Data Warehouse vs. Banco de Dados: Compreendendo as Diferenças

As empresas dependem fortemente de diversas tecnologias para gerenciar e analisar suas crescentes quantidades de dados. Data warehouses e bancos de dados são duas tecnologias principais que desempenham um papel crucial no gerenciamento de dados. Embora ambos se destinem ao armazenamento e recuperação de dados, eles têm finalidades diferentes e possuem características distintas.

Este guia abrangente explorará as diferenças entre data warehouses e bancos de dados, seus recursos exclusivos e como escolher entre eles.

O que é um Data Warehouse?

A data warehouse não é apenas uma simples instalação de armazenamento; é uma ferramenta poderosa que permite às organizações obter insights valiosos a partir de seus dados. Imagine um data warehouse como um armazém vasto e bem organizado onde você armazena e gerencia seus dados para fácil acesso e análise.

Um dos principais objetivos de um data warehouse é consolidar dados de várias fontes em uma visão única e unificada. As empresas usam isso única fonte de verdade para analisar seus dados de forma holística, descobrir padrões, tendências e correlações que podem não ser aparentes quando as fontes de dados são examinadas individualmente.

Os data warehouses empregam um processo chamado Extrair, transformar, carregar (ETL), por meio do qual os dados são extraídos de diferentes sistemas operacionais, como plataformas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP) e muito mais, e depois passam por um processo de transformação para garantir consistência e compatibilidade. Finalmente, os dados transformados são carregados no data warehouse para fácil acessibilidade e análise.

Um data warehouse aumenta a confiabilidade e a precisão de suas informações por meio de limpeza, integração e padronização de dados. Garantir a confiabilidade é crucial para que as organizações tomem decisões informadas com base em dados históricos e obtenham insights valiosos sobre suas operações.

Recursos exclusivos de um data warehouse

• Integração de dados: A integração de dados é um aspecto crítico do armazenamento de dados. Envolve coletar e transformar dados de várias fontes em um formato unificado. Este processo requer planejamento e implementação cuidadosos para garantir que os dados integrados sejam precisos, consistentes e confiáveis.
• Orientado para o assunto: A natureza orientada por assuntos dos data warehouses permite que as organizações se concentrem em áreas de negócios específicas. Por exemplo, uma empresa de varejo pode ter vendas, estoques e data marts de clientes separados. Analistas e tomadores de decisão podem acessar e analisar facilmente as informações de que precisam, organizando os dados em torno desses assuntos. Esta abordagem orientada por assuntos permite análises direcionadas e facilita a identificação de tendências, padrões e oportunidades em domínios de negócios específicos.
• Tempo variável: O armazenamento de dados variantes no tempo permite que as organizações analisem dados históricos e rastreiem alterações ao longo do tempo. Os data warehouses são capazes de capturar e armazenar dados em intervalos regulares, o que fornece um registro histórico abrangente que pode ser usado para análise de tendências, previsão e avaliação de desempenho. Por exemplo, um data warehouse de uma empresa de manufatura pode armazenar dados de produção dos últimos cinco anos, para que os analistas possam identificar padrões sazonais, tendências de produção e áreas de melhoria.
• Não volátil: A natureza não volátil dos data warehouses garante que os dados armazenados permaneçam inalterados e consistentes ao longo do tempo. Ao contrário dos bancos de dados operacionais que são atualizados com frequência, os data warehouses são projetados para serem somente leitura, o que garante uma fonte estável e confiável de informações para análise.

Por que usar um data warehouse?

Os data warehouses oferecem inúmeras vantagens para organizações que precisam gerenciar e analisar grandes volumes de dados. Aqui estão algumas das principais vantagens de usar um data warehouse:

• Inteligência e análise de negócios: Os data warehouses consolidam diversas fontes de dados e permitem análises, relatórios e tomadas de decisões aprofundados.
• Transformação e normalização de dados: O processo ETL nos data warehouses limpa, transforma e padroniza os dados e garante a adequação dos dados para análise e reduz o tempo de preparação dos dados.
• Escalabilidade: Os data warehouses podem expandir sua capacidade de armazenamento e processamento à medida que os volumes de dados aumentam, para que possam acomodar facilmente as crescentes demandas de uma organização.

O que é um banco de dados?

Em contraste com um data warehouse, um banco de dados é uma coleção estruturada de dados projetada para dar suporte a operações transacionais. Pense em um banco de dados como um arquivo digital que permite aos usuários armazenar, recuperar e manipular dados com eficiência.

Os bancos de dados são otimizados para operações rápidas de leitura e gravação, o que os torna ideais para aplicações que exigem informática e acesso rápido a informações específicas. Eles são comumente usados ​​em cenários onde velocidade e precisão são fundamentais, como processamento de transações on-line (OLTP) sistemas.

Os bancos de dados tradicionais aderem ao Propriedades ACID (atomicidade, consistência, isolamento, durabilidade), que garantem integridade e confiabilidade dos dados. Essas propriedades garantem que cada transação seja tratada como uma unidade única e indivisível, de forma que a consistência do banco de dados não seja comprometida mesmo diante de falhas ou operações simultâneas.

Características de um banco de dados

• Suporte Transacional: Os bancos de dados fornecem suporte transacional, o que significa que as modificações nos dados ocorrem de maneira confiável e consistente. As transações agrupam diversas operações, portanto, todas as alterações são confirmadas ou nenhuma, o que garante a integridade dos dados e ajuda a manter as propriedades ACID do banco de dados.
• Acesso simultâneo: Eles são projetados para lidar com acesso simultâneo por meio de mecanismos de bloqueio e níveis de isolamento de transação. Assim, vários usuários e aplicativos podem ler e modificar dados simultaneamente sem conflitos ou inconsistências.
• Estruturas de dados normalizadas: Os bancos de dados empregam técnicas de normalização para eliminar a redundância de dados e melhorar a consistência dos dados. A normalização divide os dados em tabelas menores e mais gerenciáveis ​​e estabelece relacionamentos entre elas, o que reduz a duplicação de dados. A normalização também simplifica a manutenção dos dados e melhora a integridade dos dados.
• Desempenho de alta velocidade: Os bancos de dados são otimizados para operações rápidas de leitura e gravação. Os sistemas de banco de dados usam técnicas de otimização de desempenho, como indexação, otimização de consulta e armazenamento em cache. Isto os torna adequados para aplicações que exigem capacidade de resposta em tempo real, como plataformas de comércio eletrônico, sistemas financeiros e sistemas de reservas online.

Por que usar um banco de dados?

Os bancos de dados oferecem uma abordagem estruturada e eficiente para armazenar, organizar e recuperar dados. O uso de um banco de dados oferece diversas vantagens para indivíduos e organizações, como:

• Persistência de dados: Os bancos de dados garantem que os dados permaneçam acessíveis e seguros, evitando perda ou degradação ao longo do tempo.
• Integridade e consistência dos dados: Os bancos de dados impõem restrições e regras de validação para manter a precisão e a qualidade dos dados.
• Compartilhamento de dados e colaboração: O banco de dados promove o trabalho em equipe e a eficiência, pois permite que vários usuários acessem, modifiquem e interajam com os dados simultaneamente.
• Capacidades de recuperação de dados: Os bancos de dados oferecem suporte a opções complexas de consulta, classificação e filtragem. Isso permite que os usuários extraiam informações específicas de forma rápida e eficaz.

Banco de dados versus data warehouse: principais diferenças

Superficialmente, os data warehouses são projetados para processamento analítico otimizado. Eles suportam consultas complexas e análises históricas, enquanto os bancos de dados são de uso mais geral e se concentram no gerenciamento de dados transacionais e no suporte a aplicativos.

Aqui estão mais algumas diferenças entre os dois:

Aspecto	banco de dados	Armazém de dados
Estrutura de dados	Armazena dados estruturados	Armazena dados estruturados e semiestruturados
Volume de dados	Projetado para volumes de dados menores	Construído para grandes volumes de dados históricos
Transformação de Dados	Transformação mínima de dados	Freqüentemente inclui processos ETL (Extrair, Transformar, Carregar)
Complexidade da consulta	Adequado para consultas simples e transacionais	Projetado para consultas analíticas complexas
Uso	Usado para operações do dia a dia	Empregado para inteligência de negócios, análise e relatórios
Latência	Fornece acesso de baixa latência aos dados	Pode ter maior latência devido a consultas complexas
AMPLIAR	Normalmente escalável verticalmente	Escalável horizontalmente para acomodar o crescimento de dados
Mudanças de esquema	Mudanças complexas de esquema podem exigir tempo de inatividade	Mais flexível na adaptação às mudanças de esquema
RETENÇÃO DE DADOS	Armazena dados recentes e que mudam frequentemente	Retém dados históricos para análise de tendências

 

Banco de dados versus data warehouse: semelhanças

Embora os bancos de dados e os data warehouses tenham finalidades diferentes, eles também têm algumas semelhanças subjacentes:

Aspecto	Armazém de dados e banco de dados
Recuperação de dados	Suporta consulta para recuperação de dados
Gestão de dados	Organiza e gerencia dados com eficiência
Segurança de dados	Implementa medidas de segurança para proteger os dados
Integridade de dados	Garante a integridade dos dados através de restrições
Backup e Recuperação de Dados	Fornece mecanismos de backup e recuperação
Indexação de dados	Usa indexação para acesso mais rápido aos dados
Linguagem de consulta estruturada	Utiliza SQL para consulta e manipulação de dados
Controle de Acesso do Usuário	Oferece controle de acesso e permissões do usuário

 

Data Warehouse versus banco de dados: fatores a serem considerados

Decidir entre um data warehouse e um banco de dados requer uma consideração cuidadosa de vários fatores:

• Requisitos de negócio: As organizações devem avaliar as suas necessidades e prioridades específicas, bem como definir a finalidade do sistema de gestão de dados e o tipo de análise de dados necessária. É importante compreender as metas e objetivos do sistema de gerenciamento de dados. A organização procura melhorar a eficiência operacional ou tomar decisões estratégicas com base em análises abrangentes de dados? Ao definir a finalidade do sistema, as organizações podem avaliar melhor se um data warehouse ou um banco de dados é a opção certa.
• Volume e Complexidade dos Dados: Considere o volume, a variedade e a velocidade dos dados da organização. Um data warehouse pode ser a melhor escolha se a empresa tiver grandes quantidades de dados que exijam análises complexas. Os data warehouses são projetados para lidar com grandes volumes de dados e oferecer suporte a análises avançadas, por isso são ideais para organizações com extensos dados históricos que exigem análises aprofundadas.
• Orçamento e Recursos: Avalie o orçamento e os recursos disponíveis para determinar a viabilidade de implementação e manutenção de um data warehouse. Um banco de dados pode ser mais viável se a organização tiver recursos limitados e restrições orçamentárias. Os bancos de dados geralmente exigem menos investimento inicial e conhecimento técnico em comparação com os data warehouses. Eles são adequados para organizações que precisam de um sistema de gerenciamento de dados confiável e eficiente, sem extensa análise histórica de dados.

Avaliando suas necessidades de negócios

Analise as necessidades comerciais específicas da organização para determinar a melhor opção:

• Eficiência operacional: Os bancos de dados são projetados para lidar com dados transacionais de forma eficiente e fornecer acesso rápido a informações em tempo real, por isso são melhores para organizações que priorizam a eficiência operacional.
• Decisões Estratégicas: Os data warehouses são otimizados para análises complexas, análises de tendências históricas e análises preditivas. Eles permitem que as organizações obtenham insights valiosos a partir de grandes volumes de dados, permitindo a tomada de decisões informadas e o planejamento estratégico.
• Abordagem Híbrida: Uma combinação de ambas as tecnologias pode ser apropriada em alguns casos. Uma abordagem híbrida permite que as organizações aproveitem os benefícios do processamento de dados em tempo real e da análise sofisticada em uma única solução integrada. Ao integrar dados de ambas as fontes, as organizações podem ter uma visão abrangente dos seus dados.

O futuro dos data warehouses e bancos de dados

Tendências emergentes em armazenamento de dados

O armazenamento de dados continua a evoluir para atender às demandas cada vez maiores das empresas. Algumas tendências emergentes incluem:

• Armazéns de dados baseados em nuvem: A computação em nuvem oferece maior escalabilidade, flexibilidade e economia para armazenar e analisar grandes quantidades de dados.
• Integração de Big Data: Os data warehouses estão se adaptando para incorporar tecnologias de big data, permitindo que as organizações analisem conjuntos de dados grandes e diversos, incluindo dados não estruturados e semiestruturados.
• Virtualização de dados: A virtualização permite acesso e integração de dados em tempo real de diversas fontes sem mover fisicamente os dados.
• Governança de Dados e Conformidade: Com o foco crescente na privacidade de dados e em regulamentações como o GDPR, os data warehouses estão incorporando recursos robustos de governança e conformidade de dados para garantir o tratamento responsável e legal dos dados.
• Processamento de dados em tempo real: Os data warehouses lidam com streaming de dados por meio de processamento instantâneo de dados e análises em tempo real, essenciais em negociações financeiras e aplicações de IoT.

Inovações em tecnologia de banco de dados

A tecnologia de banco de dados também está avançando para acompanhar a evolução das necessidades dos negócios. Algumas inovações notáveis ​​incluem:

• Bancos de dados na memória: Esses bancos de dados armazenam dados na memória e fornecem acesso extremamente rápido para aplicativos que exigem capacidade de resposta em tempo real.
• Bancos de dados distribuídos: Os bancos de dados distribuídos distribuem dados entre várias máquinas, melhorando a escalabilidade, a tolerância a falhas e o desempenho.
• Bancos de dados NoSQL: Esses bancos de dados não relacionais lidam com dados não estruturados e semiestruturados, oferecendo esquemas flexíveis e escalabilidade horizontal.
• Banco de dados como serviço (DBaaS): O modelo DBaaS permite que as empresas acessem e gerenciem bancos de dados na nuvem, proporcionando escalabilidade, redução de sobrecarga administrativa e economia de custos.
• Bancos de dados de borda: À medida que a computação de ponta ganha destaque, bancos de dados projetados para locais de ponta estão surgindo. Esses bancos de dados permitem processamento e análise de dados em tempo real na borda da rede, reduzindo a latência e melhorando o desempenho de aplicações como veículos autônomos e dispositivos IoT.

Palavras finais

Não há um vencedor claro no debate entre data warehouses e bancos de dados. Ambos servem a propósitos distintos e atendem a diferentes necessidades de negócios. Embora os bancos de dados sejam excelentes em operações transacionais em tempo real, os data warehouses são particularmente eficazes para consultas analíticas e análises históricas. Compreender suas diferenças, características únicas e requisitos específicos da organização é essencial para tomar uma decisão informada.

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