A rápida expansão dos dados na era atual trouxe possibilidades e dificuldades. As empresas gerenciam e utilizam esses dados a seu favor com a ajuda de determinadas estratégias. Com arquitetura, recursos e casos de uso avançados exclusivos, data warehouses e sistemas de big data são duas soluções populares. As diferenças entre data warehouses e big data são discutidas neste artigo, juntamente com suas funções, pontos fortes e considerações comerciais.
O que é Big Data?
O termo big data descreve conjuntos de dados grandes, diversos e de rápida movimentação, que são grandes demais para serem tratados com eficiência pelos métodos convencionais de processamento de dados. Quanto maior o volume, a velocidade e a variabilidade dos dados, mais eficientes são os sistemas de big data. Entre as características e qualidades básicas do big data estão:
- Processamento e armazenamento distribuídos: para gerenciar grandes cargas de dados e, ao mesmo tempo, manter o desempenho e a tolerância a falhas, os sistemas de big data usam armazenamento distribuído espalhado por vários locais da rede.
- Estrutura flexível: os sistemas de Big Data podem lidar com dados não estruturados, semiestruturados e estruturados sem impor uma estrutura rígida, ao contrário dos data warehouses que aderem a esquemas estruturados.
- Agnosticismo de tipo de dados: plataformas de Big Data, como bancos de dados Hadoop e NoSQL, são flexíveis o suficiente para acomodar fontes de dados que mudam rapidamente, pois suportam uma variedade de tipos de dados, incluindo texto, áudio, vídeo e imagens.
- Escalabilidade: os sistemas de Big Data podem lidar com cargas de trabalho crescentes sem comprometer o desempenho ou a eficiência, pois são projetados para serem dimensionados de acordo com as necessidades de dados. O sistema pode se adaptar às mudanças nos requisitos de dados devido à sua escalabilidade.
Big Data é adequado para casos de uso como análise de mídia social, processamento de dados de sensores e rastreamento de comportamento do cliente, pois geralmente oferece suporte a tarefas analíticas onde informações em tempo real ou quase em tempo real são importantes.
O que é um armazém de dados?
Um data warehouse é um sistema centralizado que agrega dados de diversas fontes, geralmente um banco de dados relacional, para facilitar relatórios, inteligência de negócios e análise histórica. Com esquemas bem definidos, é ideal para processar e organizar dados estruturados, permitindo consultas e integrações complexas. Os principais recursos de um data warehouse são os seguintes.
- Repositório Centralizado: Os repositórios de dados criam uma visão única das informações de uma organização, coletando e integrando dados de diversas fontes.
- Dados Estruturados: Os bancos de dados concentram-se em dados estruturados, estruturados e armazenados em formato relacional, permitindo análises consistentes e precisas.
- Dados orientados ao tempo: os bancos de dados, diferentemente dos sistemas de big data, são construídos com dados com registro de data e hora, possibilitando fazer previsões de longo prazo, análises de tendências e análises históricas.
- Processos ETL: para garantir a consistência dos dados e a precisão da análise, os data warehouses usam ferramentas ETL (Extrair, Transformar, Carregar) para limpar, combinar e organizar os dados antes de armazená-los.
Quando cada um é usado?
Big Data é bom para:
- Empresas que lidam com fluxos de dados em tempo real, incluindo os do comércio eletrónico e da Internet das Coisas, onde a informação instantânea é crítica.
- Empresas que lidam com dados menos estruturados ou não estruturados, como textos, logs e multimídia.
- Os projetos exigem múltiplas medições para lidar com volumes de dados variados.
O melhor uso de data warehouses é o seguinte.
- Empresas que exigem análise de dados sistemática e oportuna para relatórios operacionais ou financeiros.
- Organizações que se concentram em tendências históricas, onde decisões confiáveis beneficiam de esquemas consistentes e dados estruturados.
- Os departamentos, incluindo equipes seniores de relatórios, finanças e conformidade, priorizam a integridade e a precisão dos dados.
A conclusão
As empresas devem considerar as suas necessidades específicas de dados ao escolher entre data warehouses e soluções de big data. Os sistemas de Big Data são importantes para gerenciar fontes de dados grandes e diversas porque funcionam bem em ambientes que exigem processamento em grande escala, flexível e em tempo real. Por outro lado, os data warehouses fornecem uma solução confiável e bem estruturada para dados estruturados, o que os torna muito importantes para inteligência de negócios e análise histórica.
Muitas empresas estão descobrindo que uma estratégia integrada funciona bem, utilizando data warehouses e big data para satisfazer diversas necessidades de dados. Por exemplo, o departamento financeiro utiliza um data warehouse para relatórios financeiros trimestrais, enquanto a equipe de marketing utiliza análises de big data para acompanhar o desempenho da campanha em tempo real. As organizações podem utilizar dados de forma eficaz para descobrir novos insights e oportunidades, tomando decisões informadas com base no seu conhecimento das vantagens e desvantagens de cada sistema.
Tanya Malhotra está em seu último ano na Universidade de Estudos de Petróleo e Energia, Dehradun, cursando BTech em Engenharia de Ciência da Computação com especialização em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina.
Ele é um entusiasta de Data Science com forte pensamento analítico e analítico, e grande interesse em adquirir novas habilidades, liderar equipes e gerenciar o trabalho de forma organizada.
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