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Data warehouse: 7 ferramentas de DW que são tendência para 2022

Analisamos prós e contras destas ferramentas de data warehouse (DW) que são tendência para 2022:

  1. Azure Synapse Analytics
  2. Amazon Redshift
  3. Oracle ADW
  4. Google Big Query
  5. Snowflake
  6. PostgreSQL
  7. Azure Databricks

Viva uma transformação digital: implemente uma ferramenta de DW para trabalhar bem com seus dados, e o futuro da sua empresa será muito mais próspero e automatizado.

Conheça agora as ferramentas de data warehouse para você ter rapidamente seus dados disponíveis quando e onde você precisar em 2022.

Boa leitura! 😉

O que é data warehouse?

Conhecido também como a casa dos dados, data warehouse é o database que armazena e integra dados estruturados em um só lugar. Muito utilizado em processos de business intelligence (BI), o DW é otimizado e desenhado para consultas analíticas.

Como os dados de fontes diferentes não se integram de forma natural, o data warehouse oferece essa grande vantagem ao consolidar essas informações de origens distintas em um local centralizado, deixando a leitura dos dados mais nítida.

Por que implementar um data warehouse?

Em mundo onde os dados de clientes são cruciais para os negócios de médio a grande porte, um data warehouse torna-se vital. Além de armazenar informações de diferentes fontes em um mesmo lugar e auxiliar nas tomadas de decisão, um DW possui ainda as funções de:

  • gerar insights estratégicos e operacionais;
  • garantir embasamento analítico para as tomadas de decisão;
  • avaliar e mensurar o impacto de campanhas de marketing;
  • analisar a performance de colaboradores;
  • monitorar tendências de mercado.

As ferramentas de DW são utilizadas para a execução de um processo chamado de ETL:

  • E = extrair os dados relevantes diretamente da fonte;
  • T = transformar os dados e garantir a compatibilidade com o DW;
  • L = carregar (load) os dados no data warehouse para serem analisados.

Esse processo pode ainda ser feito de maneira mais moderna, digamos, invertendo-se as duas últimas etapas dele. Dessa forma, fica sendo chamado de ELT.

De um ou outro modo, há ferramentas de DW que são melhores em algumas etapas do processo do que em outras. E há ainda opções com funcionalidades mais amplas.

Analisamos prós e contras destas ferramentas de data warehouse (DW) que são tendência para 2022:

  1. Azure Synapse Analytics
  2. Amazon Redshift
  3. Oracle ADW
  4. Google Big Query
  5. Snowflake
  6. PostgreSQL
  7. Azure Databricks

Conheça agora cada uma delas para você ter rapidamente seus dados disponíveis quando e onde você precisar em 2022. Vamos à lista!

Ferramentas de data warehouse: tendências para 2022

Listamos as ferramentas de DW que podem ajudar na tomada de decisão de gestores de empresas de todos os portes no mundo todo. Confira as descrições, os prós e os contras.

1- Azure Synapse Analytics

O Azure Synapse Analytics oferece serviços ilimitados de análise, reunindo integração de dados, data warehouse e big data analytics em um único software. A ideia é dar liberdade para profissionais consultarem dados da forma que desejarem, com opções sem servidor ou dedicadas, em escalas.

Combinar e modelar dados fica mais fácil com os templates de banco de dados disponíveis no programa. E há tutoriais e módulos de treinamentos para pessoas engenheiras de dados. A escala ilimitada é um grande atrativo para quem extrai insights baseados em dados dentro de DWs.

Prós

  • Integra perfeitamente com outros serviços de dados da Azure, permitindo uma análise de dados unificada.
  • Microsoft Azure é desenvolvido com base em vários casos de uso, por isso é capaz de apresentar soluções prontas para tudo.

Contras

  • Muitos recursos de sintaxe de SQL não estão disponíveis e não há recursos de deduplicação no armazenamento.Alta codificação e conhecimento para recursos tradicionais de outros sistemas de DWs e sem ferramentas de conversão para código.

2- Oracle ADW

Oracle Autonomous data warehouse é um serviço de DW em nuvem que prioriza eliminar as complexidades da operação de um data warehouse e demais serviços orientados por dados. O provisionamento, a configuração, a proteção, o ajuste, o dimensionamento e o backup do DW são automatizados.

Conta com uma proteção abrangente e ainda oferece uma solução completa de ferramentas de autoatendimento e advanced analytics, usando um banco de dados convergente com suporte integrado para dados multimodelos e diversas cargas de trabalho.

Prós

  • A natureza autônoma do banco de dados do Oracle ajuda a reduzir as despesas de manutenção contínua.
  • O desempenho do banco de dados é notável para as cargas de trabalho de análise após a instalação do Oracle ADW.

Contras

  • A integração com databases de servidor SQL exige um certo esforço para refatorar.
  • O alto custo e o suporte oferecidos não são os melhores atrativos do serviço.

3- Amazon Redshift

Uma das ferramentas de DW mais classificadas por usuários online. Assim como o nome sugere, o Redshift faz parte dos serviços de web oferecidos pela plataforma de cloud da Amazon. Opera como data warehouse em escala de petabytes completamente gerenciado na nuvem.

O serviço permite que analistas executem consultas em questão de segundos, isso porque a ferramenta continua atualizando o pool de dados, justamente para que as conexões possam ser reutilizadas ao replicar informações de drives com falha e substituindo-as quando necessário.

Prós

  • Automatiza tarefas administrativas, como gerenciar, monitorar e dimensionar o data warehouse.
  • Permite a execução de consultas em dados não estruturados, o que faz economizar bastante tempo

Contras

  • Não oferece uma solução de várias nuvens, está disponível apenas na Amazon Web Services (AWS).É conhecido por ter problemas com o manuseio eficiente do armazenamento.

4- Google Big Query

Ferramenta de armazenamento de dados sem servidor e baseada em nuvem oferecida pela Google. É capaz de armazenar grandes quantidades de dados e usa SQL em suas consultas.

O Big Query é eficiente para gerar insights através das informações coletadas.

O sistema interativo de indexação do Big Query permite consultas muito rápidas e completas. O serviço é interessante para empresas que utilizam seus próprios dados e que lidam com diversos tipos de gerenciamento de dados entre suas equipes.

Prós

  • Os dados podem ser analisados ​​em tempo real para obter informações atualizadas.
  • Permite analisar petabytes de dados em uma velocidade eficiente, além de possuir uma ótima relação entre custo e benefício.

Contras

  • Usar o Big Query pode ser complexo para quem está começando, especialmente por conta da experiência de usuário que é comprometida pela interface da ferramenta.Operar uma API de Big Query exige conhecimento em programação, o que pode dificultar o manuseio por profissionais de fora dessas áreas.

5- Snowflake

O Snowflake é uma plataforma baseada em nuvem que oferece ao data warehouse serviços para dados estruturados e semiestruturados. A arquitetura dessa ferramenta permite que o armazenamento e a computação sejam escalonados separadamente.

Isso fornece a cientistas de dados, analytics e profissionais de business intelligence acesso a mais de 375 data sets prontos para consulta.

O Snowflake é utilizado especialmente por quem busca uma ferramenta escalável, eficiente e de fácil manuseio.

Prós

  • Sua nuvem possui uma natureza elástica, o que significa que uma grande quantidade de dados pode ser armazenada e várias consultas podem ser executadas simultaneamente.
  • O recurso exclusivo é que dados estruturados e semiestruturados combinados podem ser carregados no banco de dados em nuvem sem se transformar em uma categoria fixa.

Contras

  • O Snowflake possui um preço alto, se comparado às demais ferramentas, não sendo uma opção muito acessível.
  • A interface não é muito intuitiva e apresenta erros de navegação.

6- PostgreSQL

É uma ferramenta de código aberto bastante popular que armazena, integra e analisa dados usando recursos embutidos e instrumentos de análise. Os procedimentos e a funções podem ser criados em várias linguagens de programação, como PL, pgSQL, Python etc.

Serve como uma solução de armazenamento de dados de baixo custo, direta e eficiente. Sua instalação é fácil e o uso desse gerenciador é prático, podendo aumentar o número de funcionalidades através das extensões disponíveis para o serviço.

Prós

  • É possível combinar o PostgreSQL com ferramentas e aplicativos externos para mineração de dados e relatório.
  • Existe uma enorme quantidade e variedade de extensões terceirizadas para o PostgreSQL, tanto gratuitas quanto pagas.

Contras

  • O PostgreSQL não fornece recursos de compactação de dados, o que dificulta estudos e desempenhos.
  • Apresenta instabilidades consideravelmente constantes, em especial nas queries que acabam ficando lentas.

7- Azure Databricks

O Azure Databricks é a plataforma otimizada de análise de dados da Microsoft, integrada aos serviços de nuvem da empresa. Apesar de não se tratar necessariamente de um data warehouse, a ferramenta combina as funções de DW e data lake para empresas.

O Databricks oferece três ambientes de desenvolvimento de aplicações orientadas por dados: Databricks SQL, Engenharia de Ciência de Dados do Databricks e Databricks Machine Learning.

Prós

  • Excelente ambiente de desenvolvimento e interface amigável de fácil manuseio.
  • Melhor desempenho através da consolidação de pequenos arquivos em tabelas delta.

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  • Raphael P. Caldeira
    Por Raphael P. Caldeira Content Developer at Indicium Tech

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