Construa um Modern Data Stack com Custo Zero: O Guia Essencial para Equipes de Dados
Construa um Modern Data Stack robusto e eficiente com custo zero! Descubra como usar Erathos, BigQuery e ferramentas de BI gratuitas para extrair valor dos seus dados e impulsionar o crescimento do seu negócio.
13 de out. de 2025
Introdução: Desbloqueando o Valor dos Dados Sem Estourar o Orçamento
No cenário atual, impulsionado por dados, a capacidade de coletar, armazenar, processar e visualizar informações é crucial para qualquer negócio que busca inovação e vantagem competitiva. No entanto, a percepção comum é que a construção de um modern data stack exige investimentos significativos em licenças de software, infraestrutura e recursos especializados. Mas e se disséssemos que é possível iniciar essa jornada com custo zero, criando uma base sólida para o crescimento futuro?
Este guia detalhado mostrará como equipes de dados podem montar um stack robusto e eficiente, utilizando ferramentas gratuitas e de código aberto, com foco em maximizar o valor de negócio desde o primeiro dia. Nosso objetivo é desmistificar a complexidade e o custo, provando que você não precisa de orçamentos astronômicos para começar a extrair insights valiosos dos seus dados.
Os Pilares do Seu Data Stack Gratuito
Vamos explorar as ferramentas que compõem nosso modern data stack de custo zero, destacando suas capacidades e como elas se integram para formar um ecossistema poderoso.
1. Ingestão de Dados: Erathos (Free Tier)
A primeira etapa em qualquer jornada de dados é a ingestão. Precisamos de uma ferramenta que possa coletar dados de diversas fontes e transportá-los para nosso ambiente de armazenamento de forma confiável e eficiente. Para isso, a Erathos oferece uma solução ideal com o free tier.
•Capacidades do Free Tier: Até 1 milhão de linhas mensais e 5 jobs de pipeline. Isso é mais do que suficiente para muitas startups e pequenas empresas começarem a coletar dados críticos de suas operações, como logs de aplicações, dados de vendas ou interações de usuários.
•Benefícios: Erathos simplifica a criação de pipelines de dados, permitindo que você configure a ingestão rapidamente sem a necessidade de escrever código complexo. Sua interface intuitiva e a capacidade de gerenciar múltiplos conectores tornam a coleta de dados uma tarefa acessível, mesmo para equipes com recursos limitados.
2. Armazenamento e Modelagem: Google BigQuery (Free Tier)
Uma vez que os dados são ingeridos, precisamos de um local para armazená-los e prepará-los para análise. O Google BigQuery é um data warehouse em nuvem serverless e altamente escalável, que oferece um free tier generoso, perfeito para este propósito [2].
•Capacidades do Free Tier: Até 1 TB de processamento de consultas e 10 GB de armazenamento ativo por mês. Esses limites são substanciais e permitem que você armazene e analise grandes volumes de dados sem incorrer em custos iniciais.
•Benefícios: O BigQuery é conhecido por sua velocidade e capacidade de lidar com petabytes de dados. Ele permite que você execute análises complexas usando SQL padrão, facilitando a modelagem de dados e a preparação para relatórios.
Dicas Essenciais para Manter os Custos do BigQuery Baixos
Embora o BigQuery ofereça um free tier, é crucial adotar práticas de otimização para garantir que você permaneça dentro dos limites gratuitos ou minimize os custos à medida que seu uso cresce. O BigQuery cobra com base na quantidade de dados processados por suas consultas e no volume de dados armazenados.
1.Arquitetura Medallion com Views para a Camada Silver: Implemente uma arquitetura Medallion (Bronze, Silver, Gold). Na camada Bronze, armazene os dados brutos. Para a camada Silver (dados limpos e transformados), utilize views em vez de tabelas materializadas ou tabelas físicas. Views não armazenam dados, apenas definem uma consulta, o que significa que você não paga pelo armazenamento da camada Silver. O processamento ocorre apenas quando a view é consultada, e com otimização de consultas, isso pode ser muito eficiente.
2.Particionamento e Clustering de Tabelas: Particione suas tabelas por colunas de tempo (ex: DATE, TIMESTAMP) e clusterize por colunas frequentemente filtradas (ex: user_id, event_id). Isso permite que o BigQuery escaneie apenas os dados relevantes para suas consultas, reduzindo significativamente a quantidade de bytes processados e, consequentemente, os custos [3].
3.Evite SELECT *: Sempre selecione apenas as colunas de que você precisa. SELECT * escaneia a tabela inteira, o que pode ser caro em tabelas grandes. Use SELECT column1, column2 para otimizar o processamento.
4.Pré-visualize Consultas: Antes de executar consultas complexas, utilize a funcionalidade de pré-visualização do BigQuery para estimar a quantidade de dados que será processada. Isso ajuda a identificar e otimizar consultas caras antes que elas gerem custos.
5.Use LIMIT com Cuidado: Em tabelas não clusterizadas, a cláusula LIMIT não reduz a quantidade de dados escaneados. O BigQuery ainda precisa escanear a tabela inteira para aplicar o limite. Use-o apenas quando souber que a consulta já é otimizada por particionamento/clustering ou para testes em pequenas amostras.
6.Remova Dados Obsoletos: Audite periodicamente seus datasets e remova dados obsoletos ou não utilizados. Embora o armazenamento seja barato, grandes volumes de dados desnecessários podem aumentar os custos a longo prazo .
7.Utilize INFORMATION_SCHEMA: Analise o INFORMATION_SCHEMA para entender quais colunas são mais usadas em filtros, ordenações e junções. Isso pode guiar suas decisões de particionamento e clustering para otimizar ainda mais o desempenho e o custo.
3. Visualização e Business Intelligence: Looker Studio, Metabase ou Lightdash
Com os dados ingeridos e modelados, a etapa final é torná-los acessíveis e compreensíveis para os tomadores de decisão. Felizmente, existem excelentes ferramentas de visualização e Business Intelligence (BI) que são gratuitas ou de código aberto.
•Looker Studio (anteriormente Google Data Studio): Uma ferramenta gratuita do Google que se integra nativamente com o BigQuery. Permite criar dashboards interativos e relatórios personalizados com uma interface de arrastar e soltar. É uma excelente opção para quem já está no ecossistema Google Cloud.
•Metabase: Uma ferramenta de BI de código aberto que pode ser auto-hospedada (requer alguma infraestrutura, mas o software é gratuito). Oferece uma interface amigável para criar consultas, dashboards e relatórios, permitindo que usuários de negócios explorem dados sem depender da equipe de dados para cada nova pergunta.
•Lightdash: Outra ferramenta de BI de código aberto que se conecta diretamente ao seu dbt project (se você decidir usá-lo no futuro) e ao seu data warehouse. Ele transforma suas definições de modelo dbt em métricas e dimensões exploráveis, promovendo a governança de dados e a autoatendimento.
Por Que Começar Simples é a Chave
É fácil se sentir sobrecarregado pela vasta gama de ferramentas e tecnologias no espaço de dados. No entanto, a beleza de um modern data stack de custo zero é que ele permite que você comece com o essencial, focando na criação de valor de negócio o mais rápido possível.
Não há necessidade de complexidade excessiva no início. O core é estabelecer um fluxo de dados confiável, um armazenamento centralizado e a capacidade de visualizar insights. Esta abordagem permite que sua equipe aprenda, itere e prove o valor dos dados para a organização, construindo uma grande fundação para crescer.
À medida que suas necessidades evoluem e os dados se tornam mais críticos, você pode gradualmente introduzir ferramentas mais avançadas (como dbt para transformações complexas ou Airflow para orquestração), mas sempre com uma base sólida já estabelecida.
Conclusão: Sua Jornada de Dados Começa Agora
Construir um modern data stack não precisa ser um projeto caro e demorado. Com as ferramentas certas e uma abordagem estratégica, você pode começar a extrair valor dos seus dados hoje mesmo, sem nenhum custo inicial.
Erathos para ingestão, BigQuery para armazenamento e modelagem, e Looker Studio, Metabase ou Lightdash para visualização formam um trio poderoso que capacita sua equipe a tomar decisões baseadas em dados, impulsionar a inovação e construir uma cultura orientada a dados. Comece sua jornada agora e transforme a maneira como sua organização utiliza seus dados!
Introdução: Desbloqueando o Valor dos Dados Sem Estourar o Orçamento
No cenário atual, impulsionado por dados, a capacidade de coletar, armazenar, processar e visualizar informações é crucial para qualquer negócio que busca inovação e vantagem competitiva. No entanto, a percepção comum é que a construção de um modern data stack exige investimentos significativos em licenças de software, infraestrutura e recursos especializados. Mas e se disséssemos que é possível iniciar essa jornada com custo zero, criando uma base sólida para o crescimento futuro?
Este guia detalhado mostrará como equipes de dados podem montar um stack robusto e eficiente, utilizando ferramentas gratuitas e de código aberto, com foco em maximizar o valor de negócio desde o primeiro dia. Nosso objetivo é desmistificar a complexidade e o custo, provando que você não precisa de orçamentos astronômicos para começar a extrair insights valiosos dos seus dados.
Os Pilares do Seu Data Stack Gratuito
Vamos explorar as ferramentas que compõem nosso modern data stack de custo zero, destacando suas capacidades e como elas se integram para formar um ecossistema poderoso.
1. Ingestão de Dados: Erathos (Free Tier)
A primeira etapa em qualquer jornada de dados é a ingestão. Precisamos de uma ferramenta que possa coletar dados de diversas fontes e transportá-los para nosso ambiente de armazenamento de forma confiável e eficiente. Para isso, a Erathos oferece uma solução ideal com o free tier.
•Capacidades do Free Tier: Até 1 milhão de linhas mensais e 5 jobs de pipeline. Isso é mais do que suficiente para muitas startups e pequenas empresas começarem a coletar dados críticos de suas operações, como logs de aplicações, dados de vendas ou interações de usuários.
•Benefícios: Erathos simplifica a criação de pipelines de dados, permitindo que você configure a ingestão rapidamente sem a necessidade de escrever código complexo. Sua interface intuitiva e a capacidade de gerenciar múltiplos conectores tornam a coleta de dados uma tarefa acessível, mesmo para equipes com recursos limitados.
2. Armazenamento e Modelagem: Google BigQuery (Free Tier)
Uma vez que os dados são ingeridos, precisamos de um local para armazená-los e prepará-los para análise. O Google BigQuery é um data warehouse em nuvem serverless e altamente escalável, que oferece um free tier generoso, perfeito para este propósito [2].
•Capacidades do Free Tier: Até 1 TB de processamento de consultas e 10 GB de armazenamento ativo por mês. Esses limites são substanciais e permitem que você armazene e analise grandes volumes de dados sem incorrer em custos iniciais.
•Benefícios: O BigQuery é conhecido por sua velocidade e capacidade de lidar com petabytes de dados. Ele permite que você execute análises complexas usando SQL padrão, facilitando a modelagem de dados e a preparação para relatórios.
Dicas Essenciais para Manter os Custos do BigQuery Baixos
Embora o BigQuery ofereça um free tier, é crucial adotar práticas de otimização para garantir que você permaneça dentro dos limites gratuitos ou minimize os custos à medida que seu uso cresce. O BigQuery cobra com base na quantidade de dados processados por suas consultas e no volume de dados armazenados.
1.Arquitetura Medallion com Views para a Camada Silver: Implemente uma arquitetura Medallion (Bronze, Silver, Gold). Na camada Bronze, armazene os dados brutos. Para a camada Silver (dados limpos e transformados), utilize views em vez de tabelas materializadas ou tabelas físicas. Views não armazenam dados, apenas definem uma consulta, o que significa que você não paga pelo armazenamento da camada Silver. O processamento ocorre apenas quando a view é consultada, e com otimização de consultas, isso pode ser muito eficiente.
2.Particionamento e Clustering de Tabelas: Particione suas tabelas por colunas de tempo (ex: DATE, TIMESTAMP) e clusterize por colunas frequentemente filtradas (ex: user_id, event_id). Isso permite que o BigQuery escaneie apenas os dados relevantes para suas consultas, reduzindo significativamente a quantidade de bytes processados e, consequentemente, os custos [3].
3.Evite SELECT *: Sempre selecione apenas as colunas de que você precisa. SELECT * escaneia a tabela inteira, o que pode ser caro em tabelas grandes. Use SELECT column1, column2 para otimizar o processamento.
4.Pré-visualize Consultas: Antes de executar consultas complexas, utilize a funcionalidade de pré-visualização do BigQuery para estimar a quantidade de dados que será processada. Isso ajuda a identificar e otimizar consultas caras antes que elas gerem custos.
5.Use LIMIT com Cuidado: Em tabelas não clusterizadas, a cláusula LIMIT não reduz a quantidade de dados escaneados. O BigQuery ainda precisa escanear a tabela inteira para aplicar o limite. Use-o apenas quando souber que a consulta já é otimizada por particionamento/clustering ou para testes em pequenas amostras.
6.Remova Dados Obsoletos: Audite periodicamente seus datasets e remova dados obsoletos ou não utilizados. Embora o armazenamento seja barato, grandes volumes de dados desnecessários podem aumentar os custos a longo prazo .
7.Utilize INFORMATION_SCHEMA: Analise o INFORMATION_SCHEMA para entender quais colunas são mais usadas em filtros, ordenações e junções. Isso pode guiar suas decisões de particionamento e clustering para otimizar ainda mais o desempenho e o custo.
3. Visualização e Business Intelligence: Looker Studio, Metabase ou Lightdash
Com os dados ingeridos e modelados, a etapa final é torná-los acessíveis e compreensíveis para os tomadores de decisão. Felizmente, existem excelentes ferramentas de visualização e Business Intelligence (BI) que são gratuitas ou de código aberto.
•Looker Studio (anteriormente Google Data Studio): Uma ferramenta gratuita do Google que se integra nativamente com o BigQuery. Permite criar dashboards interativos e relatórios personalizados com uma interface de arrastar e soltar. É uma excelente opção para quem já está no ecossistema Google Cloud.
•Metabase: Uma ferramenta de BI de código aberto que pode ser auto-hospedada (requer alguma infraestrutura, mas o software é gratuito). Oferece uma interface amigável para criar consultas, dashboards e relatórios, permitindo que usuários de negócios explorem dados sem depender da equipe de dados para cada nova pergunta.
•Lightdash: Outra ferramenta de BI de código aberto que se conecta diretamente ao seu dbt project (se você decidir usá-lo no futuro) e ao seu data warehouse. Ele transforma suas definições de modelo dbt em métricas e dimensões exploráveis, promovendo a governança de dados e a autoatendimento.
Por Que Começar Simples é a Chave
É fácil se sentir sobrecarregado pela vasta gama de ferramentas e tecnologias no espaço de dados. No entanto, a beleza de um modern data stack de custo zero é que ele permite que você comece com o essencial, focando na criação de valor de negócio o mais rápido possível.
Não há necessidade de complexidade excessiva no início. O core é estabelecer um fluxo de dados confiável, um armazenamento centralizado e a capacidade de visualizar insights. Esta abordagem permite que sua equipe aprenda, itere e prove o valor dos dados para a organização, construindo uma grande fundação para crescer.
À medida que suas necessidades evoluem e os dados se tornam mais críticos, você pode gradualmente introduzir ferramentas mais avançadas (como dbt para transformações complexas ou Airflow para orquestração), mas sempre com uma base sólida já estabelecida.
Conclusão: Sua Jornada de Dados Começa Agora
Construir um modern data stack não precisa ser um projeto caro e demorado. Com as ferramentas certas e uma abordagem estratégica, você pode começar a extrair valor dos seus dados hoje mesmo, sem nenhum custo inicial.
Erathos para ingestão, BigQuery para armazenamento e modelagem, e Looker Studio, Metabase ou Lightdash para visualização formam um trio poderoso que capacita sua equipe a tomar decisões baseadas em dados, impulsionar a inovação e construir uma cultura orientada a dados. Comece sua jornada agora e transforme a maneira como sua organização utiliza seus dados!
Introdução: Desbloqueando o Valor dos Dados Sem Estourar o Orçamento
No cenário atual, impulsionado por dados, a capacidade de coletar, armazenar, processar e visualizar informações é crucial para qualquer negócio que busca inovação e vantagem competitiva. No entanto, a percepção comum é que a construção de um modern data stack exige investimentos significativos em licenças de software, infraestrutura e recursos especializados. Mas e se disséssemos que é possível iniciar essa jornada com custo zero, criando uma base sólida para o crescimento futuro?
Este guia detalhado mostrará como equipes de dados podem montar um stack robusto e eficiente, utilizando ferramentas gratuitas e de código aberto, com foco em maximizar o valor de negócio desde o primeiro dia. Nosso objetivo é desmistificar a complexidade e o custo, provando que você não precisa de orçamentos astronômicos para começar a extrair insights valiosos dos seus dados.
Os Pilares do Seu Data Stack Gratuito
Vamos explorar as ferramentas que compõem nosso modern data stack de custo zero, destacando suas capacidades e como elas se integram para formar um ecossistema poderoso.
1. Ingestão de Dados: Erathos (Free Tier)
A primeira etapa em qualquer jornada de dados é a ingestão. Precisamos de uma ferramenta que possa coletar dados de diversas fontes e transportá-los para nosso ambiente de armazenamento de forma confiável e eficiente. Para isso, a Erathos oferece uma solução ideal com o free tier.
•Capacidades do Free Tier: Até 1 milhão de linhas mensais e 5 jobs de pipeline. Isso é mais do que suficiente para muitas startups e pequenas empresas começarem a coletar dados críticos de suas operações, como logs de aplicações, dados de vendas ou interações de usuários.
•Benefícios: Erathos simplifica a criação de pipelines de dados, permitindo que você configure a ingestão rapidamente sem a necessidade de escrever código complexo. Sua interface intuitiva e a capacidade de gerenciar múltiplos conectores tornam a coleta de dados uma tarefa acessível, mesmo para equipes com recursos limitados.
2. Armazenamento e Modelagem: Google BigQuery (Free Tier)
Uma vez que os dados são ingeridos, precisamos de um local para armazená-los e prepará-los para análise. O Google BigQuery é um data warehouse em nuvem serverless e altamente escalável, que oferece um free tier generoso, perfeito para este propósito [2].
•Capacidades do Free Tier: Até 1 TB de processamento de consultas e 10 GB de armazenamento ativo por mês. Esses limites são substanciais e permitem que você armazene e analise grandes volumes de dados sem incorrer em custos iniciais.
•Benefícios: O BigQuery é conhecido por sua velocidade e capacidade de lidar com petabytes de dados. Ele permite que você execute análises complexas usando SQL padrão, facilitando a modelagem de dados e a preparação para relatórios.
Dicas Essenciais para Manter os Custos do BigQuery Baixos
Embora o BigQuery ofereça um free tier, é crucial adotar práticas de otimização para garantir que você permaneça dentro dos limites gratuitos ou minimize os custos à medida que seu uso cresce. O BigQuery cobra com base na quantidade de dados processados por suas consultas e no volume de dados armazenados.
1.Arquitetura Medallion com Views para a Camada Silver: Implemente uma arquitetura Medallion (Bronze, Silver, Gold). Na camada Bronze, armazene os dados brutos. Para a camada Silver (dados limpos e transformados), utilize views em vez de tabelas materializadas ou tabelas físicas. Views não armazenam dados, apenas definem uma consulta, o que significa que você não paga pelo armazenamento da camada Silver. O processamento ocorre apenas quando a view é consultada, e com otimização de consultas, isso pode ser muito eficiente.
2.Particionamento e Clustering de Tabelas: Particione suas tabelas por colunas de tempo (ex: DATE, TIMESTAMP) e clusterize por colunas frequentemente filtradas (ex: user_id, event_id). Isso permite que o BigQuery escaneie apenas os dados relevantes para suas consultas, reduzindo significativamente a quantidade de bytes processados e, consequentemente, os custos [3].
3.Evite SELECT *: Sempre selecione apenas as colunas de que você precisa. SELECT * escaneia a tabela inteira, o que pode ser caro em tabelas grandes. Use SELECT column1, column2 para otimizar o processamento.
4.Pré-visualize Consultas: Antes de executar consultas complexas, utilize a funcionalidade de pré-visualização do BigQuery para estimar a quantidade de dados que será processada. Isso ajuda a identificar e otimizar consultas caras antes que elas gerem custos.
5.Use LIMIT com Cuidado: Em tabelas não clusterizadas, a cláusula LIMIT não reduz a quantidade de dados escaneados. O BigQuery ainda precisa escanear a tabela inteira para aplicar o limite. Use-o apenas quando souber que a consulta já é otimizada por particionamento/clustering ou para testes em pequenas amostras.
6.Remova Dados Obsoletos: Audite periodicamente seus datasets e remova dados obsoletos ou não utilizados. Embora o armazenamento seja barato, grandes volumes de dados desnecessários podem aumentar os custos a longo prazo .
7.Utilize INFORMATION_SCHEMA: Analise o INFORMATION_SCHEMA para entender quais colunas são mais usadas em filtros, ordenações e junções. Isso pode guiar suas decisões de particionamento e clustering para otimizar ainda mais o desempenho e o custo.
3. Visualização e Business Intelligence: Looker Studio, Metabase ou Lightdash
Com os dados ingeridos e modelados, a etapa final é torná-los acessíveis e compreensíveis para os tomadores de decisão. Felizmente, existem excelentes ferramentas de visualização e Business Intelligence (BI) que são gratuitas ou de código aberto.
•Looker Studio (anteriormente Google Data Studio): Uma ferramenta gratuita do Google que se integra nativamente com o BigQuery. Permite criar dashboards interativos e relatórios personalizados com uma interface de arrastar e soltar. É uma excelente opção para quem já está no ecossistema Google Cloud.
•Metabase: Uma ferramenta de BI de código aberto que pode ser auto-hospedada (requer alguma infraestrutura, mas o software é gratuito). Oferece uma interface amigável para criar consultas, dashboards e relatórios, permitindo que usuários de negócios explorem dados sem depender da equipe de dados para cada nova pergunta.
•Lightdash: Outra ferramenta de BI de código aberto que se conecta diretamente ao seu dbt project (se você decidir usá-lo no futuro) e ao seu data warehouse. Ele transforma suas definições de modelo dbt em métricas e dimensões exploráveis, promovendo a governança de dados e a autoatendimento.
Por Que Começar Simples é a Chave
É fácil se sentir sobrecarregado pela vasta gama de ferramentas e tecnologias no espaço de dados. No entanto, a beleza de um modern data stack de custo zero é que ele permite que você comece com o essencial, focando na criação de valor de negócio o mais rápido possível.
Não há necessidade de complexidade excessiva no início. O core é estabelecer um fluxo de dados confiável, um armazenamento centralizado e a capacidade de visualizar insights. Esta abordagem permite que sua equipe aprenda, itere e prove o valor dos dados para a organização, construindo uma grande fundação para crescer.
À medida que suas necessidades evoluem e os dados se tornam mais críticos, você pode gradualmente introduzir ferramentas mais avançadas (como dbt para transformações complexas ou Airflow para orquestração), mas sempre com uma base sólida já estabelecida.
Conclusão: Sua Jornada de Dados Começa Agora
Construir um modern data stack não precisa ser um projeto caro e demorado. Com as ferramentas certas e uma abordagem estratégica, você pode começar a extrair valor dos seus dados hoje mesmo, sem nenhum custo inicial.
Erathos para ingestão, BigQuery para armazenamento e modelagem, e Looker Studio, Metabase ou Lightdash para visualização formam um trio poderoso que capacita sua equipe a tomar decisões baseadas em dados, impulsionar a inovação e construir uma cultura orientada a dados. Comece sua jornada agora e transforme a maneira como sua organização utiliza seus dados!
Introdução: Desbloqueando o Valor dos Dados Sem Estourar o Orçamento
No cenário atual, impulsionado por dados, a capacidade de coletar, armazenar, processar e visualizar informações é crucial para qualquer negócio que busca inovação e vantagem competitiva. No entanto, a percepção comum é que a construção de um modern data stack exige investimentos significativos em licenças de software, infraestrutura e recursos especializados. Mas e se disséssemos que é possível iniciar essa jornada com custo zero, criando uma base sólida para o crescimento futuro?
Este guia detalhado mostrará como equipes de dados podem montar um stack robusto e eficiente, utilizando ferramentas gratuitas e de código aberto, com foco em maximizar o valor de negócio desde o primeiro dia. Nosso objetivo é desmistificar a complexidade e o custo, provando que você não precisa de orçamentos astronômicos para começar a extrair insights valiosos dos seus dados.
Os Pilares do Seu Data Stack Gratuito
Vamos explorar as ferramentas que compõem nosso modern data stack de custo zero, destacando suas capacidades e como elas se integram para formar um ecossistema poderoso.
1. Ingestão de Dados: Erathos (Free Tier)
A primeira etapa em qualquer jornada de dados é a ingestão. Precisamos de uma ferramenta que possa coletar dados de diversas fontes e transportá-los para nosso ambiente de armazenamento de forma confiável e eficiente. Para isso, a Erathos oferece uma solução ideal com o free tier.
•Capacidades do Free Tier: Até 1 milhão de linhas mensais e 5 jobs de pipeline. Isso é mais do que suficiente para muitas startups e pequenas empresas começarem a coletar dados críticos de suas operações, como logs de aplicações, dados de vendas ou interações de usuários.
•Benefícios: Erathos simplifica a criação de pipelines de dados, permitindo que você configure a ingestão rapidamente sem a necessidade de escrever código complexo. Sua interface intuitiva e a capacidade de gerenciar múltiplos conectores tornam a coleta de dados uma tarefa acessível, mesmo para equipes com recursos limitados.
2. Armazenamento e Modelagem: Google BigQuery (Free Tier)
Uma vez que os dados são ingeridos, precisamos de um local para armazená-los e prepará-los para análise. O Google BigQuery é um data warehouse em nuvem serverless e altamente escalável, que oferece um free tier generoso, perfeito para este propósito [2].
•Capacidades do Free Tier: Até 1 TB de processamento de consultas e 10 GB de armazenamento ativo por mês. Esses limites são substanciais e permitem que você armazene e analise grandes volumes de dados sem incorrer em custos iniciais.
•Benefícios: O BigQuery é conhecido por sua velocidade e capacidade de lidar com petabytes de dados. Ele permite que você execute análises complexas usando SQL padrão, facilitando a modelagem de dados e a preparação para relatórios.
Dicas Essenciais para Manter os Custos do BigQuery Baixos
Embora o BigQuery ofereça um free tier, é crucial adotar práticas de otimização para garantir que você permaneça dentro dos limites gratuitos ou minimize os custos à medida que seu uso cresce. O BigQuery cobra com base na quantidade de dados processados por suas consultas e no volume de dados armazenados.
1.Arquitetura Medallion com Views para a Camada Silver: Implemente uma arquitetura Medallion (Bronze, Silver, Gold). Na camada Bronze, armazene os dados brutos. Para a camada Silver (dados limpos e transformados), utilize views em vez de tabelas materializadas ou tabelas físicas. Views não armazenam dados, apenas definem uma consulta, o que significa que você não paga pelo armazenamento da camada Silver. O processamento ocorre apenas quando a view é consultada, e com otimização de consultas, isso pode ser muito eficiente.
2.Particionamento e Clustering de Tabelas: Particione suas tabelas por colunas de tempo (ex: DATE, TIMESTAMP) e clusterize por colunas frequentemente filtradas (ex: user_id, event_id). Isso permite que o BigQuery escaneie apenas os dados relevantes para suas consultas, reduzindo significativamente a quantidade de bytes processados e, consequentemente, os custos [3].
3.Evite SELECT *: Sempre selecione apenas as colunas de que você precisa. SELECT * escaneia a tabela inteira, o que pode ser caro em tabelas grandes. Use SELECT column1, column2 para otimizar o processamento.
4.Pré-visualize Consultas: Antes de executar consultas complexas, utilize a funcionalidade de pré-visualização do BigQuery para estimar a quantidade de dados que será processada. Isso ajuda a identificar e otimizar consultas caras antes que elas gerem custos.
5.Use LIMIT com Cuidado: Em tabelas não clusterizadas, a cláusula LIMIT não reduz a quantidade de dados escaneados. O BigQuery ainda precisa escanear a tabela inteira para aplicar o limite. Use-o apenas quando souber que a consulta já é otimizada por particionamento/clustering ou para testes em pequenas amostras.
6.Remova Dados Obsoletos: Audite periodicamente seus datasets e remova dados obsoletos ou não utilizados. Embora o armazenamento seja barato, grandes volumes de dados desnecessários podem aumentar os custos a longo prazo .
7.Utilize INFORMATION_SCHEMA: Analise o INFORMATION_SCHEMA para entender quais colunas são mais usadas em filtros, ordenações e junções. Isso pode guiar suas decisões de particionamento e clustering para otimizar ainda mais o desempenho e o custo.
3. Visualização e Business Intelligence: Looker Studio, Metabase ou Lightdash
Com os dados ingeridos e modelados, a etapa final é torná-los acessíveis e compreensíveis para os tomadores de decisão. Felizmente, existem excelentes ferramentas de visualização e Business Intelligence (BI) que são gratuitas ou de código aberto.
•Looker Studio (anteriormente Google Data Studio): Uma ferramenta gratuita do Google que se integra nativamente com o BigQuery. Permite criar dashboards interativos e relatórios personalizados com uma interface de arrastar e soltar. É uma excelente opção para quem já está no ecossistema Google Cloud.
•Metabase: Uma ferramenta de BI de código aberto que pode ser auto-hospedada (requer alguma infraestrutura, mas o software é gratuito). Oferece uma interface amigável para criar consultas, dashboards e relatórios, permitindo que usuários de negócios explorem dados sem depender da equipe de dados para cada nova pergunta.
•Lightdash: Outra ferramenta de BI de código aberto que se conecta diretamente ao seu dbt project (se você decidir usá-lo no futuro) e ao seu data warehouse. Ele transforma suas definições de modelo dbt em métricas e dimensões exploráveis, promovendo a governança de dados e a autoatendimento.
Por Que Começar Simples é a Chave
É fácil se sentir sobrecarregado pela vasta gama de ferramentas e tecnologias no espaço de dados. No entanto, a beleza de um modern data stack de custo zero é que ele permite que você comece com o essencial, focando na criação de valor de negócio o mais rápido possível.
Não há necessidade de complexidade excessiva no início. O core é estabelecer um fluxo de dados confiável, um armazenamento centralizado e a capacidade de visualizar insights. Esta abordagem permite que sua equipe aprenda, itere e prove o valor dos dados para a organização, construindo uma grande fundação para crescer.
À medida que suas necessidades evoluem e os dados se tornam mais críticos, você pode gradualmente introduzir ferramentas mais avançadas (como dbt para transformações complexas ou Airflow para orquestração), mas sempre com uma base sólida já estabelecida.
Conclusão: Sua Jornada de Dados Começa Agora
Construir um modern data stack não precisa ser um projeto caro e demorado. Com as ferramentas certas e uma abordagem estratégica, você pode começar a extrair valor dos seus dados hoje mesmo, sem nenhum custo inicial.
Erathos para ingestão, BigQuery para armazenamento e modelagem, e Looker Studio, Metabase ou Lightdash para visualização formam um trio poderoso que capacita sua equipe a tomar decisões baseadas em dados, impulsionar a inovação e construir uma cultura orientada a dados. Comece sua jornada agora e transforme a maneira como sua organização utiliza seus dados!