Mesmo que você tenha passado pouco tempo em uma empresa, pode ter encontrado a necessidade de coletar dados de análises diferentes e fontes de insight de forma eficaz.
Essas análises de dados afetaram intensamente a geração de receita e a contenção de custos de muitas organizações. Mas você não deve se surpreender com a quantidade de dados gerados e analisados à medida que seu número e tipos explodem.
Essa explosão leva as empresas orientadas a dados a usar soluções confiáveis, escaláveis e seguras para analisar e gerenciar dados. Os requisitos dos sistemas superam as capacidades do banco de dados tradicional, e é aí que entra a tecnologia de nuvem.
E com o avanço da tecnologia de nuvem moderna, muitos aplicativos de negócios críticos, como planejamento de recursos empresariais (ERP), bancos de dados e ferramentas de marketing, migraram para a nuvem. Embora os dados de negócios residam na nuvem, as empresas precisam de uma solução que armazene perfeitamente todos os dados de diferentes aplicativos baseados em nuvem. A solução é o armazenamento de dados na nuvem.
Este artigo ajudará você a entender um data warehouse na nuvem e listar alguns dos melhores. E, para concluir, explique como selecionar o melhor para sua organização.
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Uma Breve História dos Data Warehouses na Nuvem
Como acontece com qualquer domínio técnico, você deve entender por que ele existe para entendê-lo verdadeiramente. Essa convenção se aplica à compreensão do modelo de operação do data warehouse em nuvem.
De acordo com o Education Ecosystem, os data warehouses surgiram pela primeira vez na década de 1980 e foram propostos para ajudar o fluxo de dados dos sistemas operacionais para os sistemas de suporte à decisão (DSSs). As primeiras versões exigiam uma grande quantidade de redundância e muitas organizações precisavam ter vários ambientes de DSSs para atender a vários usuários. Os ambientes DSSs usam os mesmos dados. No entanto, a coleta, limpeza e integração foram muitas vezes replicadas.
À medida que os armazéns de dados aumentaram a eficiência, eles evoluíram de plataformas tradicionais de inteligência de negócios (BI) de suporte a informações para amplas arquiteturas analíticas que oferecem suporte a vários aplicativos, como gerenciamento de desempenho e análise de desempenho.
Ao longo dos anos, um progresso explosivo foi feito na entrega de valor incremental para empresas com os mais recentes armazéns orientados a dados (EWD) que fornecem acesso a dados em tempo real e insights de aprendizado de máquina. No entanto, isso está além do escopo deste post.
O que é um Data Warehouse na Nuvem
Se você deseja adotar a inteligência na infraestrutura de negócios, o data warehouse é o núcleo da sua arquitetura. Ao contrário dos bancos de dados comuns, os data warehouses são projetados para oferecer consultas analíticas ideais em conjuntos de dados massivos. Os bancos de dados geralmente são sistemas de processamento de transações.
Um data warehouse em nuvem envolve um banco de dados disponível como um serviço gerenciado em uma nuvem pública e é otimizável para BI e análises escaláveis. Você também pode visualizá-lo como uma coleção de informações atuais e passadas.
Embora muitos data warehouses em nuvem estejam disponíveis, cada um oferecerá sua variedade de serviços. Mas há alguns fatores comuns que você espera que estejam presentes em todas essas plataformas: armazenamento e gerenciamento de dados, atualizações automáticas de software e gerenciamento de capacidade flexível que expande ou contrai perfeitamente suas áreas de cobertura de dados.
Características principais
- Processamento Massivamente Paralelo (MPP) – Esse recurso é encontrado em data warehouses em nuvem que oferecem suporte a projetos de big data para obter consultas de alto desempenho ao lidar com grandes volumes de dados. O MPP compreende vários servidores em execução em paralelo para distribuir cargas de processamento, entrada e saída.
- Armazenamento de dados colunar – Esse recurso exibe flexibilidade econômica ao lidar com análises. Os armazenamentos de dados colunares processam dados em colunas em vez de linhas, tornando-os mais rápidos ao agregar consultas como em relatórios.
Benefícios
Os data warehouses em nuvem mostram sua necessidade de estar em todos os negócios modernos para suas análises e insights de negócios que melhoram as operações e aprimoram os serviços ao cliente, dando ao seu negócio uma vantagem competitiva. Aqui estão os benefícios de usar data warehouses em nuvem.
Fornecedores de armazenamento de dados em nuvem
Agora que você conhece os armazenamentos de dados em nuvem, pode escolher o certo para suas necessidades. Embora os listados aqui não sejam classificados em nenhuma ordem específica, começamos com aqueles com o melhor conhecimento técnico.
Google BigQuery
Desenvolvido pelo Google, o BigQuery é um armazenamento de dados sem servidor totalmente gerenciado que é escalonável automaticamente para atender às suas necessidades de armazenamento e computação. Como outros produtos do Google, ele oferece recursos analíticos poderosos, além de ser econômico. Também é confiável e oferece várias ferramentas de inteligência de negócios que você pode usar para coletar insights e fazer previsões precisas. O BigQuery atende a agregações complexas em conjuntos de dados massivos seguindo seu armazenamento baseado em coluna.
O Google não permite que você gerencie sua infraestrutura de depósito e, portanto, o Big Query oculta o hardware subjacente, os nós, o banco de dados e os detalhes de configuração. E se quiser começar rapidamente, você precisa criar uma conta no Google Cloud Platform (GCP), carregar uma tabela e executar uma consulta.
Você também pode usar os bancos de dados ANSI SQL e colunares do BigQuery para analisar petabytes de dados em alta velocidade. Seus recursos se estendem o suficiente para acomodar a análise espacial usando SQL e BigQuery GIS. Além disso, você pode criar e executar rapidamente modelos de aprendizado de máquina (ML) em dados estruturados de semi ou grande escala usando SQL simples e BigQuery ML. Além disso, aproveite um painel interativo em tempo real usando o mecanismo BigQuery BI.
Para aproveitar completamente os recursos de análise de dados do BigQuery, você deve ser versado em SQL, assim como em outros data warehouses. Também é rentável. Mas o preço depende da qualidade do código (você paga pela velocidade de processamento e armazenamento), portanto, você deve otimizar suas consultas para compensar os altos custos ao extrair dados.
O BigQuery lida com operações pesadas de computação com base em suas camadas separadas de computação e armazenamento e, portanto, atende às organizações que priorizam a disponibilidade em detrimento da consistência.
Amazon Redshift
Criado em novembro de 2021, o Amazon Redshift foi lançado como um data warehouse em nuvem totalmente gerenciado que pode lidar com dados em escala de petabytes. Embora não tenha sido o primeiro data warehouse em nuvem, tornou-se o primeiro a proliferar na participação de mercado após uma adoção em larga escala. O Redshift usa o dialeto SQL baseado no PostgreSQL, que é bem conhecido por muitos analistas globalmente, e sua arquitetura se assemelha à dos data warehouses locais.
Por outro lado, o Redshift é diferente de outras soluções nesta lista. Suas camadas de computação e armazenamento não são totalmente separadas. Essa arquitetura impacta significativamente o desempenho de consultas analíticas se você fizer muitas operações de gravação. Portanto, você precisará de uma equipe interna para atualizar os sistemas com manutenção e atualizações contínuas.
Se você procura uma excelente consistência em nível de linha, como a usada no setor bancário, o Redshift é uma boa escolha. No entanto, pode não ser a melhor escolha se sua organização precisar fazer as operações de gravação e processamento simultaneamente.
Floco de neve
O armazenamento de dados em nuvem Snowflake é único; ele é totalmente gerenciado e executado em AWS, GCP e Azure, ao contrário de outros armazéns descritos aqui em execução em sua nuvem. O Snowflake é fácil de usar e é bem conhecido por sua capacidade avançada de transformar, executar consultas rápidas, obter alta segurança e dimensionar automaticamente com base em suas necessidades de demanda.
A base de código flexível do Snowflake permite executar atividades globais de replicação de dados, como armazenar dados em qualquer nuvem, sem recodificar ou aprender uma nova habilidade.
O Snowflake acomoda analistas de dados de todos os níveis, pois não usa a linguagem de programação Python ou R. Também é conhecido por seu armazenamento seguro e compactado para dados semiestruturados. Além disso, permite girar vários armazéns virtuais com base em suas necessidades, paralelizando e isolando consultas individuais, aumentando seu desempenho. Você pode interagir com o Snowflake usando um navegador da Web, linha de comando, plataformas de análise e outros drivers compatíveis.
Embora o Snowflake seja o preferido por sua capacidade de executar consultas que não são possíveis com outras soluções, ele oferece as melhores criações de painéis; você precisa codificar funções e rotinas personalizadas.
O Snowflake é popular entre empresas de médio porte que não precisam realizar operações de gravação e processamento de alto volume ou exigem consistência em grandes volumes de dados.
Banco de Dados SQL do Azure
Este produto é um banco de dados como serviço gerenciado disponível como uma seção do Microsoft Azure, a plataforma de computação em nuvem. Se sua organização usa as ferramentas de negócios da Microsoft, essa pode ser uma escolha natural para você.
O banco de dados SQL do Azure é importante para hospedagem baseada em nuvem com uma jornada interativa do usuário, desde a criação de servidores SQL até a configuração de bancos de dados. Também é amplamente preferido por causa de sua interface fácil de usar e muitas funcionalidades para manipulação de dados. Além disso, é escalável para reduzir custos e otimizar o desempenho em baixo uso.
Em seu lado negativo, ele não foi projetado para grandes cargas de dados. Ele é adequado para cargas de trabalho de processamento de transações on-line (OLTP) e lida com grandes volumes de processos de leitura e gravação de shopping.
Esta ferramenta seria uma escolha favorita se sua empresa lida com consultas simples e pequenas cargas de dados. No entanto, não é o melhor se sua empresa precisar de poder de fogo analítico pesado.
Sinapse Azure
Esta seção da plataforma Azure é voltada para análise e combina vários serviços como integração de dados, armazenamento de dados e análise de dados enormes. Embora pareça semelhante ao banco de dados SQL do Azure, é diferente.
A análise do Azure Synapse é escalonável para grandes tabelas de dados com base em sua computação distribuída. Ele depende do MPP (mencionado no início, revisite se você não o entendeu) para executar rapidamente grandes volumes de consultas complexas em vários nós. Com o Synapse, há uma ênfase extra em segurança e privacidade.
Embora seja uma opção padrão para empresas que já usam ferramentas da Microsoft, é difícil integrá-lo a produtos que não sejam data warehouses de outras empresas. O serviço pode ocasionalmente apresentar erros, pois é constantemente atualizado.
O Azure Synapse foi projetado para processamento analítico online e, portanto, é o mais indicado para processar grandes conjuntos de dados em tempo real. Você pode considerar o uso do Azure Synapse sobre SQL se os dados do warehouse forem mais significativos do que um terabyte
Firebolt
Embora ainda novo no campo. O Firebolt afirma ser um armazém de geração futura com desempenho 182 vezes mais rápido do que os sistemas baseados em SQL. O Firebolt é rápido, pois usa novas técnicas de análise e compactação de dados.
Durante suas consultas, ele acessa pequenos intervalos de dados usando índices, ao contrário de outros data warehouses que usam partições e segmentos inteiros, liberando a largura de banda da sua rede. É escalável e pode consultar grandes conjuntos de dados em velocidades impressionantes.
Embora seja novo no mercado, não se integra a todo o ecossistema (que é extenso) de plataformas de negócios e ferramentas de inteligência. No entanto, o problema é facilmente resolvido usando uma ferramenta específica de extração, transformação e carregamento (ETL) para canalizar dados de e para o warehouse.
Os poderes de armazenamento e computação do Firebolt são separados, tornando-o econômico para grandes e pequenas instituições. É melhor para empresas que precisam de análises rápidas, embora sejam necessários analistas de dados internos experientes.
Escolhendo o Data Warehouse em Nuvem Certo
Se você precisa de um data warehouse em nuvem e deseja um bom, considere o tamanho de sua organização e como você gerencia os dados. Se você possui uma pequena organização que gerencia tamanhos de dados pequenos e com poucos ou nenhum recurso humano para lidar com o setor de análise de dados, como alguns sites de comércio eletrônico, você deseja escolher um data house que seja fácil de usar e econômico. de desempenho prospectivo.
Por outro lado, se você administra uma grande organização que precisa de um conjunto específico de necessidades de dados, certamente enfrentará uma compensação. A compensação é descrita em detalhes de acordo com o teorema CAP que afirma que qualquer dado distribuído garante segurança, disponibilidade e tolerância de partição (ou seja, proteção contra falhas). Na maioria dos casos, toda organização precisará de tolerância parcial deixando a compensação entre consistência e disponibilidade.
Agora você pode conferir as ferramentas de integração de dados mais confiáveis.