Um Data Warehouse produz informações estratégicas, táticas e operacionais para a gestão de dados na empresa, pois ele consiste em um banco de dados centralizado que fornece suporte à tomada de decisões. Além disso, centraliza os dados da companhia e elimina ruídos de comunicação entre os seus setores, unificando-os.
O que é data warehouse: 7 vantagens que você precisa conhecer!
Em resumo: Big Data refere-se à quantidade exorbitante de dados produzidos diariamente, Data Mining é a “mineração” destes dados e Data Warehouse é um depósito de dados digitais. Sobre quais outros conceitos da Tecnologia da Informação você gostaria de saber mais?
Um data warehouse armazena dados de várias áreas de assunto. Um data mart carrega dados relacionados a um departamento, como RH, marketing e finanças, etc.
O data lake é um tipo de repositório que armazena conjuntos grandes e variados de dados brutos em formato nativo. Com os data lakes, você tem uma visão não refinada dos dados. Essa estratégia de gerenciamento é cada vez mais usada por empresas que querem um grande repositório holístico para armazenar dados.
Data Lake é um espaço com grande capacidade de armazenamento de dados. Ele é capaz de abranger todo tipo de informação, seja ela estruturada ou não-estruturada, em qualquer escala. Assim, ele permite que as empresas organizem seus dados a fim de obterem insights para tomada de decisão com rapidez e precisão.
Um data lake é um repositório de armazenamento que mantém uma grande quantidade de dados brutos (raw data) em seu formato nativo enquanto for necessário. Enquanto um data warehouse hierárquico armazena dados em arquivos ou pastas, um data lake usa uma arquitetura simples para armazenar dados .
Os dados abrigados no data lake não passaram pelo processo de tratamento de dados, já que sua proposta é armazenar e prover acesso a um número elevadíssimo de dados brutos de categorias variadas em um só lugar. Em outras palavras: simplificação na forma como trabalhar com dados não estruturados.
As 5 fases de um projeto de Data Science
Uma gestão de Big Data eficaz deve permitir que a organização localize dados, estruturados ou não, com facilidade e rapidez. Esse processo deve envolve diferentes questões, como governança, organização e administração dos grandes volumes de dados.
Veja o passo a passo que deve ser seguido após a escolha da tecnologia:
Passo a passo: como implementar Big Data em seu negócio e obter insights valiosos
Definição de big data. É o termo da língua inglesa utilizado para designar um grande volume de dados, organizados ou não, de maneira ordenada. Em outras palavras, refere-se à capacidade de armazenamento e de processamento de um número imensurável de informações distintas entre si.
Ele é o processo de coletar e armazenar uma grande quantidade de dados que podem ser interligados entre si e gerar informações úteis. ... Esses dados podem gerar informações importantes para empresas e organizações. Tudo isso com a ajuda de estatística (e muita conta).
O objetivo do big data é basicamente aprimorar os processos de trabalho de seu usuário, ao obter interpretações rápidas e valiosas sobre as tendências do mercado, comportamento de consumo e oportunidades potenciais.
O Big Data consegue gerar dados com grandes variedades, uma vez que tem acesso a diversas fontes. Essas fontes de dados são os locais em que as informações são armazenadas, logo, Google, Analytics, Facebook, Instagram e WhatsApp fazem parte dessa definição.
Big Data é um processo que sistematiza o grande fluxo de informações que são geradas hoje em dia, por todas as pessoas, online ou offline, a cada segundo. Este conceito trata do processo de identificação e interpretação dessas informações, de modo a favorecer estratégias diversas.
Os principais aspectos do Big Data podem ser definidos por 5 Vs: Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor. Os aspectos de Volume, Variedade e Velocidade, como explicamos, diz respeito à grande quantidade de dados não-estruturados que devem ser analisados pelas soluções de Big Data a uma grande velocidade.
Os 5 V's do Big Data. A proposta de uma solução de Big Data é oferecer uma abordagem consistente no tratamento do constante crescimento e da complexidade dos dados. Para tanto, o conceito considera os 5 V's do Big Data: o Volume, a Velocidade, a Variedade, a Veracidade e o Valor.
Big Data: os cinco Vs que todo mundo deveria saber