Por que os data warehouses tradicionais ficam aquém da análise em tempo real

As organizações orientadas por dados têm sucesso ou fracassam com base na sua capacidade de tomar decisões com base nas informações mais recentes e atualizadas. Esteja você otimizando cadeias de suprimentos, detectando fraudes em transações financeiras ou personalizando a experiência do cliente em tempo real, a atualização dos dados é fundamental.

No entanto, para muitas organizações, este Santo Graal do “imediatismo dos dados” permanece ilusório. Eles continuam a contar com armazéns de dados tradicionais ou outros armazenamentos de dados legados – ferramentas poderosas construídas para processamento em lote e análise histórica – mas estão mal equipados para lidar com as demandas de análises em tempo real. O resultado? Decisões comerciais críticas estão sendo tomadas com base em dados que não são mais recentes, levando à perda de oportunidades, a resultados abaixo do ideal e à incapacidade de acompanhar o ritmo da concorrência.

Se você estiver em uma situação em que a atualização dos dados é essencial para seu caso de uso e ainda estiver usando um data warehouse como seu principal armazenamento de análise, provavelmente não estará aproveitando todos os benefícios dos insights em tempo real. Na verdade, você provavelmente está incorrendo em latências de dados e custos operacionais significativos que tornam suas iniciativas de dados em tempo real insustentáveis ​​no longo prazo.

O data warehouse nunca foi projetado para funcionar em tempo real

Para entender por que os data warehouses são insuficientes para análises em tempo real, precisamos observar as principais diferenças arquitetônicas entre esses sistemas legados e os bancos de dados modernos de análise em tempo real.

Os data warehouses são otimizados para processamento em lote e análise histórica. Eles se destacam na agregação de grandes volumes de dados de diversas fontes, transformando e limpando os dados e, em seguida, carregando-os em um repositório centralizado para geração de relatórios e inteligência de negócios. Essa abordagem orientada a lote funciona bem para casos de uso em que a pontualidade não é um fator crítico, como relatórios mensais de vendas ou análises financeiras trimestrais.

No entanto, o design inerente de um data warehouse introduz uma latência de dados significativa. Os dados normalmente são carregados no warehouse periodicamente – de hora em hora, diariamente, semanalmente ou mensalmente. Isso significa que, no momento em que os dados estão disponíveis para análise, eles já estão desatualizados, às vezes por horas ou até dias. Num ambiente de negócios acelerado, onde cada segundo conta, este atraso pode ser a diferença entre aproveitar uma oportunidade e perdê-la completamente.

Além disso, os data warehouses não foram projetados para lidar com fluxos de dados de alta velocidade ou suportar consultas de baixa latência. À medida que os volumes de dados e a simultaneidade de usuários aumentam, os data warehouses lutam para fornecer os tempos de resposta de menos de um segundo necessários para a tomada de decisões em tempo real. As estruturas subjacentes de armazenamento e indexação de um data warehouse são otimizadas para carregamento e agregação de dados em massa, e não para a rápida ingestão e consulta de dados granulares em tempo real.

O custo dos dados obsoletos

As consequências de depender de um data warehouse para análises em tempo real podem ser graves. Considere os seguintes cenários -

• Personalização de varejo: Uma empresa de comércio eletrônico deseja fornecer recomendações de produtos em tempo real aos seus clientes com base em seu histórico de navegação e compras. Usando um data warehouse, as recomendações serão baseadas em dados que podem ter horas ou dias, levando a uma experiência do cliente abaixo do ideal e à perda de oportunidades de vendas.

• Detecção de fraude: Uma instituição financeira visa detectar transações fraudulentas em tempo real para minimizar perdas. Com um sistema baseado em data warehouse, os mecanismos de detecção de fraude serão limitados pela latência dos dados, permitindo potencialmente que atividades fraudulentas passem despercebidas.

• Otimização da cadeia de suprimentos: Um fabricante deseja ajustar os níveis de produção e estoque em tempo real com base nas mudanças na demanda e nas condições da cadeia de suprimentos. Depender de um data warehouse resultará em respostas atrasadas às flutuações do mercado, levando a rupturas de estoque, excesso de estoque e perda de oportunidades de receita.

Em cada um destes exemplos, o custo dos dados obsoletos pode ser medido não apenas pela perda de receitas e pela insatisfação dos clientes, mas também pelo custo de oportunidade das vantagens estratégicas perdidas. As organizações que não conseguem agir com base nas informações mais recentes ficarão sempre atrás dos seus concorrentes mais ágeis.

Além disso, os custos operacionais associados à manutenção de uma infraestrutura de análise em tempo real baseada em data warehouse podem ser proibitivos. A necessidade de processos ETL adicionais, replicação de dados e mecanismos complexos de sincronização de dados cria uma carga administrativa significativa e aumenta o custo total de propriedade (TCO).

Bancos de dados analíticos em tempo real

Para superar as limitações dos data warehouses para casos de uso em tempo real, as organizações estão cada vez mais recorrendo a bancos de dados analíticos especializados em tempo real, como o Apache Pinot. Essas soluções desenvolvidas especificamente são projetadas desde o início para lidar com os requisitos exclusivos de análises de baixa latência e alta simultaneidade em dados de movimentação rápida.

Ao contrário dos data warehouses, os bancos de dados analíticos em tempo real, como o Pinot, são otimizados para ingestão contínua de dados e consultas em tempo real. Eles podem ingerir e indexar fluxos de dados em milissegundos, permitindo tempos de resposta de consulta inferiores a um segundo, mesmo com bilhões de registros. Isto permite que as organizações tomem decisões com base nos dados mais recentes possíveis, revelando o verdadeiro potencial da análise em tempo real.

Além disso, os bancos de dados analíticos em tempo real são projetados para escalar horizontalmente, lidando com volumes crescentes de dados e simultaneidade de usuários sem sacrificar o desempenho. Essa escalabilidade é crucial para aplicativos de missão crítica voltados para o usuário, onde milhares de usuários podem consultar o sistema simultaneamente.

Mas as vantagens dos bancos de dados analíticos em tempo real vão além das capacidades técnicas. Eles também oferecem benefícios operacionais e de custo significativos –

• Gerenciamento de dados simplificado: Bancos de dados em tempo real, como o Pinot, abstraem grande parte da complexidade associada ao armazenamento de dados, reduzindo a sobrecarga administrativa e permitindo que as equipes se concentrem em atividades de maior valor.

• Custo total de propriedade mais baixo: Ao eliminar a necessidade de processos ETL dispendiosos, replicação de dados e outras infraestruturas específicas de data warehouse, os bancos de dados em tempo real podem reduzir significativamente o TCO para iniciativas de análise em tempo real. Pode haver outras métricas de preços, como o custo de consultas por segundo, que podem ser muito mais econômicas com fornecedores que oferecem bancos de dados em tempo real do que aqueles com data warehouses.

• Agilidade aprimorada: A capacidade de ingerir, processar e consultar dados rapidamente em tempo real permite que as organizações respondam melhor às mudanças nas condições de negócios e nas necessidades dos clientes, proporcionando-lhes uma vantagem competitiva.

• Integração perfeita do ecossistema: Os bancos de dados em tempo real geralmente se integram perfeitamente às ferramentas populares de ingestão, processamento e visualização de dados, facilitando a criação de soluções completas de análise em tempo real.

Quando escolher um banco de dados analítico em tempo real em vez de um data warehouse

A decisão de usar um banco de dados analítico em tempo real como o Apache Pinot em vez de um data warehouse tradicional deve ser baseada em uma avaliação cuidadosa dos casos de uso e requisitos específicos da sua organização. Como regra geral, se a atualização dos dados for crítica para os resultados do seu negócio e você estiver lidando com fluxos de dados de alta velocidade, um banco de dados analítico em tempo real é provavelmente a melhor escolha.

Aqui estão alguns cenários comuns onde um banco de dados analítico em tempo real se destaca:

• Análises voltadas para o usuário: Aplicativos que exigem tempos de resposta de consulta inferiores a um segundo e a capacidade de lidar com alta simultaneidade, como painéis, ferramentas de relatórios e mecanismos de personalização.

• Análise Operacional: Use casos em que são necessários insights em tempo real para impulsionar ações imediatas, como otimização da cadeia de suprimentos, detecção de fraudes ou manutenção preditiva.

• IoT e Edge Analytics: Analisar dados de dispositivos e sensores conectados, onde a baixa latência e a capacidade de processar dados próximos à fonte são essenciais.

• Processamento de dados de streaming: Cenários que envolvem ingestão e análise contínuas de fluxos de dados de alta velocidade, como negociações financeiras, análise de fluxo de cliques ou otimização de publicidade em tempo real.

Por outro lado, os data warehouses ainda podem ser a melhor escolha para casos de uso em que a atualização dos dados é menos crítica, como relatórios históricos, business intelligence ou cargas de trabalho de ciência de dados.

Em última análise, a chave é compreender os seus requisitos específicos e escolher a ferramenta certa para o trabalho. Tentar forçar o ajuste de um data warehouse a um caso de uso de análise em tempo real levará inevitavelmente a um desempenho abaixo do ideal, aumento de custos e oportunidades perdidas.

Próximas etapas

À medida que o ritmo dos negócios continua a acelerar, a necessidade de insights de dados em tempo real nunca foi tão premente. As organizações que conseguirem aproveitar o poder do agora – a capacidade de transformar dados em ações à velocidade do pensamento – serão as que prosperarão na era digital.

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