Banco de dados vs. Data Warehouse: Diferenças entre eles, casos de uso, exemplos

A explosão de dados na era digital criou uma necessidade premente de as organizações armazenarem, gerenciarem e analisarem com eficiência grandes quantidades de informações. Os bancos de dados e os data warehouses são ferramentas essenciais que ajudam as empresas a entender seus dados e a obter insights sobre suas operações, clientes e mercados. Embora tanto os bancos de dados quanto os data warehouses sejam projetados para armazenar dados, eles têm diferenças distintas em termos de estrutura, finalidade e funcionalidade.

Neste artigo, exploraremos as principais diferenças entre bancos de dados e data warehouses, seus respectivos casos de uso e daremos exemplos de como eles são usados em diferentes setores.

O que é um banco de dados?

Um banco de dados é uma coleção de dados organizada para facilitar o acesso, o gerenciamento e a atualização. Normalmente, os dados são armazenados em formato digital em um computador ou servidor e são organizados em tabelas ou outras estruturas que permitem que sejam pesquisados, classificados, filtrados e manipulados de várias maneiras.

Um banco de dados usa um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) para criar, gerenciar e manipular os dados armazenados no banco de dados. O DBMS funciona como uma interface entre o banco de dados e o usuário, permitindo que os usuários interajam com os dados e executem tarefas como adicionar, modificar, excluir e consultar dados. 

Você pode ler mais sobre bancos de dados na página do Couchbase Guia de aconselhamento sobre banco de dados.

O que é um Data Warehouse?

Um data warehouse é um sistema projetado especificamente para dar suporte a atividades de business intelligence (BI), como relatórios, análise de dados e mineração de dados. Ele armazena uma grande quantidade de dados estruturados de forma otimizada para OLAP (Online Analytical Processing) em vez de OLTP (Online Transaction Processing). 

Os dados em um data warehouse são agregados e integrados em um único local a partir de várias fontes, incluindo bancos de dados transacionais, fontes externas e outros data warehouses. Normalmente, são armazenados em um modelo dimensional, que organiza os dados em tabelas de fatos e dimensões. As tabelas de fatos contêm dados quantitativos, como números de vendas, níveis de estoque ou interações com clientes, enquanto as tabelas de dimensões contêm dados descritivos, como nomes de produtos, dados demográficos de clientes ou períodos de tempo. Esse modelo dimensional permite que os usuários analisem os dados de diferentes perspectivas e se aprofundem em áreas específicas de interesse.

Casos de uso de banco de dados

Os bancos de dados são usados em uma ampla gama de setores e aplicativos. Veja a seguir alguns casos de uso comuns de bancos de dados:

Processamento de transações: Os bancos de dados são projetados principalmente para processamento de transaçõesA tecnologia de processamento de dados, que envolve a captura, o armazenamento e o gerenciamento de dados operacionais em tempo real. Isso inclui aplicativos como sistemas de processamento de transações on-line (OLTP), sistemas de ponto de venda e sistemas de gerenciamento de estoque.

Gerenciamento de conteúdo: Os bancos de dados também são comumente usados para gerenciamento de conteúdo, permitindo que as organizações armazenem e gerenciem grandes volumes de conteúdo digital, como imagens, vídeos e documentos.

Gerenciamento do relacionamento com o cliente: Os bancos de dados podem ser usados para armazenar e gerenciar dados de clientesO sistema de gestão de clientes é um sistema de gestão de clientes que permite que as organizações desenvolvam uma visão abrangente de seus clientes e de suas interações com a organização. Isso pode ajudar as organizações a aumentar a satisfação do cliente, desenvolver campanhas de marketing direcionadas e melhorar a retenção de clientes.

Gerenciamento de recursos humanos: Os bancos de dados podem ser usados para armazenar e gerenciar dados de funcionários, inclusive informações pessoais, histórico de emprego e dados de desempenho. Isso pode ajudar as organizações a gerenciar seus recursos humanos de forma mais eficaz e a tomar decisões mais bem informadas sobre contratações, promoções e outras questões de pessoal.

Exemplos de bancos de dados 

Nesta seção, exploraremos alguns exemplos de bancos de dados e como eles são usados em diferentes setores e aplicativos. A imagem abaixo mostra alguns bancos de dados populares.

1. 1. Couchbase: O Couchbase é um banco de dados NoSQL orientado a documentos, projetado para oferecer alto desempenho, escalabilidade e flexibilidade. Ele pode ser usado como um armazenamento de valores-chave ou como um banco de dados de documentos e oferece suporte à arquitetura distribuída com replicação e sincronização integradas. O Couchbase é comumente usado em aplicativos da Web, móveis e de IoT (Internet das Coisas). Ele também oferece suporte a Modelagem de dados flexível com documentos JSON e se integra a vários Linguagens e estruturas de programação. Leia mais sobre como ele se compara a outros bancos de dados NoSQL aqui.
   2. MySQL: O MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de código aberto amplamente usado para aplicativos da Web. Ele é conhecido por sua escalabilidade e desempenho.
   3. Oráculo: O Oracle é um sistema comercial de gerenciamento de banco de dados relacional amplamente usado em aplicativos corporativos. Ele é conhecido por sua robustez, segurança e alta disponibilidade.
   4. MongoDB: O MongoDB é um banco de dados NoSQL orientado a documentos, projetado para ser escalável e flexível. É comumente usado em aplicativos da Web e aplicativos móveis.
   5. Cassandra: O Cassandra é um banco de dados NoSQL distribuído projetado para alta disponibilidade e escalabilidade. É comumente usado em aplicativos da Web e de IoT (Internet das Coisas) de grande escala.
   6. Redis: O Redis é um armazenamento de valores-chave na memória comumente usado como banco de dados, cache e corretor de mensagens. Ele é conhecido por seu alto desempenho e escalabilidade.
   7. Amazon DynamoDB: O Amazon DynamoDB é um serviço de banco de dados NoSQL totalmente gerenciado, projetado para ter escalabilidade e baixa latência. É comumente usado em aplicativos da Web e aplicativos móveis.

Casos de uso de data warehouse

Os data warehouses são usados em vários setores e aplicativos. Veja a seguir alguns casos de uso comuns de data warehouses:

Inteligência de negócios: Os data warehouses dão suporte às atividades de business intelligence, como análise de dados, geração de relatórios e mineração de dados. Eles fornecem uma visão consolidada dos dados de várias fontes, facilitando para as organizações a obtenção de insights sobre suas operações e a tomada de decisões informadas.

Vendas e marketing: Os data warehouses armazenam e analisam dados de vendas, clientes e marketing. Essas informações podem ser usadas para rastrear o desempenho das vendas, identificar tendências e desenvolver campanhas de marketing direcionadas.

Varejo: Os data warehouses armazenam e analisam dados de vendas, estoque e clientes. Eles podem oferecer suporte a merchandising, gerenciamento de estoque e gerenciamento de relacionamento com o cliente.

Análise de clientes: Os data warehouses podem consolidar dados de clientes de várias fontes, permitindo que as organizações visualizem seus clientes e seu comportamento de forma abrangente. Isso pode ajudar as organizações a desenvolver estratégias de marketing direcionadas e melhorar a satisfação do cliente.

Exemplos de data warehouse

Há muitas soluções de data warehouse disponíveis, cada uma com seus pontos fortes e fracos. Nesta seção, exploraremos alguns exemplos de data warehouses e seus casos de uso. A imagem abaixo mostra algumas soluções populares de data warehouse.

1. 1. Amazon Redshift: O Amazon Redshift é um serviço de data warehouse baseado em nuvem projetado para ser escalável e econômico. É comumente usado em aplicativos de big data e pode suportar o armazenamento de dados em escala de petabytes.
   2. Floco de neve: O Snowflake é um data warehouse baseado em nuvem, projetado para oferecer escalabilidade, desempenho e facilidade de uso. Ele oferece suporte a várias fontes de dados e pode lidar com dados estruturados e semiestruturados.
   3. Análise de sinapse do Microsoft Azure: O Microsoft Azure Synapse Analytics é um serviço de armazenamento de dados baseado em nuvem projetado para análise de big data. Ele se integra a vários serviços do Azure e oferece suporte a dados estruturados e não estruturados.
   4. Google BigQuery: O Google BigQuery é um serviço de armazenamento de dados baseado em nuvem projetado para análise de big data. Ele usa um formato de armazenamento colunar e oferece suporte a consultas SQL e aprendizado de máquina.
   5. Oracle Autonomous Data Warehouse (em inglês): O Oracle Autonomous Data Warehouse é um serviço de data warehouse baseado em nuvem, projetado para oferecer alto desempenho, segurança e disponibilidade. Ele suporta várias fontes de dados e pode lidar com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
   6. Armazém IBM Db2: O IBM Db2 Warehouse é um serviço de data warehouse baseado em nuvem projetado para alto desempenho e escalabilidade. Ele oferece suporte a várias fontes de dados e pode lidar com dados estruturados e não estruturados.

Banco de dados vs. Data Warehouse

As diferenças entre um banco de dados e um data warehouse às vezes podem ser confusas, pois ambos envolvem o armazenamento e o gerenciamento de dados em um sistema. Entretanto, eles têm finalidades diferentes e são otimizados para diferentes tipos de processamento e análise de dados. Nesta seção, compararemos as principais diferenças entre um banco de dados e um data warehouse com exemplos para ajudar a esclarecer as distinções entre esses dois tipos de sistemas de armazenamento e gerenciamento de dados.

Os bancos de dados e os data warehouses têm finalidades diferentes quando se trata de gerenciar dados. Os bancos de dados são projetados para capturar e gerenciar dados operacionais em tempo realEnquanto os data warehouses são projetados para armazenar e analisar dados históricos para obter insights. Um data warehouse é otimizado para processamento analítico e geração de relatórios, enquanto um banco de dados é normalmente otimizado para processamento transacional.

Desvantagens de um banco de dados

Embora os bancos de dados ofereçam muitas vantagens, também há algumas desvantagens a serem consideradas. A imagem abaixo mostra algumas desvantagens comuns dos bancos de dados.

• • Tarefas analíticas limitadas: Os bancos de dados geralmente são otimizados para o processamento transacional e não possuem ferramentas e funcionalidades especializadas para realizar tarefas analíticas complexas, como análise estatística avançada, mineração de dados ou aprendizado de máquina. Essa limitação pode ser superada com a integração de um banco de dados a um data warehouse ou a outro sistema analítico explicitamente projetado para análises e relatórios de dados complexos.
  • Redundância de dados: Às vezes, os bancos de dados podem sofrer de redundância de dados, em que os mesmos dados são armazenados em vários locais, o que leva a inconsistências e erros.
  • Escalabilidade limitada: Os bancos de dados podem ter dificuldades de escalonamento para acomodar volumes crescentes de dados ou um número cada vez maior de usuários, levando a problemas de desempenho e tempo de inatividade. Você pode saber mais sobre como a plataforma de banco de dados em nuvem do Couchbase lida com problemas de escalabilidade aqui.

Desvantagens de um Data Warehouse

Embora os data warehouses possam oferecer muitos benefícios, há também algumas desvantagens das quais você deve estar ciente. A imagem abaixo mostra algumas desvantagens comuns dos data warehouses.

• • Latência de dados: Os data warehouses normalmente envolvem atualizações periódicas de dados e processamento em lote, o que pode resultar em algum grau de latência de dados ou atraso na disponibilidade dos dados mais atualizados.
  • Desafios de integração: A integração de dados de várias fontes em um data warehouse pode ser desafiadora, exigindo modelagem e transformação cuidadosas dos dados para garantir que eles sejam precisos e consistentes.
  • Bloqueio do fornecedor: Os data warehouses podem exigir software ou hardware proprietário, o que pode resultar na dependência do fornecedor e limitar a flexibilidade e a interoperabilidade com outros sistemas.
  • Problemas de qualidade de dados: Às vezes, os data warehouses podem apresentar problemas como dados incompletos ou imprecisos, o que leva a percepções e análises incorretas.

O que funcionará melhor para você?

Em última análise, usar um banco de dados em vez de um data warehouse depende das necessidades específicas da organização e do tipo de dados que está sendo gerenciado. Veja a seguir alguns fatores a serem considerados ao escolher entre um banco de dados e um data warehouse:

1. 1. Volume de dados: Se a organização estiver lidando com grandes volumes de dados, um data warehouse pode ser mais adequado, pois foi projetado para lidar e analisar grandes quantidades de dados.
   2. Complexidade dos dados: Se os dados forem complexos e exigirem muito processamento, um data warehouse poderá ser mais adequado, pois é otimizado para consultas e análises complexas.
   3. Dados em tempo real versus dados históricos: Se os dados precisarem ser acessados em tempo real, um banco de dados pode ser mais adequado, pois foi projetado para processamento transacional. Um data warehouse pode ser mais adequado se os dados forem históricos e usados para análise.
   4. Relatórios e análises: Se a organização precisar realizar atividades de business intelligence, como relatórios e análises, um data warehouse pode ser mais adequado, pois é otimizado para essas atividades.
   5. Custo: O custo de implementação e manutenção de um banco de dados ou data warehouse deve ser considerado, pois ambas as opções podem ser caras, dependendo do tamanho e da complexidade dos dados.

Em última análise, o uso de um banco de dados ou de um data warehouse depende das necessidades e dos requisitos específicos da organização. Em alguns casos, uma combinação de ambos pode ser a melhor solução, com um banco de dados usado para o processamento transacional e um data warehouse para relatórios e análises.

Se estiver pensando em investir em um banco de dados, você pode fazer o seguinte avaliação que o ajudará a determinar melhor suas necessidades. Você pode dar uma olhada nesta lista de ofertas do Couchbase e seus precificação se você já conhece suas necessidades e está pronto para aprender mais.