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Os data warehouses locais estão mortos
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Os data warehouses locais estão mortos

A escrita está na parede há algum tempo. Migração da análise de dados para a nuvem está em andamento e tornando os data warehouses locais obsoletos

David Linthicum

25/11/2020 às 19h05

Foto: Adobe Stock

A Global Market Insights estima que os provedores de nuvem hospedarão a maioria das cargas de armazenamento de dados até 2025. Mas não acredite apenas na palavra deles. O Gartner estima que 30% das cargas de trabalho de data warehouse agora são executadas na nuvem e que esse número aumentará para dois terços até 2024. Há apenas alguns anos, em 2016, o número era inferior a 7%, também de acordo com o Gartner.

Nada disso deve ser uma surpresa. Até mesmo os principais provedores de tecnologia de data warehouse viram essa tendência e estão gastando a maior parte de seus orçamentos de P&D para construir soluções para provedores de nuvem pública. Além disso, os próprios provedores de nuvem pública têm produtos que “matam a empresa”, como o RedShift da AWS, um banco de dados colunar projetado para competir com os maiores players de data warehouse empresarial.

Os impedimentos anteriores para a construção de data warehouses e data marts em nuvens públicas incluíam a percepção de que a segurança ainda era um problema em nuvens públicas. Além disso, petabytes de dados eram difíceis de mover de sistemas locais, considerando que eles tinham que ser movidos fisicamente com sistemas de armazenamento portáteis. Finalmente, em muitos casos, aqueles que executam data warehouses no local não conseguiram encontrar ferramentas analíticas para alavancar localmente e não queriam mudar.

A realidade é que todos esses bloqueios foram removidos. A maioria foi removida bem antes de as pessoas que criam e mantêm data warehouses entenderem que as nuvens públicas estão muito à frente da maioria das ferramentas locais. Hoje, a nuvem tem melhor segurança, desempenho, custo e análise.

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O verdadeiro assassino dos data warehouses locais tem sido o aumento da inteligência artificial na nuvem e a capacidade de integrar a IA com a análise de dados tradicional. IA não é nova, mas a capacidade de pagar quase nada pela inteligência de dados, colocada com seus dados nas nuvens públicas, é. A IA é uma virada de jogo, considerando que os armazéns de dados também são uma fonte de dados de treinamento que pode abranger décadas e fornecer insights de negócios ainda não alcançáveis.

Outra tendência que empurrou muitos data warehouses locais para a nuvem é a necessidade crescente de aproveitar dados transacionais diretamente para análise. Os data warehouses são famosos por apenas tirar instantâneos de dados transacionais e colocá-los em um data warehouse para análise. Isso significa que as informações podem ter várias semanas, senão meses. Mais e mais executivos estão pedindo painéis em tempo real que considerem os dados atuais dos sistemas transacionais, como a entrada de pedidos de vendas.

Isso significa que precisaremos usar dados de transição usando camadas de abstração de dados para emular bancos de dados analíticos e vinculá-los a sistemas de IA para tornar a solução ainda mais atraente. Não deve ser surpresa que essa tecnologia possa ser encontrada em provedores de nuvem pública, seja por meio de serviços nativos ou de seus ecossistemas e mercados.

Portanto, o armazenamento de dados local está praticamente morto. Sobreviveu por análise de dados baseada em nuvem e tecnologia de banco de dados que é facilmente aumentada por IA acessível e a capacidade de lidar com dados de maneiras mais inovadoras, como o uso de dados transacionais.

O movimento para a nuvem faz algumas coisas. Primeiro, permite que as empresas finalmente consolidem os dados em uma plataforma acessível centralmente. Em segundo lugar, os dados são normalmente mais seguros na nuvem. Finalmente, aqueles que precisam aproveitar os dados não estão mais restritos às limitações da tecnologia local. Esses devem ser os últimos pregos do caixão.

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