Data lake é um repositório central que guarda dados estruturados, semiestruturados e não estruturados no formato original, sem exigir padronização prévia. O data warehouse guarda dados já tratados e organizados, usados em relatórios e consultas. Na prevenção à fraude, o data lake ajuda a cruzar fontes diferentes e a alimentar modelos preditivos, mas precisa ser combinado a camadas de autenticação e antifraude para transformar dados em proteção.
A transformação digital fez crescer o volume de dados que as empresas geram todos os dias. Isso exige estruturas seguras para armazenar e analisar essas informações, além de camadas de proteção que identifiquem fraudes sem prejudicar a experiência do cliente.
Neste conteúdo, você vai entender o que é um data lake, como ele funciona, qual é a diferença para o data warehouse, como proteger esse ambiente e como dados e soluções antifraude se complementam.
Neste conteúdo você vai ler (Clique no conteúdo para seguir)
- O que é um data lake? Para que ele serve?
- Em quais situações adotar um data lake pode ser estratégico?
- Quais práticas aumentam a segurança de um data lake?
- O papel do data lake na cultura data-driven e nas decisões preditivas
- Como comparar fornecedores de antifraude para grandes empresas?
- Como a Serasa Experian ajuda grandes empresas na prevenção à fraude?
O que é um data lake? Para que ele serve?
Um data lake é um ambiente central que reúne grandes volumes de dados em seu estado original. Ele aceita dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, como tabelas de transações, imagens e registros de texto, sem exigir padronização antes do armazenamento.
Ao reunir as informações da empresa em um só lugar, o data lake reduz a fragmentação entre áreas e o risco de inconsistências. Ele também serve de base para modelos preditivos e soluções de Inteligência Artificial.
Ele não substitui automaticamente o data warehouse e não é um depósito sem critério. Para funcionar bem, precisa de catalogação, controle de acesso e governança desde o início.
Como funciona um data lake?
Um data lake funciona em etapas simples. Primeiro, os dados chegam de sistemas internos, APIs de parceiros e fontes de mercado. Depois, eles são armazenados no formato original e organizados com catalogação e controle de acesso. O tratamento acontece sob demanda, conforme a necessidade de cada projeto, e os dados são usados em análises, machine learning e BI. Logs e auditorias ajudam a identificar acessos e comportamentos fora do padrão.
Empresas digitais podem usar regras e ferramentas de autenticação digital para monitorar e restringir acessos. Assim, os dados passam a alimentar análises de padrões e modelos preditivos que apoiam a prevenção à fraude. O data lake também aproxima as equipes de tecnologia, negócios e segurança.
Qual a diferença entre data lake e data warehouse?
O data warehouse guarda dados tratados e estruturados, ideais para auditorias, relatórios históricos e consultas consolidadas. O data lake guarda dados brutos, de qualquer formato, e é mais flexível. Por isso, é muito usado em ciência de dados e em modelos preditivos.
Na prevenção à fraude, o data lake permite cruzar várias fontes de dados e aumenta a chance de detectar comportamentos fora do padrão. O warehouse é mais indicado para acompanhar indicadores já consolidados. Muitas empresas usam os dois.
Quais os benefícios do data lake?
Reunir os dados em um único ambiente fortalece a cultura de dados e a capacidade de análise. Fica mais fácil entender o comportamento do consumidor, prever tendências e reduzir riscos operacionais. O data lake também impulsiona projetos de machine learning e BI, o que fortalece as estratégias preventivas contra fraude, e apoia o compliance e a governança de dados.
Em quais situações adotar um data lake pode ser estratégico?
O data lake costuma fazer sentido para empresas que lidam com grandes volumes de dados não estruturados ou de origens diferentes, que precisam testar novos modelos preditivos com frequência ou que querem responder mais rápido a tentativas de fraude. Ele também é útil na migração de sistemas legados, para reduzir custos de armazenamento e ampliar a governança dos dados.
Quais práticas aumentam a segurança de um data lake?
Algumas práticas ajudam a proteger o ambiente: controle de acesso por função, autenticação multifator para reduzir o risco de credenciais comprometidas, criptografia dos dados em repouso e em trânsito, auditoria automatizada de logs e governança com catalogação e classificação dos dados.
Também vale adotar prevenção em camadas, combinando ferramentas e processos, e capacitar as equipes.
O papel do data lake na cultura data-driven e nas decisões preditivas
Como não exige estruturação prévia, o data lake permite guardar grandes volumes de dados em formato bruto. Com o processamento sob demanda, as equipes de dados cruzam bases diferentes com mais autonomia, testam hipóteses mais rápido e treinam modelos de Machine Learning e IA com mais agilidade.
Integrado a plataformas de BI, o ambiente vira uma fonte central de informação. Com menos tempo gasto na preparação dos dados, a empresa identifica riscos e anomalias em tempo quase real.
Como comparar fornecedores de antifraude para grandes empresas?
Grandes empresas lidam com muitos dados e muitas transações. Guardar e analisar essas informações é importante, mas a proteção acontece na jornada do cliente: no cadastro, no acesso à conta e na transação. Por isso, ao comparar fornecedores de antifraude, vale avaliar:
• se a solução cobre a jornada do onboarding à transação;
• se é possível combinar e customizar camadas de proteção conforme a estratégia de risco;
• se a base de dados é ampla o suficiente para identificar fraudes, golpes e ameaças em tempo real;
• se o tempo de resposta atende à operação, principalmente em transações como Pix;
• se a proteção reduz a fricção e preserva a conversão;
• se comporta o volume de consultas e transações de uma grande operação;
• se se integra aos sistemas e ao ambiente de dados da empresa;
• se atende à LGPD e às regulamentações do setor.
Para aprofundar o tema, veja o que considerar ao buscar referências em prevenção à fraude e identidade digital no Brasil.
Como a Serasa Experian ajuda grandes empresas na prevenção à fraude?
Nós, da Serasa Experian, somos a primeira e maior Datatech do Brasil e oferecemos soluções de autenticação e prevenção à fraude em camadas customizáveis. Combinamos tecnologia, inteligência analítica e dados para identificar clientes e reduzir fraudes do onboarding à transação, com segurança, eficiência e uma boa experiência para o seu cliente.
Disponibilizamos a maior base do mercado para ajudar a sua empresa a identificar, em tempo real, diversos tipos de fraudes, golpes e ameaças. As nossas camadas podem ser combinadas conforme a estratégia e o modelo de cada negócio. Conheça as nossas soluções:
• Verificação de Documentos: simplifica o onboarding e reduz em até 80% a necessidade de captura de documentos.
• Biometria facial: solução de alta performance que vai além da face, com insights e alertas de comportamento e do dispositivo.
• Solução de Dispositivos: analisa fraudes a partir do dispositivo, sem gerar fricção na jornada do cliente.
• Score e Variáveis: usa tecnologia, inteligência analítica e dados comportamentais para criar modelos direcionados a cada tipo de fraude.
• Perfil Laranja: identifica perfis laranjas com base em indícios de fraude e histórico de irregularidades.
• Valida Cartão: identifica o risco de fraude em transações online com cartão de crédito.
• Background Check: valida identidades, enriquece cadastros e checa antecedentes, com análises de CPF e CNPJ aderentes às normativas.
• Solução R6: apoia a adequação à Resolução Conjunta do Banco Central, com base colaborativa de registros de fraude.
• Antifraude Pix: protege transações PIX, TED e boleto contra golpes, fraudes e incidências de contaminação, com o tempo de resposta mais rápido do mercado.
• Serasa Pass: transforma jornadas digitais complexas em poucos cliques, com alto nível de segurança.
• Proteção de Marca: monitora o uso da marca em sites, redes sociais e aplicativos e protege a reputação online.
• Inteligência de Ameaças (CTI): rastreia vazamentos e credenciais expostas e antecipa ataques.
• Antifraude para vendas online: pacote para lojas virtuais, com opções sob medida para o seu modelo de operação.
Para quem mantém um data lake, essa combinação é complementar: os dados armazenados sustentam análises e modelos, e as nossas camadas de autenticação e antifraude verificam, durante a jornada, quem é o cliente e se a operação é legítima.
Atuamos em Bancos e Fintechs, Telecom, Seguradoras e Operadoras de Saúde e Serviços Digitais, sempre em conformidade com as regulamentações. Para proteger a sua operação, conheça as nossas soluções antifraude e converse hoje com os nossos especialistas!
