Os termos relativos ao gerenciamento de dados são parecidos e podem nos confundir. Conheça as definições de cada um, as principais diferenças entre eles e as tendências futuras.
O uso de plataformas e serviços de gerenciamentos e armazenamento de dados cresce a cada dia. E as atuais funções dos dados - enquanto ativos de valor para identificar tendências e tomar decisões - estão levando as empresas a buscar formas cada vez melhores de organização, acessos e de obter valor a partir desse novo capital.
Databases, data lakes e data warehouses são todos sistemas projetados para armazenar dados. Mas, por que existem diferentes maneiras de armazenagem e o que é importante saber sobre cada um deles? Abaixo explicamos de forma simples e detalhada.
Database:
Primeiro a surgir, o database (banco de dados) cresceu muito na década de 1950 e se tornou popular nos anos 80. Os primeiros databases eram simples e limitados apenas a linhas e colunas.
Essencialmente, um database é uma coleção organizada de dados. São geralmente classificados pela maneira com que armazenam as informações e configurados para monitorar e atualizar dados estruturados em tempo real, possuindo acesso apenas aos dados mais recentes.
Atualmente, os databases mais populares são:
• Databases relacionais, que armazenam seus dados em "mesas"
• Databases orientados a objetos, que armazenam seus dados em classes de objetos e subclasses
Data warehouse:
Modelo criado para apoiar o fluxo de dados operacionais e sistemas, facilitando as análises e as tomadas de decisões com base em dados. Um data warehouse (armazém de dados) coleta dados de várias fontes diferentes, sejam elas internas ou externas e otimiza esses dados, recuperando as informações que podem ser úteis para os negócios.
As informações geralmente são estruturadas, muitas vezes vindas de bancos de dados relacionais, mas também podem ser desestruturadas. É uma ferramenta muito útil para os cientistas de dados.
Este tipo de gerenciamento surgiu da necessidade de ter um centralizador de dados, um local específico para reunir percepções de negócios e permitir que as empresas integrem seus dados, gerenciando e analisando-os em muitos níveis.
Data lake:
Data lake (lago de dados) o modelo mais recente, que cresceu bastante por volta dos anos 2000 e surgiu como uma forma de armazenar dados não estruturados de forma mais econômica.
Economia é a palavra-chave deste sistema, que pode abrigar qualquer tipo de dados não estruturados: textos, informações de redes sociais, de máquinas, arquivos de logs e dados de sensor de dispositivos IoT, entre outros.
Embora os databases e os datas warehouses consigam lidar com dados não estruturados, por vezes, não são os sistemas mais eficientes e nem os mais econômicos - o armazenamento de todos os seus dados em um database ou data warehouse pode ficar muito caro.
Além disso, existem outras desvantagens: as informações que vão para os databases e data warehouses precisam ser "limpas" e preparadas antes de serem armazenadas. Isso exige mais tempo e esforço. E com o uso atual de dados não estruturados, isso pode ser um processo longo e árduo - principalmente se não há certeza de quais dados serão úteis.
Justamente por essa facilidade, os datas lakes ganharam destaque, sendo um local para armazenar os dados estruturados e não estruturados, assim como ser um método para organizar grandes volumes de informações - altamente diversas e das mais diferentes fontes.
Tendências futuras
Você deve estar se perguntando: qual dessas tecnologias é a melhor? Ou então, pensando se uma delas vai ultrapassar e tomar o lugar das outras. Mas, na verdade, cada sistema tem suas vantagens e desvantagens. E são complementares. Sempre haverá um lugar para os databases e datas warehouses.
Como há uma crescente utilização e valorização de dados desestruturados, é bem provável que os data lakes fiquem cada vez mais populares. Principalmente os que funcionam em nuvens, onde é mais econômico de armazenar e mais fácil de mover dados, quando preciso.
A tendência é que as cargas de trabalho conjuntas, envolvendo os três tipos de sistemas, continuem de forma harmoniosa e produtiva.
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