A evolução do armazenamento de dados.
A evolução do armazenamento de dados teve início com dispositivos como cartões perfurados, fitas magnéticas e discos magnéticos. Com o tempo, os discos rígidos foram desenvolvidos, permitindo que grandes quantidades de dados fossem armazenadas em um único dispositivo.
Conforme o armazenamento de dados foi se tornando mais popular, foram criadas soluções mais eficientes para gerenciar e acessar esses dados, como dispositivos de armazenamento em disco, sistemas de armazenamento em rede e soluções de armazenamento em nuvem.
Além dessas soluções de armazenamento, também foram desenvolvidas modelagens de dados e arquiteturas de armazenamento, de acordo com o tipo de dados, volume, complexidade e necessidades de acesso.
Modelagem de dados:
A modelagem de dados é um processo fundamental para garantir que os dados de uma organização ou sistema estejam estruturados e organizados de forma apropriada para atender às necessidades de negócios. A modelagem de dados inclui a identificação das entidades que representam objetos ou conceitos importantes, os atributos dessas entidades e as relações entre elas.
Dados estruturados são dados organizados em uma estrutura bem definida, como tabelas com linhas e colunas. Por exemplo, em uma tabela de clientes, cada linha representa um cliente e as colunas representam as informações relevantes sobre o cliente, como nome, endereço, telefone, e-mail, entre outras. As relações entre as tabelas são definidas por chaves estrangeiras e são facilmente processadas por sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais, como MySQL, Oracle ou SQL Server.
Dados não estruturados são dados que não possuem uma estrutura formal e definida, como texto, imagens, vídeos e áudio. Esses dados são difíceis de processar com os métodos tradicionais de gerenciamento de banco de dados relacionais, pois não possuem uma estrutura organizada ou esquema definido. Exemplos de dados não estruturados incluem arquivos de texto, postagens em redes sociais, e-mails, imagens de satélite e vídeos.
Dados semiestruturados são dados que possuem uma estrutura parcialmente definida, mas não se encaixam perfeitamente na estrutura rígida de um banco de dados relacional. Esses dados podem ser representados em formato XML, JSON ou YAML. Por exemplo, um documento XML pode ter tags e atributos definidos, mas também pode conter texto livre que não se encaixa em uma estrutura definida. Dados semiestruturados são comuns em aplicações web e em sistemas de big data, que trabalham com dados de diversas fontes e formatos.
As principais arquiteturas:
As principais arquiteturas de armazenamento de dados são o Data Warehouse e o Data Lake, cada uma com sua abordagem específica.
O Data Warehouse é uma arquitetura projetada para armazenar grandes volumes de dados históricos de várias fontes. Os dados são altamente estruturados, limpos e organizados de acordo com um esquema bem definido. Essa arquitetura é ideal para empresas que precisam analisar dados de forma consistente e confiável.
Já o Data Lake é uma arquitetura de armazenamento de dados que permite armazenar grandes volumes de dados não estruturados ou semiestruturados, em seu formato original. Os dados são armazenados em um único repositório centralizado, o que permite o acesso rápido e eficiente aos dados para análise. Essa arquitetura é ideal para empresas que precisam armazenar e acessar dados brutos de várias fontes e desejam uma maior flexibilidade na forma como esses dados são analisados.
Quais ferramentas mais utilizadas?
Data Warehouse:
SQL Server: é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional da Microsoft, que oferece recursos de Data Warehousing, incluindo o SQL Server Analysis Services (SSAS) para análise e o SQL Server Integration Services (SSIS) para ETL.
Azure Synapse Analytics: é um serviço de análise de big data e data warehousing que integra o SQL Server e o Azure Data Lake Storage para permitir a análise de dados em escala.
Data Lake:
Azure Data Lake Storage: é um serviço de armazenamento de dados em nuvem escalável e seguro da Microsoft que permite armazenar e analisar grandes volumes de dados não estruturados ou semiestruturados.
Azure Data Lake Analytics: é um serviço de análise de big data em nuvem que permite processar grandes volumes de dados no Azure Data Lake Storage usando linguagens como U-SQL e R.
Azure HDInsight: é um serviço gerenciado de big data na nuvem que suporta várias ferramentas de código aberto, como Hadoop, Spark, Hive e Kafka, para processar e analisar grandes volumes de dados em escala.
Prós e contras do Data Warehouse (DW) e do Data Lake:
Data Warehouse:
Prós:
Organização estruturada de dados, o que permite consultas mais rápidas e eficientes;
Dados de alta qualidade e confiabilidade;
Possibilidade de criar visões consolidadas de dados para a organização;
Adequado para análises históricas e relatórios de negócios.
Contras:
Requer modelagem de dados prévia e rigorosa, o que pode limitar a flexibilidade em termos de tipos de dados e mudanças de requisitos;
Custos elevados em termos de infraestrutura e manutenção;
Dificuldades para lidar com grandes volumes de dados não estruturados ou semiestruturados.
Data Lake:
Prós:
Grande flexibilidade em relação a tipos e formatos de dados, permitindo o armazenamento de grandes volumes de dados de diferentes fontes;
Permite a experimentação e exploração de dados, sem a necessidade de uma modelagem prévia;
Baixo custo em relação à infraestrutura, utilizando armazenamento em nuvem ou em servidores de baixo custo.
Contras:
Baixa confiabilidade dos dados, devido à falta de estrutura e controle sobre a qualidade dos dados;
Dificuldades em termos de organização e gestão de dados, o que pode dificultar a criação de relatórios e análises;
Dificuldades para lidar com grandes volumes de dados estruturados, que podem exigir a criação de estruturas adicionais de processamento.
Qual eu devo escolher?
Em resumo, o Data Warehouse é mais adequado para organizações que precisam de dados confiáveis e de alta qualidade para análises de negócios, enquanto o Data Lake é mais adequado para organizações que precisam lidar com grandes volumes de dados diversos e desejam ter flexibilidade na exploração desses dados.
Fonte:
Microsoft – “O que é Data Warehouse? “
( https://azure.microsoft.com/pt-br/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-a-data-warehouse/ )
Microsoft – “O que é Data Lake?” ( https://azure.microsoft.com/pt-br/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-a-data-lake/ )
Facopp – “Museu de Tecnologia” (http://sites.unoeste.br/museu/ )