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# Princípios de design de data lake
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Ao criar um data lake, é possível dissolver os silos de dados e democratizar os dados para extração de valor. Com um repositório central de dados, as organizações são capazes de tomar decisões orientadas por dados e inovar rapidamente. 

As organizações buscam uma capacidade de armazenamento econômica e elástica para armazenar fontes de dados díspares que crescem exponencialmente. Elas desejam controlar e compartilhar de maneira centralizada grandes quantidades de dados em diferentes unidades de negócios. Além disso, eles querem capacitar seus funcionários e partes interessadas para obter insights de negócios com menos tempo. time-to-value 

Considerações ao projetar um data lake: 
+  De que forma você coleta, armazena e analisa dados de alta velocidade e de diferentes tipos, como dados estruturados, não estruturados e semiestruturados? 
+  Como você armazena e compartilha petabytes de dados sob demanda de maneira econômica e globalmente? 
+  Como você escala os recursos de TI para atender a um grande número de consultas simultâneas aos dados e reduz a escala verticalmente de modo automático para diminuir os custos? 
+  Como os usuários visualizam, pesquisam e realizam consultas em vários repositórios de dados atualmente? 
+  Como você obtém insights futuros usando padrões de dados históricos e cenários anteriores?