Maior flexibilidade: os data lakes podem ingerir conjuntos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, tornando-os ideais para análises de dados avançadas e projetos de aprendizado de máquina.
Custo: como os data lakes não exigem tanto planejamento inicial para ingerir os dados (por exemplo esquema e definição de transformação), menos dinheiro precisa ser investido em recursos humanos. Além disso, os custos reais de armazenamento dos data lakes são menores em comparação com outros repositórios de armazenamento, como os data warehouses. Isso permite que as empresas otimizem seus orçamentos e recursos de forma mais eficaz em todas as iniciativas de gerenciamento de dados.
Escalabilidade: Os data lakes podem ajudar as empresas a crescer de várias maneiras. A funcionalidade de autoatendimento e a capacidade geral de armazenamento tornam os data lakes mais escaláveis em comparação com outros serviços de armazenamento.Além disso, os data lakes fornecem uma área de testes para os trabalhadores desenvolverem provas de conceito bem-sucedidas. Uma vez que um projeto tenha demonstrado valor em uma escala menor, é mais fácil expandir esse fluxo de trabalho em escala maior usando automação.
Silos de dados reduzidos: Da saúde à cadeia de suprimentos, empresas de vários setores experimentam silos de dados dentro de sua organização. Como os dados ingerem dados brutos em diferentes funções, essas dependências começam a se eliminar, pois não há mais um único proprietário para um determinado conjunto de dados.
Experiência aprimorada do cliente: embora esse benefício não seja imediatamente perceptível, os POCs bem-sucedidos podem aprimorar a experiência geral do usuário, permitindo que as equipes compreendam e personalizem melhor a jornada do cliente por meio de análises novas e perspicazes.