O que é um banco de dados analítico?
Bancos analíticos são otimizados para queries complexas em grandes volumes, diferente dos transacionais. Quando usar BigQuery, Redshift ou Snowflake.
Lembra daqueles filmes que mostram salas enormes com arquivos históricos de uma empresa ou organização do governo? Quase como uma biblioteca ou acervo físico de documentos, um banco de dados cumpre esse papel: preservar, catalogar, organizar e deixar a informação disponível para quando ela for necessária.
Nesse artigo vamos entender o que é um banco de dados analítico e quais são as principais vantagens de utilizá-lo.
Bancos de dados
Antes de mergulharmos nas definições do que é ou não um banco de dados analítico, vamos voltar para a história dos bancos de dados para compreender como chegamos até aqui. A verdade é que sempre houve uma preocupação forte com o uso das informações e dos dados dentro das organizações de todos os tipos.
O que chamamos de "dados" nada mais são do que os números gerados pela atividade empresarial: quanto foi vendido, quais foram as principais decisões logísticas tomadas, quais são as preferências dos clientes em um determinado período de tempo, qual é o melhor perfil para contratar em uma área determinada.
Mesmo antes das mídias digitais, coletar essas informações sempre foi importante, mas poucos sabiam como utilizá-las de verdade, tanto para informar a tomada de decisão quanto para manter acervos completos com o objetivo de documentar a própria história. Em todos os segmentos e em todo tipo de organização, isso se provou vital para a estratégia e longevidade dos negócios, seja para crescer e se desenvolver, seja para melhorar a qualidade do que já vem sendo feito e atingir patamares melhores.
Com o alto nível de digitalização de processos e a preferência por meios virtuais mais ágeis, em vez da documentação em formatos físicos, surgiram dispositivos cada vez mais capazes de guardar e organizar essas informações com precisão, ocupando menos espaço físico e contando com processamento melhor, com base na tecnologia da computação.
Ao longo dos anos, não só os dispositivos ficaram menores, mas eles também ganharam a capacidade de processar grandes volumes de informação em poucos segundos, em vez de horas ou dias. Isso facilita o processo de captação e análise dos dados em várias frentes: estatísticas, projeções matemáticas, otimização de performance e melhor habilidade analítica nas rotinas cotidianas.
Com essa evolução da ciência da computação, também veio a revolução da ciência de dados, que trouxe a possibilidade de aplicar algoritmos e linguagens de programação mais robustas, baseadas em análise estatística e matemática, para resolver problemas e, em pouco tempo, ter panoramas completos para basear a tomada de decisões.
Através dos bancos de dados para armazenamento de mídias digitais, é possível ter a informação sempre acessível, com menos chance de perda de arquivo e ainda com a opção de integrar com várias outras ferramentas de business intelligence (BI) e Data Analytics.
Outra evolução importante na forma como as empresas cuidam dos seus dados foi a criação dos bancos analíticos, e outras formas de otimizar o uso da informação para guiar a tomada de decisões importantes e criar organizações data-driven.
O que é um banco de dados analítico?
Chegando no ponto central deste artigo, um banco de dados analítico é uma maneira moderna e eficaz de armazenar e organizar um grande volume de dados, que podem ser as séries históricas de um negócio ou setor específico, informações de clientes para análise, métricas de uma determinada área, entre outros.
Esse tipo de banco de dados é altamente otimizado para suportar operações de Data Analytics e Business Intelligence, pois seu funcionamento é mais ágil, auxilia na recuperação de dados, permite pesquisas mais rápidas e proporciona maior escalabilidade para esse tipo de processo.
BigQuery, Redshift e Snowflake são os exemplos mais usados hoje: são bancos analíticos gerenciados na nuvem, otimizados para consulta em grande volume, e são justamente os destinos para onde plataformas de ingestão como a Erathos levam o dado das suas fontes originais.
Elementos de um banco de dados analítico
Existem alguns elementos fundamentais dos bancos de dados analíticos:
São capazes de processar grandes quantidades de dados
Possuem compatibilidade com as principais ferramentas de data analytics e business intelligence do mercado
São seguros e viabilizam tanto a armazenagem de grandes quantidades de dados quanto o processamento deles
Possuem uma compressão de dados muito mais eficiente do que outros tipos de tecnologia
Possuem alta capacidade de processamento de queries, com base em análises estatísticas e matemáticas
Esses elementos são os principais diferenciais desse tipo de banco de dados em relação a outros no mercado.
Tipos de bancos de dados analíticos
Atualmente existem cinco tipos de bancos de dados analíticos no mercado:
Banco de dados colunar: organiza blocos de dados por colunas, em vez de linhas, a fim de diminuir a quantidade de dados que precisa ser lida pelo sistema numa consulta
Banco de dados in-memory: construído na memória do sistema, carrega o dado de forma comprimida para acesso muito mais rápido
OLAP (Online Analytical Processing): capaz de armazenar uma quantidade grande de dados já agregados, com base em diversos atributos específicos
MPP (Massively Parallel Processing): distribui os dados através de vários servidores diferentes, permitindo processar consultas muito mais rápido em paralelo
Banco de dados analítico aplicado a data warehouse: combina o banco de dados com ferramentas de data analytics e business intelligence, geralmente o modelo usado por BigQuery, Redshift e Snowflake
Por que usar um banco de dados analítico?
Nós vivemos em um mundo muito conectado. Isso é um fato. A automatização da coleta e geração de dados é capaz de gerar e catalogar um volume muito grande de informações em poucos segundos.
Lembra de quando um celular possuía menos de 10 GB de armazenamento e isso era suficiente para suprir todas as necessidades dos seus usuários? Hoje isso não é suficiente nem para os usuários mais conservadores, o que diz muito sobre a forma como nos relacionamos com a tecnologia.
Pensando nas empresas, isso é um desafio enorme: como saber quais dados manter, quais descartar e quais serão de fato úteis para a estratégia do negócio. O uso de um banco analítico permite que a informação seja mantida, lapidada, organizada e depois utilizada para impulsionar a tomada de decisão com base num panorama mais completo, não só em pequenas parcelas de informação.
Com acesso a informações completas, é possível fazer perguntas mais complexas, encontrar a origem de problemas e séries históricas de resultados, além de entender diferenças entre estratégias utilizadas anteriormente, ter previsões mais precisas e tomar decisões com base em fatos e análise objetiva.
Bancos de dados transacionais costumam ser eficientes para as operações do dia a dia, oferecendo inclusive tecnologias similares, mas a principal diferença é que não são construídos com o objetivo de obter a mesma performance analítica, buscar insights ou guiar uma análise exploratória da informação, que os bancos analíticos permitem.
Como os dados chegam num banco de dados analítico
Ter um banco analítico como BigQuery, Redshift ou Snowflake resolve a parte de armazenamento e consulta, mas não resolve sozinho como os dados das suas fontes originais (CRM, produto, financeiro, planilhas) chegam até lá. Essa é a parte de ingestão, que costuma ser subestimada até alguém precisar manter um script de extração funcionando para sempre.
É esse o papel da Erathos: conectar as fontes de dados da sua empresa direto ao banco analítico de destino, de forma incremental e gerenciada, sem exigir código de pipeline customizado. O banco analítico é o destino; a Erathos é o que garante que o dado chega lá de forma confiável e atualizada.
Perguntas frequentes sobre bancos de dados analíticos
Qual a diferença entre banco de dados analítico e banco de dados transacional? O transacional é otimizado para registrar operações do dia a dia (uma venda, um cadastro, uma atualização de status) com velocidade e consistência. O analítico é otimizado para consultas complexas em grande volume de dados históricos, o tipo de pergunta que exige varrer milhões de registros de uma vez.
BigQuery, Redshift e Snowflake são a mesma coisa? São todos bancos de dados analíticos na nuvem, mas com arquiteturas e modelos de precificação diferentes. BigQuery é serverless e cobra por dado processado por consulta. Redshift roda em clusters dedicados da AWS. Snowflake separa compute de armazenamento de forma independente. A escolha entre eles depende do restante do seu stack de nuvem e do padrão de uso esperado.
Preciso de um banco de dados analítico desde o início da minha empresa? Não necessariamente. Empresas em estágio muito inicial, com poucas fontes e baixo volume, conseguem responder boa parte das perguntas de negócio direto num banco transacional ou até em planilha. O banco analítico passa a valer a pena quando o volume de dado e o número de fontes cresce o suficiente para tornar consultas complexas lentas ou inviáveis fora dele.
Como os dados chegam até o banco analítico? Através de um processo de ingestão, que pode ser um script customizado mantido pelo próprio time, ou uma ferramenta de ingestão gerenciada, como a Erathos, que conecta as fontes originais ao banco analítico de destino sem exigir pipeline próprio.
Conclusão
Nos últimos 80 anos a ciência da computação evoluiu muito rápido. Os computadores que antes ocupavam várias salas e processavam um volume baixo de informação ao longo de dias foram substituídos por máquinas muito pequenas, com capacidade de processamento automatizada e em nuvem. Com essa evolução, a forma como a ciência de dados é utilizada nas organizações também mudou.
Pense nas empresas em que trabalhou nos últimos 5 anos. Em quantas delas havia processo que não envolvia, de alguma forma, um computador ou dispositivo digital? Essa transformação é tão natural na forma como vivemos e trabalhamos que já nem nos damos conta de como seria uma vida sem essas tecnologias.
Da mesma forma, esperamos que as organizações sejam cada vez mais data-driven, utilizando os dados para tomar decisões. Nesse processo, os bancos de dados analíticos são aliados muito importantes, pois democratizam o acesso a dados de qualidade, criando uma fonte unificada de verdade.
Conheça como a Erathos leva seus dados até o banco analítico certo, sem código de pipeline para escrever, manter ou monitorar.
Lembra daqueles filmes que mostram salas enormes com arquivos históricos de uma empresa ou organização do governo? Quase como uma biblioteca ou acervo físico de documentos, um banco de dados cumpre esse papel: preservar, catalogar, organizar e deixar a informação disponível para quando ela for necessária.
Nesse artigo vamos entender o que é um banco de dados analítico e quais são as principais vantagens de utilizá-lo.
Bancos de dados
Antes de mergulharmos nas definições do que é ou não um banco de dados analítico, vamos voltar para a história dos bancos de dados para compreender como chegamos até aqui. A verdade é que sempre houve uma preocupação forte com o uso das informações e dos dados dentro das organizações de todos os tipos.
O que chamamos de "dados" nada mais são do que os números gerados pela atividade empresarial: quanto foi vendido, quais foram as principais decisões logísticas tomadas, quais são as preferências dos clientes em um determinado período de tempo, qual é o melhor perfil para contratar em uma área determinada.
Mesmo antes das mídias digitais, coletar essas informações sempre foi importante, mas poucos sabiam como utilizá-las de verdade, tanto para informar a tomada de decisão quanto para manter acervos completos com o objetivo de documentar a própria história. Em todos os segmentos e em todo tipo de organização, isso se provou vital para a estratégia e longevidade dos negócios, seja para crescer e se desenvolver, seja para melhorar a qualidade do que já vem sendo feito e atingir patamares melhores.
Com o alto nível de digitalização de processos e a preferência por meios virtuais mais ágeis, em vez da documentação em formatos físicos, surgiram dispositivos cada vez mais capazes de guardar e organizar essas informações com precisão, ocupando menos espaço físico e contando com processamento melhor, com base na tecnologia da computação.
Ao longo dos anos, não só os dispositivos ficaram menores, mas eles também ganharam a capacidade de processar grandes volumes de informação em poucos segundos, em vez de horas ou dias. Isso facilita o processo de captação e análise dos dados em várias frentes: estatísticas, projeções matemáticas, otimização de performance e melhor habilidade analítica nas rotinas cotidianas.
Com essa evolução da ciência da computação, também veio a revolução da ciência de dados, que trouxe a possibilidade de aplicar algoritmos e linguagens de programação mais robustas, baseadas em análise estatística e matemática, para resolver problemas e, em pouco tempo, ter panoramas completos para basear a tomada de decisões.
Através dos bancos de dados para armazenamento de mídias digitais, é possível ter a informação sempre acessível, com menos chance de perda de arquivo e ainda com a opção de integrar com várias outras ferramentas de business intelligence (BI) e Data Analytics.
Outra evolução importante na forma como as empresas cuidam dos seus dados foi a criação dos bancos analíticos, e outras formas de otimizar o uso da informação para guiar a tomada de decisões importantes e criar organizações data-driven.
O que é um banco de dados analítico?
Chegando no ponto central deste artigo, um banco de dados analítico é uma maneira moderna e eficaz de armazenar e organizar um grande volume de dados, que podem ser as séries históricas de um negócio ou setor específico, informações de clientes para análise, métricas de uma determinada área, entre outros.
Esse tipo de banco de dados é altamente otimizado para suportar operações de Data Analytics e Business Intelligence, pois seu funcionamento é mais ágil, auxilia na recuperação de dados, permite pesquisas mais rápidas e proporciona maior escalabilidade para esse tipo de processo.
BigQuery, Redshift e Snowflake são os exemplos mais usados hoje: são bancos analíticos gerenciados na nuvem, otimizados para consulta em grande volume, e são justamente os destinos para onde plataformas de ingestão como a Erathos levam o dado das suas fontes originais.
Elementos de um banco de dados analítico
Existem alguns elementos fundamentais dos bancos de dados analíticos:
São capazes de processar grandes quantidades de dados
Possuem compatibilidade com as principais ferramentas de data analytics e business intelligence do mercado
São seguros e viabilizam tanto a armazenagem de grandes quantidades de dados quanto o processamento deles
Possuem uma compressão de dados muito mais eficiente do que outros tipos de tecnologia
Possuem alta capacidade de processamento de queries, com base em análises estatísticas e matemáticas
Esses elementos são os principais diferenciais desse tipo de banco de dados em relação a outros no mercado.
Tipos de bancos de dados analíticos
Atualmente existem cinco tipos de bancos de dados analíticos no mercado:
Banco de dados colunar: organiza blocos de dados por colunas, em vez de linhas, a fim de diminuir a quantidade de dados que precisa ser lida pelo sistema numa consulta
Banco de dados in-memory: construído na memória do sistema, carrega o dado de forma comprimida para acesso muito mais rápido
OLAP (Online Analytical Processing): capaz de armazenar uma quantidade grande de dados já agregados, com base em diversos atributos específicos
MPP (Massively Parallel Processing): distribui os dados através de vários servidores diferentes, permitindo processar consultas muito mais rápido em paralelo
Banco de dados analítico aplicado a data warehouse: combina o banco de dados com ferramentas de data analytics e business intelligence, geralmente o modelo usado por BigQuery, Redshift e Snowflake
Por que usar um banco de dados analítico?
Nós vivemos em um mundo muito conectado. Isso é um fato. A automatização da coleta e geração de dados é capaz de gerar e catalogar um volume muito grande de informações em poucos segundos.
Lembra de quando um celular possuía menos de 10 GB de armazenamento e isso era suficiente para suprir todas as necessidades dos seus usuários? Hoje isso não é suficiente nem para os usuários mais conservadores, o que diz muito sobre a forma como nos relacionamos com a tecnologia.
Pensando nas empresas, isso é um desafio enorme: como saber quais dados manter, quais descartar e quais serão de fato úteis para a estratégia do negócio. O uso de um banco analítico permite que a informação seja mantida, lapidada, organizada e depois utilizada para impulsionar a tomada de decisão com base num panorama mais completo, não só em pequenas parcelas de informação.
Com acesso a informações completas, é possível fazer perguntas mais complexas, encontrar a origem de problemas e séries históricas de resultados, além de entender diferenças entre estratégias utilizadas anteriormente, ter previsões mais precisas e tomar decisões com base em fatos e análise objetiva.
Bancos de dados transacionais costumam ser eficientes para as operações do dia a dia, oferecendo inclusive tecnologias similares, mas a principal diferença é que não são construídos com o objetivo de obter a mesma performance analítica, buscar insights ou guiar uma análise exploratória da informação, que os bancos analíticos permitem.
Como os dados chegam num banco de dados analítico
Ter um banco analítico como BigQuery, Redshift ou Snowflake resolve a parte de armazenamento e consulta, mas não resolve sozinho como os dados das suas fontes originais (CRM, produto, financeiro, planilhas) chegam até lá. Essa é a parte de ingestão, que costuma ser subestimada até alguém precisar manter um script de extração funcionando para sempre.
É esse o papel da Erathos: conectar as fontes de dados da sua empresa direto ao banco analítico de destino, de forma incremental e gerenciada, sem exigir código de pipeline customizado. O banco analítico é o destino; a Erathos é o que garante que o dado chega lá de forma confiável e atualizada.
Perguntas frequentes sobre bancos de dados analíticos
Qual a diferença entre banco de dados analítico e banco de dados transacional? O transacional é otimizado para registrar operações do dia a dia (uma venda, um cadastro, uma atualização de status) com velocidade e consistência. O analítico é otimizado para consultas complexas em grande volume de dados históricos, o tipo de pergunta que exige varrer milhões de registros de uma vez.
BigQuery, Redshift e Snowflake são a mesma coisa? São todos bancos de dados analíticos na nuvem, mas com arquiteturas e modelos de precificação diferentes. BigQuery é serverless e cobra por dado processado por consulta. Redshift roda em clusters dedicados da AWS. Snowflake separa compute de armazenamento de forma independente. A escolha entre eles depende do restante do seu stack de nuvem e do padrão de uso esperado.
Preciso de um banco de dados analítico desde o início da minha empresa? Não necessariamente. Empresas em estágio muito inicial, com poucas fontes e baixo volume, conseguem responder boa parte das perguntas de negócio direto num banco transacional ou até em planilha. O banco analítico passa a valer a pena quando o volume de dado e o número de fontes cresce o suficiente para tornar consultas complexas lentas ou inviáveis fora dele.
Como os dados chegam até o banco analítico? Através de um processo de ingestão, que pode ser um script customizado mantido pelo próprio time, ou uma ferramenta de ingestão gerenciada, como a Erathos, que conecta as fontes originais ao banco analítico de destino sem exigir pipeline próprio.
Conclusão
Nos últimos 80 anos a ciência da computação evoluiu muito rápido. Os computadores que antes ocupavam várias salas e processavam um volume baixo de informação ao longo de dias foram substituídos por máquinas muito pequenas, com capacidade de processamento automatizada e em nuvem. Com essa evolução, a forma como a ciência de dados é utilizada nas organizações também mudou.
Pense nas empresas em que trabalhou nos últimos 5 anos. Em quantas delas havia processo que não envolvia, de alguma forma, um computador ou dispositivo digital? Essa transformação é tão natural na forma como vivemos e trabalhamos que já nem nos damos conta de como seria uma vida sem essas tecnologias.
Da mesma forma, esperamos que as organizações sejam cada vez mais data-driven, utilizando os dados para tomar decisões. Nesse processo, os bancos de dados analíticos são aliados muito importantes, pois democratizam o acesso a dados de qualidade, criando uma fonte unificada de verdade.
Conheça como a Erathos leva seus dados até o banco analítico certo, sem código de pipeline para escrever, manter ou monitorar.