- 11 minutos
- mar 25, 2025
Os conceitos de Data Management e Database se relacionam, mas são diferentes. Enquanto o primeiro se refere ao gerenciamento de dados, o segundo é relativo ao armazenamento em um banco específico, ou seja, é o depósito de informações.
Devido às suas características, o Data Management é mais amplo e abrange processos variados, como coleta, organização, recuperação e, claro, armazenamento dos dados.
Já o Database representa um conjunto de dados que pode ser alterado, gerenciado e acessado por um sistema específico, conhecido como DBMS.
Como fica claro, existem pontos em que esses dois termos são semelhantes, mas sua aplicação é bastante diferente.
Entender as particularidades de cada um dos conceitos é fundamental para tomar as decisões certas no seu negócio. Veja melhor, neste post, as características do gerenciamento e do banco de dados.
Data Management, ou gerenciamento de dados, é um conjunto de processos que envolve coleta, validação, armazenamento, proteção e processamento de dados. Ou seja, todas as atividades necessárias para garantir a acessibilidade, a confiabilidade e a oportunidade de uso dos dados para seus usuários.
Nesse sentido, é um conceito mais amplo que engloba todo o ciclo de vida dos dados, desde sua criação até sua utilização e arquivamento.
Uma estratégia adequada de Data Management pode ajudar as empresas a reduzirem custos, melhorarem a produtividade, automatizarem processos, desenvolverem produtos e serviços sob medida para seu público-alvo, e muito mais.
Atualmente, as empresas estão usando Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning para direcionarem suas decisões de negócios e obterem percepções sobre o comportamento do cliente, tendências e oportunidades para criar boas experiências de compra.
Dessa forma, podemos dizer que o Data Management é o caminho para as empresas conseguirem utilizar seus dados da melhor maneira possível, explorando as diferentes formas de monetizá-los.
O processo de Data Management começa com a coleta e captura de dados brutos de uma variedade de fontes, sejam internas (sistemas empresariais, sensores e registros transacionais), ou externas (dados de mercado, redes sociais e informações públicas).
Isso requer a definição de métodos eficazes de coleta, o estabelecimento de fontes confiáveis e a garantia de que os dados sejam registrados com precisão.
Embora o armazenamento de dados em um Database seja um componente importante, o Data Management vai além, considerando várias opções de armazenamento, como data lakes, sistemas de armazenamento em nuvem e de arquivamento, entre outras estruturas.
Cada opção é escolhida com base nas necessidades específicas de retenção, acessibilidade e escalabilidade dos dados.
Assegurar a qualidade dos dados é um pilar do Data Management. Por essa razão, diferentes técnicas de limpeza e validação são aplicadas para eliminar erros, inconsistências e duplicações.
Assim, mantém-se a qualidade dos dados, importante para tomadas de decisão precisas e análises confiáveis.
Muitas empresas têm dados dispersos em várias fontes. O Data Management lida com sua integração, o que garante a combinação e transformação em formatos compatíveis.
Isso permite a criação de uma visão unificada dos dados, facilitando análises completas.
A segurança dos dados é uma preocupação do Data Management. Dessa maneira, inclui medidas para proteger os dados contra ameaças internas e externas, bem como para cumprir regulamentos de privacidade e segurança, como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).
Políticas de acesso e distribuição de dados definem quem pode acessar as informações e sob quais condições, além de abordar a entrega eficiente a usuários e sistemas, conforme necessário.
Os dados têm um período de existência que inclui criação, uso ativo, arquivamento e, eventualmente, exclusão.
O Data Management estabelece políticas para gerenciar esse ciclo de vida, garantindo a retenção adequada por razões legais, regulatórias ou de negócios, bem como a eliminação segura quando não são mais necessários.
Um Database, ou banco de dados, pode ser definido como uma coleção organizada que facilita o acesso e a gestão de dados estruturados.
Em outras palavras, é um local em que você pode fazer o armazenamento de forma organizada para facilitar a edição, a manipulação e a atualização dos dados.
A melhor analogia são as bibliotecas. Elas contêm uma enorme coleção de livros de diferentes gêneros, autores, nacionalidades e mais.
Geralmente, todos os livros são catalogados e organizados de forma estruturada, a fim de facilitar a localização para os usuários e a administração dos bibliotecários.
Nesse caso, as bibliotecas, ou seja, os espaços e suas estruturas, são os Databases e os livros são os dados.
Os bancos de dados são projetados para armazenar informações em tabelas, que contêm registros e campos. Veja, a seguir, alguns pontos-chave sobre os Databases:
Os Databases são construídos com uma estrutura rígida e organizada que segue um modelo de dados específico. Um desses modelos é o relacional, no qual os dados são organizados em tabelas conectadas entre si.
Assim, cada uma é composta por registros individuais, que representam entidades específicas, e campos que definem seus atributos. Dessa forma, é possível garantir consistência e integridade dos dados.
Um Database é otimizado para armazenar grandes volumes de dados de maneira eficiente, economizando espaço e recursos de hardware. Portanto, utiliza técnicas de normalização para minimizar a redundância, o que economiza espaço de armazenamento.
O armazenamento em um Database pode ser implementado em vários sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS), como MySQL, Oracle, SQL Server, Cloud SQL, entre outros.
Para recuperar e manipular dados nos bancos, é utilizada uma linguagem de consulta chamada SQL (Structured Query Language), apesar de também existirem Databases NoSQL, como o Google Bigtable.
O SQL permite que os usuários executem consultas complexas para buscar informações específicas, atualizar registros, inserir novos dados e realizar operações de junção entre tabelas.
Databases empregam técnicas de indexação para acelerar a recuperação de dados. Os índices são estruturas que armazenam informações sobre os valores dos campos, permitindo que o sistema localize registros mais rapidamente.
Além disso, os sistemas de gerenciamento de banco de dados realizam otimizações automáticas para melhorar o desempenho das consultas.
A segurança é fundamental nos bancos de dados. Por essa razão, os Databases contam com recursos de controle de acesso para determinar quem pode visualizar, editar ou excluir informações.
As permissões são atribuídas aos usuários ou grupos com base em suas funções e responsabilidades.
Para garantir a disponibilidade contínua, os bancos de dados implementam técnicas de redundância e realizam backups regulares.
A redundância ajuda a evitar a perda de dados em caso de falha do sistema, enquanto os backups permitem a recuperação em caso de desastres.
Os principais tipos de estrutura de Data Management são Data Warehouse, Data Lake e Data Hub.
Todos suportam as operações de gerenciamento de dados e podem ser combinados para trazer melhores resultados ao negócio.
Também é possível usar Data Catalog, modelagem de dados, arquitetura de dados e Extract, Transform, Load (ETLs).
Confira, a seguir, detalhes sobre os três principais tipos de estrutura de gerenciamento de dados.
Um Data Warehouse é um sistema de armazenamento centralizado projetado para relatórios e análises.
Ele coleta dados de várias fontes, organiza-os e armazena-os em um formato estruturado, o que facilita a realização de consultas complexas e a geração de relatórios. É ideal para grandes volumes de dados históricos e permite uma análise rápida e eficiente.
Um Data Lake é um repositório que pode armazenar grandes volumes de dados brutos em seu formato nativo. Ele é ideal para armazenar dados não estruturados e semiestruturados, como logs de eventos, arquivos de áudio e vídeo, e dados de redes sociais.
Data Lakes são altamente escaláveis e flexíveis, permitindo que as empresas armazenem todos os seus dados em um único local para análises futuras.
Um Data Hub serve como um ponto centralizado de integração de dados, no qual diferentes fontes podem ser conectadas e compartilhadas entre vários sistemas.
Ele permite a sincronização de dados em tempo real e facilita a comunicação entre sistemas heterogêneos.
Além disso, são úteis para garantir a consistência dos dados e facilitar o acesso e a distribuição de informações em toda a organização.
As principais abordagens e técnicas de Data Management são:
Confira os detalhes de cada uma delas a seguir!
O data fabric cria uma camada de conexão entre diferentes fontes para facilitar a aplicação do modelo self-service, assim como o acesso e a entrega dos dados. Portanto, oferece uma visão unificada que permite o gerenciamento em diferentes aplicações e sistemas.
Como consequência, há uma democratização maior, já que o acesso aos dados pode ocorrer a qualquer momento. Os processos de gerenciamento são automatizados e há uma simplificação, especialmente nas arquiteturas distribuídas mais complexas.
Desse modo, os dados ficam disponíveis para uso em aplicações de inteligência artificial, machine learning e analytics. Portanto, o data fabric é um modelo escalável e que permite atender às dinâmicas de mercado.
O principal aspecto do data integration é a integração dos dados, que abrange a empresa, seus parceiros, cases e fontes de terceiros. O objetivo é atender aos requisitos de todos os processos de negócios e aplicações.
Para isso, adota-se a prática de ingestão, transformação, combinação e provisionamento sempre que necessário. Além do mais, são usadas diferentes técnicas, como ETL, bulk/batch data movement e data virtualization.
A governança implica a definição de regras e responsabilidades. No caso do data governance, o foco é garantir a disponibilidade, a qualidade, a segurança e o compliance em toda a empresa.
Para isso, são estabelecidos os cargos e os profissionais que devem cuidar de tipos específicos de dados. Ao mesmo tempo, os sistemas atendem aos requisitos de segurança, armazenamento, acesso, retenção e exclusão.
Uma das atuações mais importantes nesta técnica é garantir a acurácia dos dados e seu alinhamento aos padrões de negócio.
O foco do data security é evitar acessos não autorizados, assim como vazamentos de dados e outras situações que podem expor a empresa e seus clientes a riscos. Caso a proteção seja falha, as consequências podem ser tanto financeiras quanto de reputação.
Por isso, indica-se uso de criptografia e data masking para fortalecer a estratégia de segurança dos dados.
O data observability refere-se à prática de monitorar, gerenciar e manter os dados de forma a garantir sua qualidade, disponibilidade e confiabilidade. Esses propósitos são alcançados em sistemas, processos e pipelines de todo o ecossistema da empresa.
Ao adotar essa prática, os potenciais problemas encontrados são solucionados quase que em tempo real. Assim, a empresa sofre menos prejuízos derivados em caso de mau funcionamento do Data Management.
O MDM se volta para a criação de uma visualização única e de alta qualidade de produtos, clientes, fornecedores e colaboradores. Assim, apresenta as relações entre os dados mestres e fornece insights mais rápidos, com conformidade e dados de qualidade.
Isso ajuda a efetivar o data analytics, descobrir os produtos e mercados com melhor resultado e os clientes que geram mais valor.
A técnica de data discovery and cataloguing permite descobrir os dados que a empresa já tem e de que forma se relacionam a outros conjuntos de diferentes fontes. Um destaque é a identificação de dados sensíveis, que tem o objetivo de protegê-los e seguir a conformidade regulatória.
Esse processo leva à catalogação dos dados, isto é, um repositório de informações que mostra os ativos existentes, onde se localizam, em que formato foram armazenados etc.
A partir disso, os catálogos são pesquisáveis, podem conter metadados e serem usados com ferramentas de preparação.
Os principais desafios no Data Management são:
O Data Management permite que as empresas convertam dados brutos em informações úteis e acionáveis.
Com a coleta, armazenamento e análise adequados, os dados podem fornecer insights importantes que ajudam na tomada de decisões estratégicas, melhoria de processos e identificação de novas oportunidades de negócios.
O Data Management é importante para a transformação digital das empresas. Ele permite a automação de processos, o desenvolvimento de novos produtos e serviços e a criação de experiências personalizadas para os clientes.
Com uma estratégia eficaz de gerenciamento de dados, as empresas podem inovar e se adaptar rapidamente às mudanças do mercado.
A gestão de dados garante que as empresas cumpram as leis e regulamentações de privacidade, como a LGPD.
Isso inclui a implementação de medidas de segurança para proteger os dados dos clientes e assegurar que sejam coletados, armazenados e usados de maneira ética e legal.
O Data Management ajuda a manter a qualidade e a integridade dos dados, reduzindo inconsistências e erros.
Técnicas de limpeza e validação são aplicadas para eliminar duplicidades e garantir que os dados estejam precisos e atualizados. Isso é fundamental para análises de alto nível e para a confiança nas informações utilizadas pela empresa.
As melhores práticas em Data Management são:
Apesar de serem conceitos diferentes, Data Management e Databases estão fortemente ligados. Isso porque, dentre outras coisas, a estratégia de gerenciamento de dados deve ser feita com base no banco de dados utilizado.
Hoje, sem dúvidas, as melhores soluções de Databases são aquelas baseadas na nuvem, pois oferecem segurança, escalabilidade e flexibilidade.
Ou seja, sua empresa não precisa mais condicionar o seu potencial à capacidade de sua infraestrutura local. Em vez disso, ela pode hospedar seus dados no Database do Google, que oferece confiabilidade e espaço de armazenamento variável, conforme a sua demanda.
Além disso, ao utilizar um banco de dados na nuvem, sua empresa tem a possibilidade de utilizar as ferramentas de Data Management mais modernas, como o BigQuery.
A plataforma de gerenciamento de dados do Google permite que as empresas implementem uma estratégia de Big Data, utilizando todas as fontes de dados em tempo real.
Para extrair o melhor dos dados, sua empresa precisa de um banco seguro, moderno e escalável, e também de uma gestão que otimize a coleta, simplifique o acesso e estruture os dados para que seja possível realizar análises assertivas.
Além de contar com um Database confiável, você também precisa de uma estratégia de gerenciamento adequada e de ferramentas que possibilitem executá-la com precisão.
Dessa forma, não há como estabelecer uma prioridade. Sua empresa precisa atuar nas duas frentes e encontrar soluções completas que permitam alcançar todo o potencial que os dados têm a oferecer.
Nesse sentido, você pode contar com as soluções do Google para otimizar o modo como sua empresa lida com seus dados. São várias opções de Databases para você armazenar seus dados de maneira estruturada, de acordo com suas características. Confira alguns exemplos:
Além dessas, o Google ainda oferece uma série de outras opções de Databases, compatíveis com as linguagens mais populares do mercado, o que facilita o processo de migração.
Isso sem falar do BigQuery, uma aplicação de armazenamento de dados sem servidor, altamente escalonável e econômica, projetada para ajudar a sua empresa a gerenciar seus dados de forma assertiva e, assim, tomar as melhores decisões informadas rapidamente.
Quer saber mais sobre as soluções de Data Management e Databases do Google? Então, entre em contato com a SantoDigital. Somos uma das principais parceiras do Google na América Latina e contamos com uma equipe de profissionais altamente qualificada.
Estamos prontos para ajudar você a implementar a melhor estratégia de armazenamento e gestão de dados na sua empresa!
Data Management refere-se à prática de coletar, organizar, armazenar e manter dados de forma eficiente, garantindo que sejam acessíveis, seguros e utilizáveis para a tomada de decisões.
Database é um sistema organizado para armazenar, gerenciar e acessar dados de maneira estruturada, facilitando consultas e a manipulação eficiente das informações.
Créditos da imagem: Freepik
Newsletter Com a newsletter da SantoDigital, você estará sempre um passo à frente, pronto para elevar seu negócio com o poder da inovação digital.
Estratégias vencedoras 
Insights do universo da tecnologia 
Soluções transformadoras 
