Entenda como o serviço de data warehousing da Amazon Web Services está transformando a análise de dados em larga escala com sua eficiência e agilidade.

Como AWS Redshift revolucionou o mundo do Big Data

Descubra como a escalabilidade e a performance do Redshift tornam o processamento de dados uma tarefa fácil e acessível.

AWS Redshift: Primeiros passos com o serviço de Data Warehouse e Big Data da AWS

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.<h4>O que são Date Warehouses?</h4>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.

Entenda como grandes empresas utilizando a nuvem para armazenar e processar petabytes de dados.

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