologia em Informática(2004) e pós-graduado em
Software Livre(2005) ambos pela UFPR.
● Palestrante em diversos Congressos relacionados a Software Livre tais
como: CONISLI, SOLISC, FISL, LATINOWARE, SFD, JDBR, Campus Party,
Pentaho Day.
● Organizador Geral do Pentaho Day 2015 e apoio nas edições 2013 e 2014.
● Fundador da Ambiente Livre Tecnologia.
● Instrutor de Big Data - Hadoop e Pentaho

3. Agenda
● Conceitos de Data Lakes
● Pentaho Orquestrando seus Data Lakes

4.
Hadoop
●
O Apache Hadoop é um projeto de software open-source escrito
em Java. Escalável, confiável e com processamento distribuído.
●
Filesystem Distribuído
● Inspirado Originalmente pelo GFS e MapReduce da Google
( Modelo de programação MapReduce)
●
Utiliza-se de Hardware Comum ( Commodity cluster computing )
● Framework para computação distribuída
●
infraestrutura confiável capaz de lidar com falhas ( hardware,
software, rede )

5.
Fundação Apache
● Big Data = Apache = Open Source
● Apache é líder e Big Data!
● ~31 projetos de Big Data incluindo “Apache
Hadoop” e “Spark”
●

6.
Ecosistema - Hadoop

7.
O Termo Data Lake
● Em 2010, James Dixon ( Founder and CTO at
Pentaho ) introduziu os conceitos de Data
Lake em pequeno artigo em seu Blog.

8.
O velho Datawarehouse
● Elaborado na Década de 80
● Apenas um subconjunto dos atributos são
examinados, para que apenas perguntas pré-
determinadas podem ser respondidas.
● Os dados são agregados por isso visibilidade
para os níveis mais baixos é perdida

9.
Cenários
● Tradicionalmente temos Dados transacionais ( Financeiro,
Estoque, ERPs )
● Muitas empresas estão lidando com dados estruturados ou
semiestruturados (não desestruturada).
● Os dados são normalmente sub-transacional (webLogs,
Social/online Media, Eventos de Telecoms ) ou não transacional
(Web Pages, Blogs, Documentos, Eventos de IOT... ).
● Há algumas perguntas conhecidos para perguntar dos dados.
● Há muitas perguntas desconhecidos que surgirão no futuro.
● Os dados são de uma escala ou volume diário de tal forma que ele
não vão caber técnica e / ou economicamente em um RDBMS.

10.
Data LakeData Lake

11.
Data Lake
● Fonte única
● Grande Volume
● Não Refinado
● Pode estar tratado.

12.
Requisitos de um Data
Lake
● Armazenar todos os dados
● Satisfazer relatório e rotinas de analise
● Satisfazer ad-hoc query / analises / relatórios
● Balanceamento de performance e custo
● Exemplos:
Hadoop, Azure e AWS S3

13.
Formato Tradicional de BI
Data Mart(s)
Data Source

14.
Arquitetura de Big Data
Data Mart(s)
Data Source
Data Lake(s)
ad­hoc Datawarehouse

15.
Big Data não Substitui os
DataMarts
● Big Data não é um Banco de Dados
● Alta latência
● Otimizado para “triturar” massiva os dados
● Base de dados são imaturas
● Banco de Dados são noSQL

16.
● Solução de BI Open Source.
● Community Edition potente e funcional
● Solução completa de BI e BA ( ETL,
Reporting, Mineração, OLAP e Dashbards,
etc)

17.
Pentaho Orquestrando
Hadoop

18.
Pentaho Data Integration

19.
Sparkl
● CTools e Pentaho Data Integration (PDI)
● Desenvolve frontend com CTools
● Implementamos Backends e endPoints com
PDI

22.
Recomendações
● Comece com o problema , e não com os
dados
● Compartilhe dados para receber dados
● Suporte gerencial e executivo
● Orçamento suficiente
● Melhores parceiros e fornecedores

23.
Contatos
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● @ambientelivre
● @marciojvieira
● Blog: blogs.ambientelivre.com.br/marcio
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