Três mudanças no ambiente de dados moderno


Visão geral | O que você aprenderá: 

O ritmo acelerado de inovação no panorama dos bancos de dados está fazendo com que os líderes de TI reavaliem por completo suas estratégias de ambiente de dados. Do Hadoop ao NoSQL, passando pelos ativos de dados em nuvem, nunca foi tão alta a expectativa de que as equipes de TI se mantenham atualizadas com as novas tecnologias e abordagens. A triste verdade é que, embora muitos CIOs e diretores de TI trabalhem para integrar novas tecnologias às suas organizações, eles ignoram o problema maior, esquecendo-se do papel que a análise de autoatendimento também desempenha na formação do ambiente de dados moderno.

Este documento tem como foco três mudanças no ambiente de dados moderno que líderes de TI de todo o mundo estão começando a reconhecer como essenciais para que sua organização seja bem-sucedida no objetivo de tornar-se orientada por dados.

Os conceitos abordados neste material incluem:

  • O surgimento do Hadoop e do NoSQL e sua implicação para o data warehouse empresarial tradicional
  • Compreensão de como avaliar os ativos de dados em nuvem
  • Incorporação da análise de autoatendimento como parte da estratégia de plataforma de dados

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O problema é o mesmo. Está apenas mais difícil.

Oferecer às organizações dados confiáveis para permitir a tomada de melhores decisões é uma tarefa que, essencialmente, continua a mesma há décadas. Apesar dos grandes avanços tecnológicos e das novas táticas, o departamento de TI que gerencia a infraestrutura de dados atualmente ainda tem a mesma missão básica: movimentar os dados desde o momento da criação e torná-los acessíveis e compreensíveis para os tomadores de decisões sempre que necessário.

No entanto, embora o objetivo continue o mesmo, os obstáculos para se criar e manter uma fonte de informações analíticas em uma empresa se tornaram consideravelmente mais difíceis.

Nos últimos anos, o ponto mais problemático no ambiente de dados moderno talvez tenha sido as novas fontes de dados que geram quantidades sem precedentes de resultados, geralmente com muito pouca (ou nenhuma) estrutura. Desde fluxos de cliques, passando por registros de servidor e fontes de mídia social, até leituras eletrônicas e por sensor, a avalanche de dados provenientes desses canais tem sido literalmente insustentável. Do ponto de vista econômico e de desempenho, os EDWs (data warehouses empresariais) tradicionais são simplesmente incapazes de dar conta dessa onda crescente de dados.

Isso provocou uma total reconsideração das estratégias de coleta e análise de dados e propiciou a o surgimento de uma nova geração de soluções de armazenamento de dados voltadas para coleta schema-less (sem esquema), dimensionamento de hardware e colocação da capacidade computacional mais perto dos próprios datastores (e às vezes diretamente neles).

Apesar de ainda serem muito novas se comparadas aos bancos de dados relacionais, essas soluções não relacionais mais recentes cresceram muito nos últimos anos e se desenvolveram rapidamente para dar suporte às maiores e mais complexas empresas do mundo. Embora isso tenha ocorrido em grande parte como forma de complementar as infraestruturas de data warehouse corporativas existentes, acaba por criar um ecossistema de dados mais complexo para os departamentos de TI gerenciarem.

A disponibilidade de dados de aplicativos em nuvem é outra questão que se soma aos desafios que a TI precisa superar na missão constante de manter a integridade do ambiente de dados. Muitas organizações utilizam soluções em nuvem, como Google Analytics, Salesforce, Netsuite, Zendesk e outras, como componentes essenciais de sua infraestrutura. Os dados que elas geram são fundamentais para os relatórios organizacionais. A capacidade de integrar os dados dessas soluções em nuvem e torná-los acessíveis para a empresa se tornou um requisito básico para os departamentos de TI.

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