{"id":9261,"date":"2022-07-12T15:15:18","date_gmt":"2022-07-12T18:15:18","guid":{"rendered":"https:\/\/geoblog.mkwebb.com.br2\/?p=9261"},"modified":"2024-07-18T18:31:28","modified_gmt":"2024-07-18T21:31:28","slug":"como-construir-uma-plataforma-de-analise-de-dados-unificadas-no-google-cloud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geoambiente.com.br\/blog\/como-construir-uma-plataforma-de-analise-de-dados-unificadas-no-google-cloud\/","title":{"rendered":"Como obter uma plataforma de an\u00e1lise de dados unificada?"},"content":{"rendered":"\r\n

As empresas lidam com dados diariamente, mas nem todas sabem como realizar a an\u00e1lise de dados<\/strong> para extrair valor deles. Para se tornar data-driven<\/strong>, uma organiza\u00e7\u00e3o deve criar o ecossistema certo para o processamento de maneira hol\u00edstica. N\u00e3o estamos falando de solu\u00e7\u00f5es pontuais que fornecem servi\u00e7os de dados, pois nem sempre isso \u00e9 suficiente.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Muitas companhias n\u00e3o sabem se precisam de um data lake<\/strong> ou data warehouse <\/strong>para alavancar suas estrat\u00e9gias de dados. Essas duas arquiteturas t\u00eam sido vistas como sistemas separados, aplic\u00e1veis \u200b\u200ba tipos de dados espec\u00edficos e conjuntos de habilidades do usu\u00e1rio. No entanto, as linhas que separam data warehouses e data lakes est\u00e3o se fundindo, permitindo aos clientes adotar uma plataforma mais abrangente e que oferece o melhor dos dois mundos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Em vez de escolher entre um ou outro, as empresas pudessem escolher uma solu\u00e7\u00e3o de ponta a ponta capaz de cobrir todo o gerenciamento de dados<\/a> e est\u00e1gios de processamento, da coleta \u00e0 an\u00e1lise de dados e aprendizado de m\u00e1quina. Isso \u00e9 poss\u00edvel por meio de uma plataforma de dados que pode armazenar grandes quantidades de dados em diversos formatos variados sem comprometer a lat\u00eancia.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

A Google Cloud<\/strong> oferece produtos e solu\u00e7\u00f5es especializadas para data lake e data warehouse, mas aposta em uma converg\u00eancia significativa entre os dois sistemas at\u00e9 que a terminologia mude. Na Google Cloud, essa combina\u00e7\u00e3o \u00e9 chamada de uma \u201cplataforma de dados anal\u00edticos<\/strong>\u201d.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

Tend\u00eancias emergentes para a an\u00e1lise de dados<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

N\u00e3o h\u00e1 uma abordagem \u00fanica para criar uma solu\u00e7\u00e3o de dados de ponta a ponta.<\/p>\r\n

Conceitos emergentes incluem data lakehouses<\/strong>, data mashes <\/strong>e cofres de dados (data vaults) <\/strong>que buscam atender a necessidades t\u00e9cnicas e organizacionais espec\u00edficas. Alguns n\u00e3o s\u00e3o novos e existem em diferentes formas e formatos, no entanto, todos funcionam naturalmente em um ambiente do Google Cloud. Vamos analisar as duas extremidades do espectro de habilita\u00e7\u00e3o de dados e habilita\u00e7\u00e3o de equipes.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

O data mash<\/strong> facilita uma abordagem descentralizada \u00e0 propriedade de dados, permitindo que linhas de neg\u00f3cios individuais publiquem e assinem dados de maneira padronizada, em vez de for\u00e7ar o acesso e a administra\u00e7\u00e3o de dados para somente uma equipe centralizada. Por outro lado, um data lakehouse re\u00fane dados brutos e processados, permitindo um reposit\u00f3rio mais simplificado e centralizado de dados necess\u00e1rios em toda a organiza\u00e7\u00e3o. O processamento pode ser feito em tr\u00e2nsito via ELT, reduzindo a necessidade de copiar conjuntos de dados entre sistemas. Isso facilita a explora\u00e7\u00e3o de dados e a governan\u00e7a.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

O Data lakehouse<\/strong> trabalha para armazenar os dados em uma \u00fanica fonte, fazendo c\u00f3pias m\u00ednimas dos dados. Essa arquitetura oferece armazenamento de baixo custo em um formato aberto acess\u00edvel por uma variedade de mecanismos de processamento, como o Spark, al\u00e9m de fornecer recursos avan\u00e7ados de gerenciamento e otimiza\u00e7\u00e3o. Seguran\u00e7a e governan\u00e7a consistentes s\u00e3o essenciais para qualquer lakehouse.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Por fim, um data vault<\/strong> \u00e9 projetado para separar atividades orientadas por dados e por modelo. Os dados integrados ao cofre bruto permitem o carregamento paralelo para facilitar o dimensionamento de grandes implementa\u00e7\u00f5es.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

No Google Cloud, n\u00e3o h\u00e1 necessidade de mant\u00ea-los separados. De fato, com a interoperabilidade entre nosso portf\u00f3lio de produtos de an\u00e1lise de dados, voc\u00ea pode fornecer facilmente acesso a dados que residem em locais diferentes, reunindo efetivamente seu data lake e data warehouse em uma \u00fanica plataforma.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Algumas inova\u00e7\u00f5es tecnol\u00f3gicas da Google Cloud viabilizam essa realidade. A API de armazenamento do BigQuery <\/strong><\/a>permite tratar um data warehouse como um data lake, permitindo que voc\u00ea acesse os dados que residem no BigQuery<\/a><\/strong> da Google Cloud<\/a><\/strong>.<\/p>\r\n

Por exemplo, voc\u00ea pode usar o Spark <\/strong>para acessar dados que residem no data warehouse sem afetar o desempenho de qualquer outro trabalho que o acesse. Isso \u00e9 poss\u00edvel gra\u00e7as \u00e0 arquitetura subjacente, que separa computa\u00e7\u00e3o e armazenamento. Da mesma forma, o Dataplex<\/a><\/strong>, servi\u00e7o de malha de dados inteligente, oferece recursos de seguran\u00e7a e governan\u00e7a de dados em v\u00e1rios n\u00edveis de armazenamento de Lakehouse criados no GCS e no BigQuery.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

T\u00e1tico ou Estrat\u00e9gico<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

A plataforma de an\u00e1lise de dados<\/strong> do Google Cloud se diferencia por ser aberta, inteligente, flex\u00edvel e totalmente integrada. Existem muitas tecnologias no mercado que fornecem solu\u00e7\u00f5es t\u00e1ticas que podem parecer confort\u00e1veis \u200b\u200be familiares. No entanto, essa pode ser uma abordagem de curto prazo que simplesmente eleva e transfere uma solu\u00e7\u00e3o em silos para a nuvem.<\/p>\r\n

Por outro lado, uma plataforma de dados de an\u00e1lise criada no Google Cloud oferece recursos modernos de armazenamento de dados e data lake com integra\u00e7\u00e3o com a AI Platform. Ela tamb\u00e9m fornece recursos integrados de streaming, ML e geoespacial e uma solu\u00e7\u00e3o na mem\u00f3ria para casos de uso de BI<\/a><\/strong>.<\/p>\r\n

Dependendo das suas necessidades de dados organizacionais, o Google Cloud tem o conjunto de produtos, ferramentas e servi\u00e7os para criar a plataforma de dados certa para voc\u00ea.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Para se tornar uma organiza\u00e7\u00e3o data driven, o primeiro passo \u00e9 projetar e implementar uma plataforma de dados anal\u00edticos que atenda \u00e0s necessidades t\u00e9cnicas e de neg\u00f3cios. Se voc\u00ea deseja capacitar as equipes para possuir, publicar e compartilhar seus dados em toda a organiza\u00e7\u00e3o ou criar um armazenamento simplificado de dados brutos e processados para facilitar a descoberta, existe uma solu\u00e7\u00e3o que melhor atende \u00e0s necessidades de sua empresa.<\/p>\r\n\r\n\r\n\n

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