Mesmo que sua experiência em uma empresa seja recente, é provável que você já tenha sentido a necessidade de agregar informações de diversas análises e fontes de insights de maneira eficiente.
Essas análises de dados têm impactado significativamente a geração de receita e a gestão de custos em muitas organizações. Não é surpresa, portanto, o volume de dados gerados e analisados, que cresce exponencialmente tanto em quantidade quanto em variedade.
Essa expansão leva empresas orientadas por dados a adotarem soluções robustas, escaláveis e seguras para análise e gerenciamento de informações. Os requisitos desses sistemas muitas vezes ultrapassam as capacidades de bancos de dados tradicionais, abrindo espaço para a tecnologia de nuvem.
Com os avanços da computação em nuvem, muitas aplicações cruciais para negócios, como o planejamento de recursos empresariais (ERP), bancos de dados e ferramentas de marketing, migraram para esse ambiente. Embora os dados empresariais residam na nuvem, as empresas precisam de uma solução que armazene perfeitamente todas as informações provenientes de diferentes aplicações baseadas em nuvem. Essa solução é o data warehouse na nuvem.
Este artigo tem como objetivo fornecer uma compreensão sobre o que é um data warehouse na nuvem e apresentar alguns dos principais disponíveis no mercado, além de orientar sobre como escolher a melhor opção para sua organização.
Uma Breve Retrospectiva dos Data Warehouses na Nuvem
Como em qualquer área técnica, compreender o contexto histórico é fundamental para entender a essência de um conceito. Isso se aplica à compreensão do modelo de operação de um data warehouse em nuvem.
Segundo o Education Ecosystem, os data warehouses surgiram na década de 1980 com o propósito de facilitar o fluxo de dados de sistemas operacionais para sistemas de apoio à decisão (DSS). As primeiras versões exigiam um alto nível de redundância, e muitas organizações necessitavam de vários ambientes DSS para atender a diversos usuários. Embora esses ambientes utilizassem os mesmos dados, a coleta, limpeza e integração eram frequentemente replicadas.
Com o aumento da eficiência, os data warehouses evoluíram, deixando de ser apenas plataformas tradicionais de inteligência de negócios (BI) para se tornarem arquiteturas analíticas abrangentes, suportando diversas aplicações, como gerenciamento e análise de desempenho.
Ao longo dos anos, houve avanços significativos na entrega de valor incremental para empresas, com os mais recentes armazéns orientados a dados (EWD), que oferecem acesso a dados em tempo real e insights de aprendizado de máquina. No entanto, esses aspectos estão além do escopo deste artigo.
O que é um Data Warehouse na Nuvem?
Se você busca adotar inteligência em sua infraestrutura de negócios, o data warehouse é um componente central da sua arquitetura. Diferentemente dos bancos de dados comuns, os data warehouses são projetados para oferecer consultas analíticas otimizadas em grandes volumes de dados. Já os bancos de dados são geralmente sistemas de processamento de transações.
Um data warehouse na nuvem consiste em um banco de dados disponível como um serviço gerenciado em uma nuvem pública, otimizado para análise de dados escalável e BI. Pode ser entendido como um repositório de informações atuais e históricas.
Embora existam diversas opções de data warehouses na nuvem, cada uma oferece um conjunto específico de serviços. Contudo, alguns fatores são comuns a todas as plataformas: armazenamento e gerenciamento de dados, atualizações automáticas de software e gerenciamento de capacidade flexível, que se adapta dinamicamente às suas necessidades.
Características Principais
- Processamento Massivamente Paralelo (MPP) – Este recurso, presente em data warehouses na nuvem, é essencial para projetos de big data, pois possibilita consultas de alto desempenho ao lidar com grandes volumes de dados. O MPP utiliza vários servidores operando em paralelo para distribuir as cargas de processamento, entrada e saída.
- Armazenamento de Dados Colunar – Essa característica oferece flexibilidade e eficiência econômica ao lidar com análises. Os armazenamentos de dados colunares processam informações em colunas, e não em linhas, acelerando consultas de agregação, como as utilizadas em relatórios.
Benefícios
Os data warehouses na nuvem são indispensáveis para empresas modernas, oferecendo análises e insights que melhoram as operações e aprimoram o atendimento ao cliente, conferindo uma vantagem competitiva. Abaixo, alguns dos principais benefícios:
Fornecedores de Data Warehouses na Nuvem
Com o conhecimento adquirido sobre data warehouses na nuvem, você já pode iniciar a escolha da solução ideal para suas necessidades. A lista a seguir não segue nenhuma ordem específica, mas começa com os fornecedores de maior reconhecimento técnico.
Google BigQuery
Desenvolvido pelo Google, o BigQuery é um data warehouse sem servidor totalmente gerenciado, que se ajusta automaticamente às suas demandas de armazenamento e computação. Assim como outros produtos do Google, oferece recursos analíticos robustos e um bom custo-benefício. Além disso, é confiável e fornece diversas ferramentas de inteligência de negócios para coleta de insights e elaboração de previsões precisas. O BigQuery atende a agregações complexas em conjuntos de dados massivos com seu armazenamento baseado em coluna.
O Google elimina a necessidade de gerenciar a infraestrutura do depósito, com o BigQuery ocultando o hardware, nós, banco de dados e outros detalhes de configuração. Para começar, basta criar uma conta no Google Cloud Platform (GCP), carregar uma tabela e executar uma consulta.
Você também pode utilizar os bancos de dados ANSI SQL e colunares do BigQuery para analisar petabytes de dados em alta velocidade. Seus recursos incluem análise espacial por meio de SQL e BigQuery GIS, além da criação e execução de modelos de aprendizado de máquina (ML) em dados estruturados de diversas escalas utilizando SQL simples e BigQuery ML. Para finalizar, desfrute de um painel interativo em tempo real com o motor BigQuery BI.
Para explorar todos os recursos de análise de dados do BigQuery, é necessário ter domínio de SQL, assim como em outros data warehouses. O custo é variável, pois depende da qualidade do código (você paga pela velocidade de processamento e armazenamento), o que exige otimizar as consultas para compensar os custos elevados durante a extração de dados.
O BigQuery lida com operações de computação intensivas com suas camadas separadas de computação e armazenamento, sendo adequado para organizações que priorizam a disponibilidade em detrimento da consistência.
Amazon Redshift
Lançado em novembro de 2021, o Amazon Redshift é um data warehouse na nuvem totalmente gerenciado, capaz de lidar com dados na escala de petabytes. Apesar de não ter sido o primeiro data warehouse na nuvem, tornou-se líder de mercado com sua ampla adoção. O Redshift utiliza o dialeto SQL baseado em PostgreSQL, familiar a muitos analistas, e sua arquitetura assemelha-se à dos data warehouses locais.
O Redshift diferencia-se de outras soluções nesta lista por não ter as camadas de computação e armazenamento completamente separadas. Essa arquitetura impacta o desempenho de consultas analíticas em caso de muitas operações de gravação. Portanto, uma equipe interna é necessária para manter os sistemas com manutenções e atualizações contínuas.
Se sua organização busca alta consistência em nível de linha, como no setor bancário, o Redshift pode ser uma boa escolha. No entanto, pode não ser ideal se você precisa realizar operações de gravação e processamento simultaneamente.
Snowflake
O data warehouse na nuvem Snowflake é único: totalmente gerenciado e operado na AWS, GCP e Azure, ao contrário de outros armazéns que funcionam em sua própria nuvem. O Snowflake é fácil de usar e conhecido por sua capacidade de transformar, executar consultas rápidas, garantir alta segurança e dimensionar automaticamente de acordo com as demandas.
A base de código flexível do Snowflake permite atividades globais de replicação de dados, como o armazenamento de informações em qualquer nuvem, sem a necessidade de recodificação ou de aprendizado de novas habilidades.
O Snowflake atende a analistas de dados de todos os níveis, pois não utiliza linguagens de programação como Python ou R. É também conhecido por seu armazenamento seguro e compacto para dados semiestruturados. Além disso, permite criar diversos armazéns virtuais, paralelizando e isolando consultas individuais, o que aumenta seu desempenho. A interação com o Snowflake pode ser feita por meio de um navegador web, linha de comando, plataformas de análise e outros drivers compatíveis.
Embora o Snowflake seja preferido por sua capacidade de executar consultas não suportadas por outras soluções, a criação de painéis mais personalizados exige o desenvolvimento de funções e rotinas específicas.
O Snowflake é popular entre empresas de médio porte que não precisam de operações de gravação e processamento de alto volume ou que não necessitam de consistência em grandes volumes de dados.
Banco de Dados SQL do Azure
Este produto é um banco de dados como serviço gerenciado, oferecido como parte do Microsoft Azure, a plataforma de computação em nuvem. Se sua organização utiliza as ferramentas de negócios da Microsoft, esta pode ser uma opção natural para você.
O banco de dados SQL do Azure é uma excelente opção para hospedagem baseada em nuvem, com uma jornada interativa, desde a criação de servidores SQL até a configuração de bancos de dados. Além disso, é preferido por sua interface intuitiva e diversas funcionalidades para manipulação de dados. Ele também é escalável para reduzir custos e otimizar o desempenho em períodos de baixa utilização.
No entanto, o produto não é projetado para grandes cargas de dados. Ele é adequado para cargas de trabalho de processamento de transações online (OLTP) e lida com grandes volumes de processos de leitura e gravação de forma eficaz.
Essa ferramenta é ideal para empresas que trabalham com consultas simples e pequenas cargas de dados. Entretanto, não é a melhor escolha se sua empresa precisa de um alto poder de análise.
Azure Synapse
Esta seção da plataforma Azure é voltada para análise e combina diversos serviços, como integração de dados, armazenamento e análise de grandes volumes de dados. Embora possa parecer similar ao banco de dados SQL do Azure, ele possui propósitos distintos.
A análise do Azure Synapse é escalável para grandes tabelas de dados, com base em sua computação distribuída. Ele utiliza o MPP (abordado anteriormente, caso precise relembrar) para executar rapidamente grandes volumes de consultas complexas em vários nós. No Synapse, a segurança e a privacidade são enfatizadas.
Embora seja uma opção padrão para empresas que já utilizam ferramentas da Microsoft, sua integração com data warehouses de outras empresas é limitada. O serviço pode apresentar erros ocasionais, devido às constantes atualizações.
O Azure Synapse foi desenvolvido para processamento analítico online, sendo ideal para o processamento de grandes conjuntos de dados em tempo real. Se o volume de dados do seu warehouse for superior a um terabyte, considere utilizar o Azure Synapse em vez do SQL.
Firebolt
Embora ainda seja um recém-chegado ao mercado, o Firebolt se apresenta como um armazém de dados de última geração, com desempenho 182 vezes mais rápido que os sistemas baseados em SQL. O Firebolt é rápido devido ao uso de novas técnicas de análise e compactação de dados.
Durante as consultas, ele acessa pequenos intervalos de dados por meio de índices, diferentemente de outros data warehouses que utilizam partições e segmentos inteiros, liberando largura de banda da sua rede. É escalável e capaz de consultar grandes conjuntos de dados em velocidades impressionantes.
Por ser novo no mercado, ele não se integra a todo o ecossistema de plataformas de negócios e ferramentas de inteligência. No entanto, o problema é facilmente resolvido com o uso de uma ferramenta específica de extração, transformação e carregamento (ETL) para transferir os dados de e para o warehouse.
Os recursos de armazenamento e computação do Firebolt são separados, tornando-o econômico para instituições de todos os portes. Ele é mais adequado para empresas que precisam de análises rápidas, mas requer analistas de dados internos experientes.
Escolhendo o Data Warehouse na Nuvem Ideal
Na busca por um data warehouse na nuvem adequado, considere o tamanho da sua organização e a maneira como seus dados são gerenciados. Pequenas organizações que trabalham com volumes menores de dados e com poucos recursos humanos para a área de análise, como alguns sites de e-commerce, devem priorizar um data warehouse que seja fácil de usar, econômico e com bom desempenho.
Por outro lado, grandes empresas com necessidades de dados específicas certamente enfrentarão um dilema. Esse dilema é descrito em detalhes pelo teorema CAP, que afirma que qualquer sistema de dados distribuído garante segurança, disponibilidade e tolerância a partições (proteção contra falhas). Na maioria dos casos, toda organização precisa de tolerância parcial, equilibrando a consistência e a disponibilidade.
Agora, você pode conferir as ferramentas de integração de dados mais confiáveis.