Artigo · Dados
Big data para pequenas e médias empresas: quando você precisa e quando não
A maioria das pequenas e médias empresas não tem um problema de big data, e sim de dados espalhados. Os dados de vendas, operações e finanças costumam caber com folga em um único banco de dados relacional bem projetado, como o PostgreSQL, cuja documentação indica um limite de 32 TB por tabela. Ferramentas de big data, como data warehouses, pipelines em tempo real e data lakes, começam a compensar quando os dados chegam mais rápido ou em volume maior do que um banco consegue consultar com agilidade, ou quando é preciso combinar muitos sistemas para análise.
Por Web Your Vyavsay team · Publicado em
Redigido com auxílio de IA. Os dados são conferidos com as fontes listadas e revisados pela nossa equipe. Tradução da versão em inglês, feita com auxílio de IA. As chamadas e os projetos são conduzidos em inglês.
O problema real: dados espalhados
Os sintomas costumam ser estes: o mesmo cliente aparece em três planilhas, vendas e financeiro nunca concordam em um número e cada relatório custa um dia de trabalho de alguém. Nada disso exige ferramentas de big data. Exige os dados em um só lugar, com uma única definição de cada número.
Quando um banco de dados basta
- Os seus dados são medidos em gigabytes, não em terabytes.
- Os relatórios tratam de pedidos, clientes, estoque, pagamentos e equipe.
- Painéis atualizados a cada poucos minutos ou a cada hora são rápidos o bastante.
- Um único aplicativo, ou poucos, gera a maior parte dos dados.
Quando as ferramentas de big data compensam
- Você coleta eventos de alto volume a cada segundo, como cliques, leituras de sensores ou transações.
- Os analistas precisam combinar dados de muitos sistemas, como site, CRM, ERP e ferramentas de marketing.
- Relatórios pesados deixam lento o aplicativo usado pela equipe e pelos clientes.
- Você treina modelos com anos de histórico detalhado.
Um caminho sensato
- 1
Reúna os dados operacionais em um banco
Troque as planilhas espalhadas por um único sistema, com uma única definição de cada registro.
- 2
Inclua visões de relatório e painéis
Construa sobre esse banco os relatórios que as pessoas realmente usam.
- 3
Separe os relatórios do sistema em uso
Quando os relatórios começarem a deixar o aplicativo lento, leve-os para uma réplica de leitura ou um data warehouse.
- 4
Inclua pipelines só quando o volume exigir
Adote streaming e data lakes quando o volume de eventos ou o número de fontes realmente pedir.
Para que serve cada ferramenta
| Serve para | |
|---|---|
| Banco de dados relacional (por exemplo PostgreSQL) | Rodar o negócio: pedidos, clientes, estoque, faturas |
| Data warehouse | Analisar muitas fontes sem deixar o sistema em uso lento |
| Data lake | Guardar a baixo custo grandes volumes de dados brutos, como logs, arquivos e eventos |
| Mecanismo de busca (por exemplo Elasticsearch) | Busca de texto rápida e análise de logs |
Perguntas frequentes
A partir de quantos dados é big data?
Não existe um limite fixo. Um teste prático é se um banco de dados bem projetado consegue guardar os seus dados e responder às suas perguntas com rapidez suficiente. Se consegue, você ainda não precisa de ferramentas de big data.
Precisamos de um data warehouse?
Você precisa quando analisa dados de vários sistemas em conjunto ou quando as consultas analíticas deixam lento o sistema em que as pessoas trabalham. Até lá, relatórios sobre o banco principal são mais simples e baratos.
A IA consegue usar nossos dados sem uma plataforma de big data?
Sim. A maioria dos usos de IA nas empresas, como buscar em documentos, resumir registros ou classificar pedidos, funciona com dados em um banco comum, desde que estejam limpos e em um só lugar.
O que fazer primeiro se os nossos dados estão espalhados em planilhas?
Leve para um único sistema o processo que gera esses dados, para que os registros novos já nasçam limpos, e migre as planilhas antigas para ele.