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Guia de compras para banco de dados na nuvem

Em um mundo pré-tecnológico, era comum que empresas guardassem seus dados em arquivos físicos, organizados em ordem alfabética, por setor, dentro de uma sala repleta de gavetas. Porém, se a empresa precisasse mudar de endereço, todos esses arquivos impressos precisavam ser revisados, jogados fora e armazenados novamente de acordo com sua relevância, na nova sede da empresa. A premissa da prática de armazenar dados não mudou, mas a forma como são armazenados mudou completamente. 

Uma das profissões que é tendência no mercado, o analista de dados, não precisa mais ficar horas abrindo e fechando gavetas para achar um dado relevante o suficiente para a tomada de decisão da empresa. Ao alcance de alguns cliques, esse mesmo analista consegue discutir os rumos que a empresa vai tomar de acordo com os dados coletados. 

Fato é que, atualmente, muitos dados são gerados e coletados todos os dias. Como consequência, é cada vez maior a necessidade de armazenar estes dados de forma prática para, logo, eles serem analisados e poderem se transformar em informações valiosas e estratégicas para as empresas ou simplesmente serem descartados, se for o caso. 

Assim, o banco de dados na nuvem destaca-se como um local de armazenamento de dados que traz para a empresa maior agilidade e inovação, tempo menor de lançamento no mercado, riscos e custos reduzidos, contando sempre com a segurança das informações intrínseca ao serviço do banco de dados. 

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Seja para armazenar informações das suas aplicações (ERP, CRM, etc), ou para estabelecer Data Lakes para uso de aprendizado de máquina e inteligência artificial, existem duas principais formas de fazer a implantação do Banco de Dados em Nuvem: 

  • A tradicional, em que basta comprar espaço em uma máquina virtual de um provedor de serviços em nuvem e implementar o banco de dados. Nesse caso, a empresa deve ter uma equipe de profissionais de administradores de banco de dados, sendo a mesma responsável pela manutenção da base; 
  • No caso do Banco de Dados como Serviço (DBaaS), trata-se de serviço completo, onde a empresa adquire instâncias de banco de dados, e a manutenção da base (como monitoramento, segurança, desfragmentação e gestão de logs, por exemplo) passa a ser responsabilidade do provedor.

Dados os ganhos de escala dos provedores de serviço em headcount e licenciamento de software, o DBaaS tende a custar uma fração do valor, se comparado com a abordagem tradicional. Deste modo, atualmente, a dúvida das empresas não é se deve ou não usar o banco de dados em nuvem, mas sim qual modelo e tipo funcionará para atender melhor às necessidades específicas da sua empresa. 

Além do armazenamento das informações, os modelos DBaaS estão cada vez mais sendo utilizados em paralelo a sistemas OLTP, para o estabelecimento de Data Lakes. Estes sistemas são capazes de analisar em tempo real os dados gerados pelos mais diversos departamentos da empresa, utilizando inteligência artificial e aprendizado de máquina para detectar padrões, e transformar dados em informações capazes de gerar insights de negócios.    

Adicionalmente, os modelos de banco de dados na nuvem permitem a integração de Data Lakes com seus fornecedores da cadeia produtiva, como indústrias consumindo informações do varejo para o planejamento da sua linha de produção, por exemplo, o que é conhecido como indústria 4.0.

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Data Lakes armazenam os mais diversos tipos de dados gerados pela e para a empresa, e permitem integração com as principais nuvens públicas de maneira segura,  com governança. A ideia seria manter nos Data Lakes todo o histórico de dados que não estão sendo utilizados ou processados pela empresa, alí serem aplicadas técnicas de Data Analytics, como cognitivo, inteligência artificial e aprendizado de máquina. E é exatamente por isso que os Data Lakes são diferentes dos Data Warehouse. Outra característica marcante dos Data Lakes é a utilização do NoSQL.

O termo NoSQL foi utilizado pela primeira vez em 1998. Com o surgimento da Internet  e das soluções digitais, tornou-se cada vez mais necessário encontrar maneiras inteligentes de gerenciar os bancos de dados das empresas.

O jargão ganhou força em 2006, quando o Google publicou um artigo sobre o armazenamento de dados. Já em 2009, foi organizado o primeiro evento para tratar de bancos de dados open source distribuídos e, novamente, cita-se o termo NoSQL. Naquela época, começaram a surgir mais tecnologias com bancos de dados não relacionais e o tema foi se popularizando.

Dada sua escala e performance, sistemas de banco de dados NoSQL são geralmente usados nos Data Lakes, enquanto sistemas SQL são geralmente usados em sistemas de produção. A facilidade para processar informações, escalar a infraestrutura com menor custo foi tornando este tipo de banco de dados popular entre as empresas.

Além disso, como já foi falado no início do texto, é muito importante estar atento à segurança de todas essas informações. Aqui na Matrix, nossas equipes que operam o DBaaS estão preparadas para gerenciar as informações junto com a sua empresa e garantir a segurança dos dados disponíveis para que você tenha insights que possam te levar ainda mais longe. 

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André Tellini
Product manager

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