As plataformas de an\u00e1lise de dados s\u00e3o sistemas sofisticados projetados para coletar, processar e interpretar grandes quantidades de dados brutos. Eles fornecem ferramentas valiosas para organiza\u00e7\u00f5es de todos os setores, permitindo-lhes tomar decis\u00f5es informadas com base em insights acion\u00e1veis derivados dos dados. Essas plataformas abrangem uma variedade de funcionalidades, incluindo ingest\u00e3o, armazenamento, processamento, an\u00e1lise e visualiza\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n
A an\u00e1lise de dados como conceito tem suas ra\u00edzes na an\u00e1lise estat\u00edstica, que remonta a centenas de anos. No entanto, o desenvolvimento de plataformas modernas de an\u00e1lise de dados tal como as entendemos hoje come\u00e7ou para valer durante o s\u00e9culo XX, nomeadamente com o advento dos computadores e dos dados digitais.<\/p>\n
As primeiras plataformas de an\u00e1lise de dados eram simples e lineares, compostas principalmente por planilhas e bancos de dados. No final da d\u00e9cada de 1980 e in\u00edcio da d\u00e9cada de 1990, o software de business intelligence (BI) foi introduzido. Este software foi um passo al\u00e9m, fornecendo recursos de visualiza\u00e7\u00e3o e relat\u00f3rios simplificados. Por volta da virada do mil\u00eanio, os data warehouses tornaram-se populares, permitindo o armazenamento e a an\u00e1lise de grandes volumes de dados.<\/p>\n
O termo \u201cbig data\u201d entrou em voga na d\u00e9cada de 2010, destacando a necessidade crescente de processar volumes de dados cada vez maiores. Como resposta, as plataformas de an\u00e1lise de dados evolu\u00edram para lidar com estas complexidades, levando \u00e0s modernas plataformas de an\u00e1lise de dados que vemos hoje.<\/p>\n
As plataformas de an\u00e1lise de dados hoje s\u00e3o sistemas complexos que integram v\u00e1rios componentes para fornecer insights significativos. Eles extraem dados de diversas fontes, que podem ser estruturadas (como bancos de dados) ou n\u00e3o estruturadas (como arquivos de texto ou feeds de m\u00eddias sociais).<\/p>\n
As plataformas ent\u00e3o limpam, processam e estruturam esses dados, muitas vezes armazenando-os em um data warehouse ou data lake. O processamento anal\u00edtico \u00e9 realizado nesses dados, variando de estat\u00edsticas descritivas simples a algoritmos complexos de aprendizado de m\u00e1quina. O resultado desse processamento \u00e9 ent\u00e3o visualizado de maneira facilmente compreens\u00edvel, fornecendo ao usu\u00e1rio final insights acion\u00e1veis.<\/p>\n
Um aspecto crucial das plataformas modernas de an\u00e1lise de dados \u00e9 a sua capacidade de lidar com dados em tempo real. Essas plataformas podem analisar fluxos de dados recebidos dinamicamente, fornecendo insights quase instant\u00e2neos.<\/p>\n
A estrutura interna de uma plataforma de an\u00e1lise de dados inclui principalmente ingest\u00e3o de dados, armazenamento de dados, processamento de dados, an\u00e1lise de dados e camadas de visualiza\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n
Ingest\u00e3o de dados:<\/strong> Esta \u00e9 a primeira etapa em que os dados s\u00e3o coletados de v\u00e1rias fontes, sejam bancos de dados, armazenamento em nuvem ou fontes de dados de streaming.<\/p>\n<\/li>\n Armazenamento de dados:<\/strong> Os dados coletados s\u00e3o armazenados em bancos de dados, data lakes ou data warehouses, que servem como um reposit\u00f3rio \u00fanico para todos os dados.<\/p>\n<\/li>\n Processamento de dados:<\/strong> Nesta etapa, os dados armazenados s\u00e3o limpos, transformados e estruturados em um formato adequado para an\u00e1lise.<\/p>\n<\/li>\n An\u00e1lise de dados:<\/strong> \u00c9 aqui que a an\u00e1lise real acontece. Dependendo da plataforma, isso pode envolver consultas SQL, algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina ou outros m\u00e9todos estat\u00edsticos.<\/p>\n<\/li>\n Visualiza\u00e7\u00e3o de dados:<\/strong> A etapa final envolve a apresenta\u00e7\u00e3o dos dados analisados de forma visual e diger\u00edvel. Isso pode ser na forma de gr\u00e1ficos, tabelas, pain\u00e9is ou relat\u00f3rios.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n As plataformas de an\u00e1lise de dados s\u00e3o caracterizadas por v\u00e1rios recursos principais:<\/p>\n Escalabilidade:<\/strong> A capacidade de lidar com volumes crescentes de dados sem um impacto significativo no desempenho.<\/p>\n<\/li>\n An\u00e1lise em tempo real:<\/strong> Capacidade de analisar dados \u00e0 medida que chegam, fornecendo insights oportunos.<\/p>\n<\/li>\n Integra\u00e7\u00e3o:<\/strong> A capacidade de integra\u00e7\u00e3o com uma variedade de fontes de dados e outros sistemas de neg\u00f3cios.<\/p>\n<\/li>\n An\u00e1lise Avan\u00e7ada:<\/strong> Oferece suporte a an\u00e1lises complexas, incluindo an\u00e1lises preditivas e aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n<\/li>\n Visualiza\u00e7\u00e3o de dados:<\/strong> Fornecer ferramentas para visualizar dados de forma eficaz, como pain\u00e9is e funcionalidades de relat\u00f3rios.<\/p>\n<\/li>\n Seguran\u00e7a:<\/strong> Garantir a exist\u00eancia de mecanismos robustos de prote\u00e7\u00e3o de dados para evitar acesso n\u00e3o autorizado ou viola\u00e7\u00f5es de dados.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n Os dois tipos principais de plataformas de an\u00e1lise de dados s\u00e3o:<\/p>\n Plataformas tradicionais (locais):<\/strong> Essas plataformas s\u00e3o instaladas e executadas em servidores na localiza\u00e7\u00e3o f\u00edsica de uma organiza\u00e7\u00e3o. Os exemplos incluem IBM SPSS e Microsoft SQL Server.<\/p>\n<\/li>\n Plataformas baseadas em nuvem:<\/strong> Essas plataformas s\u00e3o hospedadas na nuvem e acessadas via internet. Os exemplos incluem Google BigQuery e Amazon Redshift.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n Uma compara\u00e7\u00e3o entre esses dois tipos de plataformas pode ser resumida da seguinte forma:<\/p>\nPrincipais recursos das plataformas de an\u00e1lise de dados<\/h2>\n
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Tipos de plataformas de an\u00e1lise de dados<\/h2>\n
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