Por que a maioria dos data lakes são, na verdade, cemitérios de dados

A maioria das empresas não construiu um data lake para enterrar nada. A ideia era simples: enviar dados brutos para um só lugar e permitir que as pessoas os transformassem em insights. Alguns anos depois, as plataformas muitas vezes parecem cemitérios, e as solicitações de consultoria em data lake tornam-se repentinamente pedidos de resgate. A equipe certa ajuda a decidir o que manter.

O problema do “cemitério de dados” raramente surge como uma interrupção dramática. Ele surge enquanto as equipes lançam recursos e lutam contra incidentes. Parceiros como a N-iX frequentemente encontram organizações que investiram pesadamente em dados em nuvem, apenas para descobrir que ninguém confia nas tabelas principais, que os principais conjuntos de dados são difíceis de encontrar e que o setor financeiro está nervoso com a conta. Então, trazer especialistas externos em dados é como enviar uma equipe de mergulho para recuperar objetos de valor.

Como os data lakes se transformam em cemitérios de dados

Os data lakes que falham se deterioram por meio de escolhas pequenas e repetidas, em vez de uma falha dramática. Um esquadrão obtém logs de fluxo de cliques sem propriedade, outro descarta exportações de CRM sem dicionário de dados e um terceiro descarta telemetria IoT bruta “apenas por precaução”. Logo, a organização tem uma massa de arquivos que ninguém entende ou confia totalmente.

Uma pesquisa do relatório State of the Data Lakehouse mostra por que muitos lagos param. Cerca de um terço das organizações cita o custo e a complexidade da preparação de dados como um grande desafio, e mais de um terço destaca a governança e a segurança como obstáculos ao uso em escala de plataformas centradas em lagos. Esses problemas mantêm os engenheiros limpando e procurando dados em vez de construir modelos.

Os fornecedores alertam agora que os lagos não geridos se tornam “pântanos de dados” onde é difícil confiar nas informações. Sem metadados sólidos, controle de acesso e regras de ciclo de vida, os analistas perdem tempo localizando conjuntos de dados e lutam para avaliar a qualidade. A visão geral da Tencent Cloud sobre as limitações do data lake descreve essa falta de contexto como um grande risco das estratégias que priorizam o lago.

Há também um ângulo financeiro claro. Em 2026, as organizações estão a gastar mais em armazenamento e computação, ao mesmo tempo que se esforçam para explicar quem impulsiona esses custos. Espera-se que os gastos com nuvem pública ultrapassem 720 bilhões de dólares, e muitas organizações relatam contas acima do esperado. Para um data lake negligenciado, isso geralmente significa pagar para manter dados que ninguém usa há anos.

O que uma “equipe de mergulho” de consultoria realmente faz

Chamar a equipe externa de unidade de mergulho é mais do que uma imagem elegante. A consultoria eficaz em data lakes se comporta como uma operação de recuperação disciplinada, em vez de uma corrida de limpeza aleatória.

Primeiro, os consultores mapeiam o lago. Eles catalogam fontes e zonas, revisam trabalhos de ingestão, regras de retenção e configurações de identidade e criam um inventário factual do que existe, quem é o proprietário e com que frequência é usado. Um parceiro como o N-iX geralmente começa obtendo estatísticas de uso para ver quais conjuntos de dados são realmente importantes.

Em seguida, eles avaliam a relevância do negócio. Uma tabela que parece confusa em um catálogo pode silenciosamente alimentar um modelo de precificação, enquanto outra que parece polida pode existir apenas porque uma prova de conceito nunca foi concluída. A equipe de mergulho entrevista proprietários e analistas de dados para ver quais fluxos apoiam receitas reais ou conformidade.

Só então eles iniciam o trabalho de resgate. Um plano de mergulho prático geralmente inclui: priorizar um pequeno grupo de produtos de dados “de ouro” que tenham valor comercial claro e, em seguida, limpar, documentar e proteger esses produtos primeiro, enquanto arquiva ou faz downgrade de dados históricos raramente usados ​​para armazenamento mais barato.

Durante esta fase, a equipe presta atenção tanto à experiência humana quanto aos detalhes técnicos. Renomear algumas tabelas para que um profissional de marketing possa adivinhar seu conteúdo ou adicionar tags de proprietário claras geralmente faz mais para reviver um lago do que outro pipeline complexo.

Projetando um lago que não se deteriore novamente

Um resgate no cemitério só vale a pena ser feito uma vez. A parte mais difícil e valiosa da consultoria em data lake não é a limpeza inicial. É o trabalho silencioso de design que torna difícil que o lago volte ao caos.

A primeira medida de proteção é uma via de ingestão simples. Novos dados não podem aparecer diretamente na zona profunda. Ele flui através de uma área de preparação com verificações claras: propriedade, documentação básica e testes simples de qualidade. Se uma equipe não puder dizer quem mantém o feed ou com que frequência ele chega, o arquivo não avança.

A segunda medida é um pequeno conjunto de padrões de nomenclatura e particionamento que as pessoas possam lembrar. Em vez de longas regras acadêmicas, uma estrutura concisa que codifica o sistema de origem, o domínio e a granulação ajuda os novos analistas a navegar sem um guia turístico e mantém as conversas sobre os dados fundamentadas na mesma linguagem.

A terceira medida é a gestão ativa do ciclo de vida. O armazenamento parece barato até que deixa de ser. Cada classe de dados deve ter um período de retenção, uma meta de arquivamento e um proprietário responsável por revisá-lo quando esse período terminar. Regras simples, como descartar logs de depuração após noventa dias, economizam dinheiro e atenção.

Por fim, um lago reformado precisa de hábitos diários saudáveis. Reuniões regulares de governança permitem que proprietários de negócios e técnicos analisem novas solicitações de ingestão e ouçam onde os usuários têm dificuldade para encontrar ou confiar nos dados. Métricas simples, como o tempo para localizar um conjunto de dados chave, mostram se as coisas estão melhorando.

Escolhendo a equipe de mergulho certa

Para as organizações que já sentem que a sua plataforma de dados se transforma num cemitério, a escolha do parceiro é importante. Provedores confiáveis ​​de consultoria em data lake trazem mais do que arquiteturas e ferramentas de referência. Eles trazem hábitos calmos, escuta paciente e gosto pelo detalhe.

Um parceiro forte recusar-se-á a reconstruir tudo de uma vez. Em vez disso, escolherá uma ou duas jornadas críticas para os negócios e se concentrará em tornar os dados por trás dessas jornadas confiáveis ​​e fáceis de acessar. Essas vitórias visíveis oferecem um modelo para outras equipes.

O mesmo parceiro também será honesto em relação às restrições. Não vale a pena guardar alguns dados históricos e algumas transformações personalizadas são demasiado frágeis para serem levadas adiante. Ao ajudar as partes interessadas a aceitarem essas compensações, a equipe de consultoria protege o foco do projeto.

Palavra final

No final das contas, um data lake não precisa continuar sendo um cemitério. Com um mergulho cuidadoso e um plano de resgate claro, pode novamente apoiar as decisões do dia a dia. Para empresas que sentem que seus dados estão afundando em armazenamento refrigerado, enviar essa equipe de mergulho é uma maneira tranquila de recuperar valor.