Big Data e Data Warehouses

O Big Data é uma área de estudo voltada para a exploração de grandes conjuntos de dados complexos que são muito grandes, variados e rápidos para processamento pelos sistemas de gerenciamento de banco de dados convencionais. A área de Big Data tem ganhado destaque graças aos avanços de setores como o de Inteligência Artificial que produz e depende de grandes quantidades de dados. São áreas que estão intimamente ligadas e em constante evolução.

As empresas usam o Big Data para obter insights valiosos sobre seus negócios, clientes e concorrentes. O processamento de grandes quantidades de dados ajuda a identificar tendências, padrões e comportamentos dos consumidores, permitindo que as empresas tomem decisões mais informadas. É uma área de estudo e investimento em constante evolução, que permite às empresas expandir seus negócios, melhorar sua eficiência e ajudá-las a permanecer competitivas em um mundo em constante mudança.

A solução do Big Data envolve o uso de ferramentas e tecnologias que possam lidar com grandes volumes de dados e extrair informações úteis em tempo hábil. Isso inclui tecnologias como Redshift, BigQuery, Snowflake, Hadoop e Apache Spark, além de outras soluções de armazenamento e processamento em nuvem.

O que são Date Warehouses?

Data warehouses são bancos de dados que armazenam grandes volumes de informações históricas e consolidadas de uma empresa ou organização. Essas informações são utilizadas para fins de análise e tomada de decisão.

A arquitetura de um data warehouse é geralmente composta por três camadas: a camada de extração, transformação e carga (ETL), a camada de armazenamento de dados e a camada de depósito de dados. A camada ETL é responsável por extrair informações de diversas fontes, transformá-las em um formato padronizado e carregá-las no data warehouse. A camada de armazenamento de dados armazena os dados em um formato otimizado para consultas complexas. A camada de depósito de dados é responsável por fornecer acesso aos dados para os usuários finais, por meio de ferramentas de análise e relatórios.

Além disso, duas das tecnologias core’s de um Data warehouse, que são indispensáveis para que os dados possam ser recuperados de forma eficiente são os conceitos de OLAP (OLAP — On-Line Analytical Processing (Processamento Analítico On-Line)e ROLAP (OLAP Relacional). O OLAP é uma interface com o usuário que se utiliza do armazenamento para poder apresentar as informações de forma eficiente, ou seja, uma tecnologia de consulta que garante maior velocidade nas queries. Já o ROLAP é um método de armazenamento, indicado para DATA WAREHOUSE pelo grande volume de dados, maior número de funções e regras de negócio.

A escalabilidade de um data warehouse é importante, pois esses sistemas tendem a crescer rapidamente em termos de volume de dados. Uma abordagem comum é a escalabilidade horizontal, ou seja, adicionar mais servidores para distribuir a carga de processamento. Isso é especialmente útil em sistemas baseados em linhas e colunas, onde cada servidor pode armazenar uma subseção dos dados em suas tabelas. Os data warehouses geralmente possuem um modelo dimensional, onde as informações são organizadas em torno de dimensões e fatos. Além disso, eles costumam ser otimizados para consultas complexas e análise de informações.

A principal diferença entre os data warehouses e os bancos de dados relacionais tradicionais é que os primeiros possuem um modelo de dados voltado para a análise, enquanto os segundos são mais voltados para a transação e processamento de informações em tempo real. A maioria dos data warehouses utilizam o sistema armazenamento baseado em coluna, o que permite um processamento de consulta mais rápido com menos recursos. Isso ocorre porque os dados são armazenados em colunas em vez de linhas, o que torna a leitura mais rápida e eficiente para fins analíticos. Em comparação com bancos de dados relacionais que usam armazenamento baseado em linha, onde a consulta de apenas algumas linhas pode levar mais tempo devido a leitura de todas as linhas, o banco de dados colunar processa apenas as colunas relevantes para a consulta, tornando o processamento geral da consulta mais rápido.