Os data warehouses em nuvem hospedam e analisam dados de empresas modernas para permitir decisões mais rápidas e insights mais claros. Eles unificam as informações dentro das empresas, executam análises complexas com rapidez e fornecem às equipes respostas precisas sem depender de [infraestrutura] desatualizada ()https://stripe.com/resources/more/infrastructure-as-a-service-iaas-pricing-explained. O Data-warehouse-as-a-service (DWaaS) é um modelo de negócios em crescimento, com projeção de que o tamanho do mercado global de DWaaS aumente de $ 6,85 bilhões em 2024 para $ 8,13 bilhões em 2025.

Abaixo, explicaremos como os data warehouses em nuvem funcionam, os problemas que eles resolvem e o que procurar em um provedor de serviços.

O que há neste artigo?

• O que é um data warehouse em nuvem?
  
• Como funciona um data warehouse em nuvem?
  
• Como os pipelines de dados alimentam os data warehouses em nuvem?
  
• Quais problemas de negócios um data warehouse em nuvem resolve?
  
• Quais são as principais características de um data warehouse em nuvem?
  

O que é um data warehouse em nuvem?

Um data warehouse em nuvem é um local central para armazenar e analisar dados. Ele está na nuvem, o que significa que sua equipe pode acessar e trabalhar com dados de qualquer lugar, e você não precisa manter nenhuma infraestrutura sozinho.

A ideia é coletar dados de toda sua empresa (por exemplo, vendas, marketing, suporte ao cliente, finanças) e armazená-los em um único local criado para análise. Esses dados podem vir do seu sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), plataforma de análise da web, registros de uso do produto ou bancos de dados internos. O warehouse processa tudo e o organiza para que esteja pronto para consultas e relatórios.

Diferentemente dos data warehouses tradicionais que residem em servidores físicos em seu escritório, os data warehouses em nuvem escalam conforme você cresce. Se você começar com alguns milhões de linhas de dados e terminar com alguns bilhões, a plataforma se expandirá nos bastidores para acomodar tudo — você não precisa instalar novos servidores ou reformular sua arquitetura.

Você também pode obter insights de seus dados rapidamente. Um data warehouse em nuvem foi criado para fazer análises pesadas com rapidez. Você pode filtrar, agrupar, unir e calcular em grandes conjuntos de dados sem atrasar as coisas.

Como funciona um data warehouse em nuvem?

Um data warehouse em nuvem transforma dados brutos e dispersos em insights estruturados e prontos para consulta. A maioria das equipes interage com o warehouse escrevendo diretamente consultas em linguagem de consulta estruturada (SQL) ou conectando-as a plataformas posteriores, como Looker, Tableau, Mode ou aplicativos internos, usando drivers padrão e interfaces de programação de aplicativos (APIs).

Veja o que está acontecendo nos bastidores para que tudo funcione.

Ingestão de dados

Você extrai dados de várias fontes (por exemplo, plataformas de CRM, aplicativos da web, ferramentas financeiras) e os insere no warehouse por meio de um processo de extração, transformação e carregamento (ETL) ou extração, carregamento e transformação (ELT). Veja o que essas etapas envolvem:

• Extração: Você extrai dados brutos da fonte original.

• Transformação: Você limpa, reformata e normaliza os dados.

• Carregamento: Você move os dados para o warehouse.

Organização de dados

Depois que os dados são carregados, eles são armazenados em uma estrutura ajustada para análise. A maioria dos warehouses em nuvem usa armazenamento em colunas, o que significa que eles organizam os dados por coluna e não por linha. Isso agiliza a digitalização e a filtragem de grandes volumes, especialmente quando você está interessado em apenas algumas colunas por vez.

O armazenamento é distribuído em várias máquinas na nuvem. Isso dá escalabilidade horizontal ao sistema: você pode armazenar terabytes (TBs) ou petabytes (PBs) sem alterar sua configuração. Isso também significa que o sistema pode replicar e particionar dados nos bastidores para uma recuperação mais rápida. O warehouse gerencia o espaço em disco, a redundância e a otimização do armazenamento para você.

Computação e processamento

Quando você faz uma pergunta ao warehouse por meio de SQL ou de uma ferramenta de business intelligence (BI), ele divide a consulta em vários nós de computação em paralelo. Isso é conhecido como processamento paralelo massivo (MPP) e é o que permite que os warehouses em nuvem executem análises complexas em velocidade e escala.

O sistema aloca capacidade de computação suficiente para executar sua consulta com eficiência e, em seguida, a desliga quando ela é concluída. Se várias equipes estiverem consultando dados ao mesmo tempo, a plataforma poderá isolar cargas de trabalho ou abrir clusters adicionais para manter o desempenho consistente. O armazenamento e a computação são desacoplados para que possam ser dimensionados de forma independente. As consultas que poderiam levar horas para serem executadas em sistemas legados podem retornar em segundos, mesmo quando estão examinando bilhões de linhas de dados ou unindo várias tabelas grandes.

Como os pipelines de dados potencializam os data warehouses em nuvem?

Um data warehouse em nuvem é tão útil quanto os dados que fluem para ele. É aí que entram os pipelines de dados. Os pipelines de dados movem os dados de onde eles são gerados (ou seja, seus aplicativos, bancos de dados e ferramentas de terceiros) para o warehouse, onde podem ser consultados e analisados. Eles lidam com o processo ETL ou ELT, extraindo dados dos sistemas de origem, transformando ou limpando esses dados e carregando-os no warehouse. Alguns pipelines funcionam de acordo com um cronograma, extraindo dados a cada hora ou uma vez por dia. Outros são criados para mover dados continuamente em tempo real. De qualquer forma, o objetivo é garantir que seu warehouse sempre reflita o estado atual da empresa.

Pipelines bem projetados mantêm os dados em movimento de forma limpa, consistente e dentro do prazo. Eles garantem que novas transações, eventos e atualizações apareçam no warehouse com o mínimo de atraso e formatam os dados para que os analistas não precisem. Os pipelines de dados reduzem o risco de inconsistência ou erro humano e escalam automaticamente à medida que os volumes de dados aumentam.

No passado, as equipes geralmente criavam pipelines por conta própria, escrevendo scripts, agendando trabalhos e gerenciando novas tentativas e falhas. Essa abordagem funciona por um tempo, mas é frágil e a manutenção é demorada. Atualmente, muitos data warehouses em nuvem se integram diretamente a aplicativos e serviços populares por meio de conectores predefinidos ou pipelines nativos. Isso os torna mais fáceis de configurar e muito mais confiáveis de operar. Stripe Data Pipeline é um bom exemplo: ele sincroniza os dados da Stripe diretamente com seu destino de armazenamento de dados. Os dados da Stripe chegam limpos, atualizados e prontos para consultas.

Os pipelines tornam seu data warehouse dinâmico, constantemente atualizado e sempre pronto. Independentemente de seus dados de origem estarem em ferramentas de software como serviço (SaaS), bancos de dados de produção ou fluxos de eventos, os pipelines mantêm o fluxo em andamento.

Quais problemas de negócios um data warehouse em nuvem resolve?

Os data warehouses em nuvem podem resolver problemas antigos e profundos que impedem a tomada de decisões com base em dados. Essas plataformas são criadas para lidar com os tipos de atrito que atrasam as equipes e dificultam a visão geral. É aqui que eles fazem a maior diferença.

Dados isolados e desconectados

As organizações geralmente têm dados em dezenas de sistemas: dados de faturamento em um lugar, dados de engajamento do cliente em outro, análise de produtos em outro. Quando os dados vivem em silos, é quase impossível obter uma visão completa e confiável dos negócios.

Um data warehouse em nuvem resolve isso consolidando dados de toda a pilha em um sistema integrado. Essa centralização permite que as equipes juntem dados de várias fontes (por exemplo, desempenho da campanha e conversão de vendas) para identificar padrões e tomar melhores decisões. Ele derruba as barreiras técnicas e organizacionais que mantêm o insight fragmentado.

Análise lenta e não confiável

Bancos de dados legados e sistemas locais não foram criados para suportar painéis em tempo real ou cargas de trabalho analíticas pesadas. Eles geralmente têm dificuldades com grandes uniões de dados, perdem tempo em consultas complexas ou precisam de trabalhos em lote durante a noite apenas para gerar um relatório semanal.

Os data warehouses em nuvem invertem essa dinâmica. Eles são projetados para lidar com grandes conjuntos de dados com velocidade e consistência. Graças à computação distribuída e ao armazenamento em colunas, eles podem retornar resultados em segundos, mesmo quando digitalizam bilhões de linhas. Isso significa que não há mais gargalos entre perguntas e insights e menos tempo gasto esperando que as equipes de dados executem relatórios.

Alto custo de infraestrutura e manutenção

Administrar um data warehouse tradicional internamente significa comprar servidores, adquirir armazenamento, instalar software, configurar a segurança, contratar especialistas para manter o armazém e repetir esse ciclo à medida que sua empresa cresce. É caro, inflexível e exige muito trabalho.

Um data warehouse em nuvem cuida de tudo isso para você. Não há hardware para gerenciar, janelas de manutenção e limites de provisionamento. Você paga somente pelo armazenamento e pela computação que usa, e a plataforma se expande automaticamente à medida que suas necessidades de dados mudam. É uma forma mais sustentável de apoiar uma estratégia de dados, especialmente para equipes que desejam crescer sem reinvestir constantemente em infraestrutura.

Acesso e colaboração limitados

Quando os dados são difíceis de acessar, seja porque estão presos em um sistema legado, bloqueados por barreiras técnicas ou disponíveis apenas para alguns usuários, eles não são usados. A colaboração sofre e as decisões dependem mais do instinto do que das evidências.

Os data warehouses na nuvem podem ser acessados de qualquer lugar, por qualquer pessoa com as permissões corretas. Isso torna mais fácil para equipes multifuncionais explorar dados em painéis compartilhados ou executar suas próprias análises. Finanças, marketing e operações estão todas trabalhando com a mesma fonte atualizada de verdade. Esse tipo de acesso elimina o atrito da tomada de decisões e leva a uma cultura mais orientada por dados em toda a organização.

Quais são os principais recursos de um data warehouse em nuvem?

O valor de um data warehouse em nuvem vem da forma como vários recursos principais funcionam juntos para oferecer suporte à velocidade, escala e usabilidade. Aqui estão os principais recursos que você deve procurar.

Escalabilidade

A infraestrutura de dados tradicional tem limites rígidos. Você adquire uma quantidade fixa de capacidade de armazenamento e computação e, quando a demanda atinge o pico, os sistemas podem ficar lentos ou falhar. Os data warehouses em nuvem são projetados para serem escalados de forma elástica.

• Se você precisar de mais capacidade de computação para executar determinadas consultas, o warehouse usa recursos adicionais.

• Se você estiver carregando um grande conjunto de dados, o armazenamento se expande automaticamente.

• Se o uso cair, a capacidade se contrai e você para de pagar por recursos ociosos.

Essa flexibilidade significa que você pode começar aos poucos, crescer rapidamente e nunca precisar redesenhar seu sistema apenas para acompanhar a demanda.

Separação de armazenamento e computação

Os sistemas de dados mais antigos geralmente unem o armazenamento e a capacidade de computação. Isso significa que, se você precisar de mais capacidade de processamento, também precisará comprar mais armazenamento, mesmo que não precise. Os data warehouses em nuvem separam essas camadas para que elas possam ser escaladas de forma independente. Você pode aumentar o poder de consulta sem aumentar o espaço em disco e vice-versa. Esse design melhora o desempenho e combina os custos com o uso real.

Processamento massivamente paralelo

Os data warehouses em nuvem usam uma arquitetura de computação distribuída, que divide as consultas em tarefas menores e as processa em vários nós ao mesmo tempo. Esse paralelismo significa que até mesmo consultas complexas em grandes conjuntos de dados podem ser executadas rapidamente. É assim que as equipes podem escanear bilhões de linhas, unir várias tabelas e retornar respostas em segundos, em vez de minutos ou horas.

Pagamento conforme o uso

Você paga apenas pelo que realmente usa. Isso significa que os custos de armazenamento são baseados na quantidade de dados que você mantém no sistema, e os custos de computação refletem quantas consultas você executa, bem como a intensidade delas. Esse modelo de preço medido de pagamento conforme o uso oferece mais controle financeiro e previsibilidade para as equipes acostumadas a grandes investimentos iniciais em hardware ou licenças de software de longo prazo.

Alta disponibilidade e baixa manutenção

Os data warehouses em nuvem lidam com todas as operações nos bastidores: redundância, tolerância a falhas, backup, atualizações e tempo de atividade. Os dados são armazenados em vários locais para maior durabilidade, e os sistemas são projetados para se recuperarem automaticamente de falhas. O provedor é responsável por todos os patches do sistema, falhas de hardware e reinicializações. Você obtém a confiabilidade da infraestrutura corporativa sem a carga de trabalho extra.

Segurança integrada

A criptografia de nível empresarial, os controles de acesso granulares, os registros de auditoria e as ferramentas de conformidade são padrão. As equipes podem controlar quem vê o quê, rastrear como os dados são usados e atender aos requisitos regulatórios sem criar suas próprias camadas de segurança.

Integração mais fácil:

Os warehouses em nuvem oferecem interfaces padrão que podem ser conectadas a plataformas de BI, ferramentas de análise, notebooks e aplicativos internos. Eles foram criados para uso compartilhado entre equipes, com recursos como isolamento da carga de trabalho e escalabilidade de recursos para manter o desempenho estável mesmo com o aumento do uso.