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- ago 8, 2024
A tecnologia vem impulsionando empresas de todos os tamanhos a obterem melhores resultados e a reduzirem custos. Por isso, é essencial saber diferenciar os termos técnicos para, assim, encontrar as soluções mais apropriadas para cada tipo de desafio.
No entanto, nem sempre essa é uma tarefa fácil, principalmente, quando se trata de expressões similares, como Data Management e Database.
Apesar da semelhança, esses termos resguardam significados distintos. Logo, os tomadores de decisão precisam saber exatamente o que cada um deles quer dizer.
A seguir, você descobrirá a diferença entre Data Management e Database e por que esses dois conceitos são importantes para sua empresa!
Um Database, ou banco de dados, pode ser definido como uma coleção organizada que facilita o acesso e o gerenciamento de dados estruturados.
Em outras palavras, Databases são locais onde você pode armazenar dados de forma organizada para facilitar a edição, a manipulação, a atualização, etc.
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, sãos os Databases e os livros são os dados.
Os bancos de dados são projetados para armazenar informações em tabelas, as quais contêm registros e campos. Aqui estão alguns pontos-chave sobre os bancos de dados:
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 tabela é composta por registros individuais, que representam entidades específicas, e campos que definem os atributos delas. 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, os bancos de dados utilizam técnicas como normalização para minimizar a redundância de dados, o que economiza espaço de armazenamento.
Os dados são armazenados em um Database que pode ser implementado em vários sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS), como MySQL, Oracle, SQL Server, entre outros.
Para recuperar e manipular dados em bancos de dados, é utilizada uma linguagem de consulta chamada SQL (Structured Query Language), apesar de também existirem Databases NoSQL.
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.
Os Databases empregam técnicas de indexação para acelerar a recuperação de dados. Índices são estruturas de dados 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 (DBMS) 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 dados.
As permissões são atribuídas aos usuários ou grupos com base em suas funções e responsabilidades.
Para garantir a disponibilidade contínua dos dados, 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 de dados em caso de desastres.
Data Management, ou gerenciamento de dados, é um conceito mais amplo e abrangente que engloba todo o ciclo de vida dos dados, desde sua criação até sua utilização e arquivamento.
Nesse sentido, Data Management 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.
Uma estratégia assertiva de Data Management pode ajudar as empresas a reduzir custos, melhorar a produtividade, automatizar processos, desenvolver produtos e serviços sob medida para seu público-alvo, e muito mais.
Hoje, as empresas estão usando Big Data para direcionar suas decisões de negócios e obter percepções profundas sobre o comportamento do cliente, tendências e oportunidades para criar experiências de compra extraordinárias.
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 Data Management trata dos seguintes aspectos:
O processo de Data Management começa com a coleta e captura de dados brutos de uma variedade de fontes, sejam elas internas, como sistemas empresariais, sensores e registros transacionais, ou externas, como dados de mercado, redes sociais e informações públicas.
Isso requer a definição de métodos eficazes de coleta, o estabelecimento de fontes de dados 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, sistemas de arquivamento e 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 fundamental do Data Management. Por essa razão, diferentes técnicas de limpeza e validação para eliminar erros, inconsistências e duplicações são aplicadas.
Assim, mantem-se a qualidade dos dados, crucial para tomadas de decisão precisas e análises confiáveis.
Muitas organizações têm dados dispersos em várias fontes. O Data Management lida com a integração desses dados, o que garante que eles sejam combinados e transformados em formatos compatíveis.
Isso permite a criação de uma visão unificada dos dados, facilitando análises abrangentes.
A segurança dos dados é uma preocupação crítica 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).
Definir políticas de acesso e distribuição de dados é uma parte fundamental do Data Management.
Isso envolve determinar quem tem permissão para acessar quais dados e sob quais condições. Também aborda a entrega eficiente de dados a usuários e sistemas conforme necessário.
Os dados têm um ciclo de vida que inclui criação, uso ativo, arquivamento e, eventualmente, exclusão.
O Data Management estabelece políticas para gerenciar esse ciclo de vida, garantindo a retenção adequada de dados por razões legais, regulatórias ou de negócios, bem como a eliminação segura quando os dados não são mais necessários.
Um Data Warehouse é um sistema de armazenamento centralizado projetado para relatórios e análises.
Ele coleta dados de várias fontes, os organiza e os armazena 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 de armazenamento 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, onde 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.
O Data Management permite que as empresas convertam dados brutos em informações valiosas 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 crucial 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 de dados, como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).
Isso inclui a implementação de medidas de segurança para proteger os dados dos clientes e assegurar que esses dados 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 de dados 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.
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.f
Hoje, sem dúvidas, as melhores soluções de Databases são aquelas baseadas na nuvem, pois, além de oferecer segurança, também agregam escalabilidade e flexibilidade.
Ou seja, sua empresa não precisa mais condicionar o seu potencial à capacidade de sua infraestrutura local. Ao invés disso, ela pode hospedar seus dados no Database do Google, que oferece confiabilidade e espaço de armazenamento variável de acordo com 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 de dados seguro, moderno e escalável e também de uma gestão de dados que otimize a coleta, simplifique o acesso e estruture os dados para que seja possível realizar análises assertivas.
Quer dizer, 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 que 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. Neste podcast, você pode conferir mais detalhes.
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.
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 para a sua empresa!
Data Management é a estratégia de gerenciamento de dados, enquanto Databases são os sistemas usados para armazenar esses dados.
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