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Introdução
O investimento global em data lakes mais que dobrou em menos de dois anos, saltando de US$ 13,7 bilhões em 2024 para mais de US$ 25 bilhões em 2025, segundo levantamento da Scoop Market Research. O motivo por trás desse crescimento acelerado não está em um hype tecnológico, mas em uma constatação prática: os dados já estão aí, em ERPs, CRMs, sensores, planilhas, históricos de operação, mas seguem desconectados da inteligência de negócio.
Enquanto muitas empresas ainda lutam com silos, duplicações, baixa qualidade e tempo perdido para reunir informações, outras estão construindo um ambiente unificado, flexível e preparado para escalar: o data lake na nuvem. E não se trata de armazenar mais, e sim, de acessar melhor; de transformar um volume bruto em fluxo útil, e claro, de fazer isso com segurança, velocidade e integração nativa com as ferramentas que movem o negócio.
Neste artigo, mostramos por que o data lake na nuvem deixou de ser tendência e passou a ser infraestrutura crítica para quem quer que os dados trabalhem, de fato, a favor das decisões.
Vamos nessa?
2. Data lake: o conceito por trás da flexibilidade analítica
Hoje, poucas empresas sofrem com falta de dados. O desafio real é ativar essas informações com rapidez e segurança, e fazer com que elas fluam para onde geram valor. É esse o papel do data lake: um ambiente que centraliza dados brutos de diferentes fontes e formatos, mantendo-os acessíveis para análise, integração e automação, sem exigir estrutura rígida desde o início.
Segundo a 451 Research, 52% das empresas já migraram seus dados não estruturados para data lakes, em busca de mais flexibilidade e integração entre sistemas e análises. Isso mostra que a adoção do modelo já faz parte da realidade de quem precisa responder rápido a demandas de negócio com base em dados cada vez mais variados, e em tempo real.
Mas o que exatamente diferencia um data lake de outras estruturas tradicionais? E quando ele deixa de ser uma possibilidade técnica para se tornar um caminho estratégico?
2.1. O que muda em relação ao data warehouse
O data warehouse surgiu com uma proposta clara: centralizar dados estruturados para análises repetitivas e históricas. É robusto, confiável e funciona muito bem em cenários previsíveis, desde que os dados estejam limpos, padronizados e organizados antes de entrar no sistema. Essa abordagem é chamada de schema-on-write.
O data lake, por outro lado, nasce da necessidade de lidar com a complexidade atual: múltiplas fontes, formatos variados e mudanças constantes nas perguntas que o negócio precisa responder. Ele permite armazenar os dados em seu formato bruto, estruturando-os apenas quando necessário, abordagem conhecida como schema-on-read.
Essa lógica torna o data lake mais adequado para explorar novas correlações, testar hipóteses e integrar tecnologias como IA, automações e análises em tempo real, tudo sem travar a operação em longos processos de reestruturação.
2.2. Quando faz sentido pensar em data lake
A comparação com o data warehouse deixa claro: o data lake é ideal para contextos em que os dados não param de crescer em volume, variedade e velocidade. E esse cenário já é realidade para boa parte das empresas.
Se a sua organização lida com múltiplas fontes (como sistemas ERPs, CRMs, sensores, planilhas e APIs) e precisa cruzar essas informações com agilidade, o data lake deixa de ser uma opção técnica e passa a ser uma necessidade estratégica.
Ele é especialmente útil quando:
- Os dados chegam em diferentes formatos, nem sempre estruturados;
- As áreas de negócio demandam mais autonomia e rapidez na análise;
- Projetos de IA, BI ou automação estão no radar, mas o modelo atual não dá conta.
Nessas situações, o data lake permite que a empresa avance sem ter que remodelar tudo a cada novo uso. Ele centraliza, organiza e prepara os dados para que a inteligência aconteça com menos atrito e mais resultados.
À medida que os dados deixam de seguir um padrão fixo, e passam a refletir a complexidade real do negócio, o data lake se mostra não só útil, mas inevitável. Ele organiza o que antes era disperso, dá contexto ao que era apenas volume e transforma variedade em valor.
Mas só essa arquitetura não basta. Para que o data lake entregue seu potencial com escalabilidade, performance e segurança, é preciso ir além da estrutura: é preciso o ambiente certo. E nesse ponto, a escolha da nuvem deixa de ser conveniência e passa a ser estratégia. Vamos entender por quê?
3. Por que a nuvem é o ambiente ideal para seu data lake
Não basta criar um repositório de dados moderno se ele ficar preso a uma infraestrutura que envelhece rápido demais. A lógica do data lake é de crescimento contínuo, diversidade de fontes e análise em tempo real, e isso pede um ambiente que acompanhe essa dinâmica.
Tentar sustentar esse modelo em data centers locais significa travar a inovação em limites físicos, custos imprevisíveis e operações pouco flexíveis. Já na nuvem, o data lake encontra o cenário ideal para escalar sem fricção, integrar novas tecnologias com agilidade e garantir segurança desde a origem.
É nessa combinação de liberdade com controle que a nuvem se destaca. E não só como ambiente técnico, mas como facilitadora de uma nova forma de operar com dados, como veremos a seguir.
3.1. Benefícios técnicos e operacionais reais
Adotar um data lake na nuvem não significa apenas transferir arquivos para outro ambiente: significa repensar a forma como os dados são armazenados, processados e acessados. É uma mudança estrutural que reduz gargalos técnicos e abre espaço para decisões mais rápidas e conectadas ao ritmo do negócio.
Na prática, isso se traduz em:
- Escalabilidade sob demanda: sua infraestrutura cresce com o volume e a complexidade dos dados, sem necessidade de reconfiguração constante ou investimentos pesados em servidores locais;
- Resiliência e continuidade: com replicação automática, tolerância a falhas e backups distribuídos, os riscos de indisponibilidade e perda de dados são minimizados;
- Redução de carga sobre a TI: a operação ganha fluidez, e a equipe técnica pode se dedicar à evolução do ambiente, não à manutenção do básico.
Não à toa, mais de 60% dos dados corporativos já estão na nuvem, segundo a Dataversity. Com isso, a integração entre fontes, a consistência e a governança dos dados ganham força. E o data lake se torna uma infraestrutura viva, que evolui junto com o negócio.
3.2. Pronto para o ecossistema de IA, BI e automação
Mais do que oferecer espaço, a nuvem oferece camadas prontas de serviço que facilitam a ativação dos dados por plataformas de inteligência artificial (IA), ferramentas de business intelligence (BI) e fluxos automatizados de integração entre sistemas.
Isso reduz drasticamente o tempo e a complexidade para colocar projetos em pé. E não por acaso: segundo levantamento da Qlik, 94% das empresas aumentaram os investimentos em IA, mas apenas 21% conseguiram operacionalizar essas iniciativas com sucesso. Isso evidencia um ponto crítico: o gargalo não está na falta de ferramenta, mas na arquitetura de dados. Se o dado não circula, a inteligência não acontece.
Na nuvem, o data lake deixa de ser um silo sofisticado e se torna uma plataforma de ativação contínua, onde IA, BI e automações deixam de depender da TI para funcionar e passam a responder diretamente às demandas do negócio.
Ao unir elasticidade técnica com conexões inteligentes, a nuvem transforma o data lake em algo muito maior que um repositório: ela o transforma em um hub de ativação para dados em constante movimento. Mas nenhum potencial se concretiza sozinho. Para colher os benefícios, é preciso estruturar esse ambiente com critérios sólidos e visão de futuro.
É isso que exploramos a seguir: como montar um data lake na nuvem que não apenas funcione, mas acompanhe a velocidade das perguntas que seu negócio precisa responder.
4. O que considerar na hora de estruturar seu data lake
Muito além da tecnologia, montar um data lake funcional começa com uma pergunta simples: o que sua empresa quer fazer com os dados? Sem essa clareza, o risco é construir mais um repositório e não um motor de inteligência.
Estruturar um data lake na nuvem exige visão, sim, mas também decisões práticas: sobre fontes, acessos, governança e crescimento. Por isso, o segredo está menos em seguir fórmulas prontas e mais em criar uma fundação que evolua junto com o negócio.
Então, vamos falar do que realmente importa para transformar o projeto em valor desde o início?
4.1. Etapas fundamentais da implementação
Implementar um data lake na nuvem não é um projeto de TI: é uma decisão estratégica que exige alicerces bem definidos. Tudo começa pelo mapeamento das fontes e tipos de dados, estruturados ou não, e da definição clara de como esses dados serão extraídos, organizados e disponibilizados para uso.
As etapas mais críticas nesse processo incluem:
- Inventário de dados e objetivos de uso: entender não só onde os dados estão, mas como eles serão usados, por quem e com que frequência;
- Construção dos pipelines de ingestão e catalogação: garantir que os dados entrem no data lake de forma fluida, com metadados bem definidos, versionamento e contexto;
- Estruturação de camadas de acesso e segurança: criar políticas que combinem proteção com autonomia para os usuários, e que já nasçam preparadas para escalar.
Ou seja, não se trata apenas de movimentar dados, mas de prepará-los para gerar valor desde o primeiro insight.
4.2. Como garantir escalabilidade e controle
Crescer com dados é inevitável, mas crescer com controle é uma escolha. Sem planejamento, até o melhor data lake pode virar um novo gargalo, com excesso de dados e pouco valor entregue. Garantir escalabilidade e governança passa por três fundamentos:
- Arquitetura elástica e distribuída: que acomode diferentes tipos e volumes de dados sem reengenharia constante;
- Automação da governança: com regras claras de classificação, retenção e acesso baseadas em perfis e projetos, não em silos;
- Visibilidade e rastreabilidade nativas: saber, em tempo real, o que está sendo acessado, por quem e com que impacto operacional.
É essa combinação que transforma o data lake em uma base sólida e sustentável, pronta para crescer junto com a ambição analítica do negócio.
Mas não é preciso construir tudo do zero, nem enfrentar essa jornada sozinho. Plataformas já preparadas para lidar com essa complexidade, como veremos a seguir, podem acelerar o processo, evitar armadilhas e garantir que o data lake entregue valor desde o início. Continue acompanhando!
5. Na prática: por que a Skyone acelera essa jornada
Até agora, falamos sobre conceitos e estruturação ideal para data lakes na nuvem. Agora, vamos mostrar como colocamos tudo isso em prática, e por que escolher nossa plataforma pode ser o passo que transforma teoria em resultado desde o início.
Na Skyone, acreditamos que valor vem da ação, não da complexidade. Por isso, nossas soluções como o Skyone Studio têm um único foco: ativar dados antigos e novos em um ambiente analítico pronto, capaz de escalar sem perder controle e segurança.
5.1. Data lake com inteligência embarcada: Skyone Studio
Armazenamento estático não é mais suficiente. Por isso, o Skyone Studio transforma o data lake em uma plataforma viva, com pipelines automatizados, segurança integrada e integração real com ferramentas de IA, análise e automação.
É assim que viabilizamos um novo ritmo para a inteligência de dados, com TI como catalisadora e as áreas de negócio explorando resultados com mais autonomia, agilidade e confiança.
Na prática, o diferencial está em como tudo isso se conecta. Com o apoio da Skyone, você não monta apenas um data lake: você cria um ambiente inteligente, ágil e seguro, pronto para escalar com seu negócio, desde os dados legados até os próximos projetos de IA.
Quer ver essa diferença na sua empresa? Fale com um de nossos especialistas e saiba como transformar dados dispersos em decisões mais rápidas, assertivas e estratégicas!
6. Conclusão: o que esperar dos dados na nuvem nos próximos anos?
Os dados deixaram de ser apenas insumo para análises e passaram a ser uma camada de inteligência presente em toda a operação. O que se espera para os próximos anos não é um crescimento linear no volume de dados, mas sim uma transformação profunda na maneira como eles fluem, se conectam e se traduzem em decisões, em tempo real, com segurança e autonomia.
Nesse cenário, data lakes na nuvem se consolidam como ponto-chave da arquitetura analítica moderna. São eles que permitem lidar com a variedade, a velocidade e a volatilidade dos dados do mundo real atual. Mas, mais do que isso, são eles que viabilizam um novo modelo de operação, onde dados não ficam parados esperando alguém procurar, mas circulam, aprendem e respondem proativamente às necessidades do negócio.
As empresas que mais avançam nessa direção já não discutem se vão ou não para a nuvem. Elas discutem como estruturar essa transição com inteligência, aproveitando o que já existe e criando base para o que ainda está por vir. Nesse sentido, plataformas como a da Skyone mostram que, com as escolhas certas, é possível acelerar essa jornada sem abrir mão de controle, segurança ou contexto.
Por isso, se o futuro dos dados passa pela nuvem, o próximo passo está em garantir que esse movimento seja estratégico. Para continuar explorando os caminhos possíveis, confira também este outro artigo do nosso blog “Armazenamento em nuvem empresarial: o guia prático que você precisava”.
FAQ: perguntas frequentes sobre data lakes na nuvem
Entre o interesse em transformar dados em valor e a prática de estruturar um data lake funcional na nuvem, muitas dúvidas surgem. Especialmente porque esse não é apenas um projeto de tecnologia, mas sim uma decisão que afeta processos, pessoas e a estratégia do negócio.
Abaixo, reunimos respostas diretas para as perguntas que mais ouvimos de quem está nessa jornada ou prestes a começar.
1) Em que cenários um data lake se torna a melhor escolha?
O data lake é a melhor escolha quando a empresa lida com dados de múltiplas fontes, estruturados, semiestruturados ou brutos, e precisa centralizar tudo com flexibilidade. Ele é ideal para contextos em que os dados crescem rápido, vêm em formatos diversos e alimentam iniciativas como IA, BI, automações ou análises ad hoc. Ele também se destaca quando as áreas de negócio demandam mais autonomia na exploração dos dados, sem depender da TI para cada nova pergunta.
2) Por que implantar o data lake diretamente em uma plataforma como a da Skyone?
Porque isso elimina a complexidade de começar do zero e acelera o valor entregue pelos dados. Com a Skyone, você conecta legados à nuvem, sem precisar reescrever sistemas ou interromper operações, e estrutura seu data lake com o Skyone Studio, já pronto para escalar com governança, automação e inteligência embarcada. O resultado é um ambiente que integra, protege e ativa seus dados com muito menos atrito.
3) Quais os principais cuidados técnicos para garantir um data lake escalável e confiável?
Três pilares sustentam um data lake confiável e preparado para crescer:
- Uma arquitetura elástica (que se adapta ao volume e à diversidade dos dados);
- Governança automatizada (com regras claras desde a ingestão até o uso); e
- Visibilidade em tempo real (para entender como os dados circulam e garantir segurança).
Mais do que armazenar, o foco deve estar em preparar os dados para fluírem com contexto, qualidade e agilidade.
