A revolução dos dados com Modern Data Warehouse
Por André Muraki, gerente da BU de Data Intelligence da Logicalis
A monetização dos dados já faz parte do
nosso dia a dia e diariamente recebemos uma avalanche de informações que são
utilizadas para manter e potencializar os negócios. A maneira que buscamos e
recebemos esse conteúdo pode ser estruturada (bancos de dados, tabelas excel,
formulários) ou não estruturada (textos, arquivos, vídeos, áudios, redes
sociais) - e é aqui que mora o desafio das organizações.
Há muito tempo, a vantagem do uso das
informações passou a ser a forma como os coletamos, organizamos, interpretamos
e analisamos para gerar insights e transformá-los em ganhos para os negócios.
Entretanto, a maior parte está em estado bruto, que geralmente é armazenado em
um data lake, ou seja, um repositório.
Mas afinal, qual é a importância de se
ter e manter um data lake? Simples, acesso fácil e rápido aos dados não
estruturados. O repositório centraliza e armazena todos os tipos de dados
gerados pela empresa e para ela. A partir dele é que negócios de todos os
segmentos tiram informações que serão, posteriormente, tratadas e estruturadas
para orientar estratégias e tomadas de decisão. Mas vale ter em mente que em um
data lake, o que vale é a quantidade e não a qualidade dos dados.
Quando o assunto é a propriedade da
informação e sua importância para a empresa, há um conceito e solução que nos
auxiliam na centralização e organização, o data warehouse (DW). Basicamente,
ele é um repositório central, onde todos os dados relevantes para a empresa
estão armazenados, que podem ser organizados em grupos estratégicos, como dados
financeiros e de vendas, por exemplo, e onde as informações são sumarizadas
para serem consumidas na ponta, ou seja, pelas áreas de negócio.
Desta forma, a diferença entre data lake
e data warehouse está na maneira como as informações estão dispostas em cada um
desses repositórios. No data lake, os dados ficam armazenados em estado bruto,
sem qualquer tratamento. No DW, são filtrados, catalogados ou hierarquizados de
alguma forma. Entretanto, essa diferenciação de ambientes pode ser suprimida e
se tornar consolidada.
Data Warehouse do futuro
À medida que os data warehouses
tradicionais foram ganhando cada vez mais eficiência, tornaram-se amplas as
infraestruturas de análise, compatíveis com uma gama de aplicações desde
análise avançada operacional a gestão de desempenho. E, para que tudo isso
funcionasse de maneira a suportar e escalonar conforme a alta demanda, foi
preciso migrar o data warehouse para a nuvem. No ambiente virtual, o DW passou
a ser modern data warehouse (MDW), ou data warehouse moderno.
O MDW permite reunir com facilidade
todos os dados em qualquer escala, estruturados, não estruturados ou
semiestruturados, oferecendo disponibilidade e alta performance no acesso às
informações armazenadas no final do processo de BI. Em um data warehouse
tradicional, por exemplo, os dados estruturados são compilados em um único
local, contudo têm de ser atualizados constantemente em razão do grande volume.
E mais: todo esse processo gera alto custo e impacta o desempenho. Já,
considerando os recursos em nuvem, o MDW não necessita de máquinas locais para
processamento de dados e podem ser escalados rapidamente conforme a demanda do
negócio.
O data warehouse moderno traz agilidade,
escalabilidade, facilidade, mais performance e redução expressiva de custos
operacionais. Mas, a principal vantagem é a velocidade com que é possível gerar
insights estratégicos, que garantem alta competitividade nesse novo mundo em
que o futuro invade o presente a todo instante. É preciso estar à frente,
agora.
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