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Qual a diferença entre Data Management e Database?

  • Por: SantoDigital
  • ago 18, 2020
  • 6 minutos

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 irá descobrir a diferença entre Data Management e Database e porque esses dois conceitos são importantes para sua empresa!

O que é Database?

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, etc. Geralmente, todos os livros são catalogados e organizados de forma estruturada, para 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.

Como funcionam os Databases?

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:

Estrutura

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 relacionadas entre si. Assim, cada tabela é composta por registros individuais, que representam entidades específicas, e campos que definem os atributos dessas entidades. Dessa forma, é possível garantir consitência e integridade dos dados.

Gerenciamento de dados

Um Database é otimizado para armazenar grandes volumes de dados de maneira eficiente, economizando espaço e recursos de hardware. Para tanto, 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.

Linguagem de consulta

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.

Indexação e otimização

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.

Segurança

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.

Redundância e backup

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.

O que é Data Management?

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 que as empresas consigam utilizar seus dados da melhor maneira possível, explorando as diferentes formas de monetizá-los.

Como funciona o Data Management?

O Data Management trata dos seguintes aspectos:

Coleta e captura de dados

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.

Armazenamento e banco de dados

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.

Qualidade e limpeza de 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 que é crucial para tomadas de decisão precisas e análises confiáveis.

Integração e transformação de dados

Muitas organizações têm dados dispersos em várias fontes. O Data Management lida com a integração desses dados, garantindo que eles sejam combinados e transformados em formatos compatíveis. Isso permite a criação de uma visão unificada dos dados, facilitando análises abrangentes.

Segurança e conformidade

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).

Acesso e distribuição 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.

Gestão do ciclo de vida dos dados

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.

Como Data Management e Databases se relacionam?

Apesar de serem conceitos diferentes, Data Management e Databases estão intimamente ligados.

Isso porque, dentre outras coisas, a estratégia de gerenciamento de dados deve ser feita com base no banco de dados que é utilizado.

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.

Isso permite extrair insights, identificar tendências, melhorar processos, tomar decisões estratégicas mais assertivas e muito mais.

Data Management ou Databases: o que priorizar?

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.

Ou seja, 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:

  • Cloud SQL: serviço de Database completamente gerenciado que simplifica a configuração e o gerenciamento de bancos de dados relacionais PostgreSQL, MySQL e SQL Server em Cloud.
  • Cloud Bigtable:  serviço de Database NoSQL ideal para casos de uso em que leituras de baixa latência e gravações de alta capacidade, escalabilidade e confiabilidade são essenciais.
  • Cloud Spanner:  serviço de banco de dados relacional essencial e escalonável. Ele foi criado para ter compatibilidade com transações, consistência e alta disponibilidade.

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, pronta para ajudá-lo a implementar a melhor estratégia de armazenamento e gestão de dados para a sua empresa!

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