Agora que você já entende como o Big Data pode ajudar seu negócio, deve estar se perguntando sobre as ferramentas para transformar os dados em insights de negócios. No artigo anterior, mencionamos como todos os tipos de dados são uma fonte valiosa e como usá-los corretamente pode levar a decisões mais seguras e informadas em várias áreas da empresa.
Neste artigo, discutiremos sobre os melhores tipos de armazenamento de dados para uma melhor performance de Business Intelligence. Discutiremos sobre Data Warehouse e Data Lake, seus prós e contras. Em seguida, apresentaremos o Lakehouse, uma ferramenta recente que combina os melhores aspectos de Data Warehouse e Data Lake.
Como já mencionamos, se os dados não forem usados com estratégia e com as ferramentas corretas, eles podem resultar em perda de receita. Além disso, explicamos como dados corretamente utilizados podem melhorar as decisões em todas as áreas de negócios, como rendimento de colaboradores e distribuição de mercadorias.
Agora, falaremos especificamente sobre os melhores tipos de armazenamento de dados para melhor performance na aplicação da Business Intelligence. Existem dois tipos principais: Data Warehouse e Data Lake. Vamos explorar suas vantagens e desvantagens.
DATA WAREHOUSE:
Prós: Atua em base de dados estruturadas, como tabelas e fichas de cadastro. Armazena dados já processados, o que economiza espaço e tempo para análise. Realiza o processo de ETL antes de armazenar os dados.
Contras: Não aceita diversidade de bases de dados. Se os dados não estiverem estruturados, o processo de armazenamento pode ser demorado.
DATA LAKE:
Prós: Atua em bases de dados estruturadas e não estruturadas. Aceita arquivos de diversas fontes e formas, como tabelas, emails, tweets e imagens. Armazena dados sem a necessidade de ETL prévia. Leitura rápida e diversa, evitando perda de dados.
Contras: Pode se tornar um "pântano de dados" se não houver técnicas adequadas de armazenamento. O processo de ETL pode ser mais demorado devido à diversidade de dados, se não souber o que precisa ser puxado e analisado. Pode perder espaço com dados desnecessários, já que não há transformação prévia.
E finalmente, apresentamos o Lakehouse. Desenvolvido pela empresa Databricks em 2020, o Lakehouse combina as vantagens do Data Warehouse e do Data Lake, sendo o sistema mais recente e atualizado para as necessidades das empresas de hoje. Ele supre as necessidades de diversos aplicativos de dados, incluindo análise SQL, ciência de dados, machine learning, monitoramento em tempo real e automatização de tarefas. Ao invés de usar vários sistemas para atender às necessidades, o Lakehouse é uma solução integrada e eficiente.
Abaixo vemos na imagem a diferença de cada sistema e seu processo de funcionamento:
Como podemos notar, o Lakehouse é capaz de processar dados em tempo real, o que é fundamental para empresas que precisam tomar decisões rápidas baseadas em dados atualizados.
O Lakehouse também possui a capacidade de processar dados estruturados e não estruturados, permitindo a inclusão de dados de diversas fontes, incluindo tabelas, emails, tweets, imagens, etc. Além disso, ele armazena os dados sem a necessidade de ETL prévia, ajudando a economizar tempo e espaço de armazenamento.
Ao mesmo tempo, o Lakehouse também oferece uma organização eficiente dos dados, permitindo que eles sejam facilmente acessados para análise e uso em aplicativos de Business Intelligence. O processamento dos dados é feito somente na exportação e a organização é feita no momento da leitura, tornando a leitura dos dados mais rápida e diversa, sem risco de perda de informações importantes.
O processo de implementação do Lakehouse em empresas pode ser complexo, dependendo da quantidade e complexidade dos dados a serem armazenados. É importante contar com equipes especializadas em armazenamento de dados e Big Data para garantir uma implementação bem-sucedida. Além disso, é preciso ter em mente que o Lakehouse é uma solução ainda recente no mercado, o que pode significar a necessidade de treinamento adicional para equipes técnicas e usuários finais.
Em resumo, o Lakehouse é uma solução eficiente e completa para armazenamento de dados, combinando as vantagens do Data Warehouse e do Data Lake, e oferecendo uma performance superior para aplicações de Business Intelligence. Embora seja uma solução complexa e requeira equipes especializadas, é uma escolha ideal para empresas que buscam uma solução completa e eficiente para armazenamento de dados. O Lakehouse possui uma camada de gerenciamento de dados que permite aplicar regras de governança e qualidade de dados, mantendo a flexibilidade e velocidade do Data Lake. Ao mesmo tempo, o Lakehouse tem a capacidade de processar dados de forma mais rápida e eficiente do que um Data Warehouse, graças à sua arquitetura baseada em cluster.
Bom agora que você conhece as ferramentas de armazenamento de dados e já sabe os prós e contra de cada uma ou se sua empresa já tem seu sistema e quer atualizar para o Lakehouse e não sabe por onde começar, não se preocupe! Temos toda uma equipe preparada para lhe dar esse suporte.
Agora você pode estar pensando:
Beleza, já sei as ferramentas mais utilizadas pra trabalhar com Big Data, já entendi os benefícios que eles podem trazer pro meu negócio... Mas não consigo imaginar nenhuma empresa que sobreviva somente com Bussiness Intelligence sem a opinião particular do dono.
Se você quer conhecer um exemplo prático de empresa que utiliza Business Intelligence e se tornou referência mundial somente como a utilização dos dados se prepara que esse será o tópico do próximo artigo.
Excelente Artigo