Cada vez mais, a análise de dados financeiros automatizada, direcionada e integrada entre plataformas tem agregado valores múltiplos ao mercado.
Afinal, essa possibilidade era mais competitividade e eficiência operacional com um uso mais otimizado de recursos (tempo e o próprio orçamento para o setor). Contudo, o setor tem desenvolvido rapidamente todo tipo de solução que pode confundir os interessados em compreender quais são as tendências de tecnologia e softwares para os seus objetivos.
Nesse contexto, surgem as ferramentas que melhor se adaptam às características de cada perfil profissional para a análise de dados financeiros. E falaremos, ao longo deste post, sobre três delas que atuam diretamente na armazenagem de dados: Data Warehouses, Data Lakes e Data Fabric.
Confira os tópicos abaixo conosco e aprenda a distinguir as melhores opções para você!
O Data Lake usado na análise de dados financeiros
Para entender melhor a aplicação desse tipo de dado vale começar explicando o que é Data Lake: trata-se da composição de dados brutos que são coletados de fontes diversas.
Sua aplicação principal diz respeito à quantidade de informações coletadas — nem sempre, com finalidade específica. Assim, os analistas têm mais dados para compor seus trabalhos estratégicos que são abastecidos de modo contínuo. Como se fosse uma espécie de lago virtual, literalmente.
A qualidade do Data Lake, contudo, está justamente nessa amplitude de informações que é coletada. Alguns exemplos são:
- Dados estruturados;
- Dados não estruturados;
- Máquina para máquina;
- Logs em tempo real.
Outro ponto interessante é que os dados coletados não são excluídos. O que torna-o uma excelente modalidade de armazenamento de dados. Além disso, esse tipo de solução tem adquirido mais adeptos entre os especialistas em dados (cientistas de dados) ou analistas que analisam as informações para extrair insights daquilo que foi coletado de dados.
Na análise de dados financeiros, o Data Lake se diferencia pela robustez de informações que permitem análises históricas das informações desejadas.
>> Veja também: Saiba como automatizar a análise de investimentos usando APIs
O uso diferenciado do Data Warehouse
Por sua vez, a promoção de mais organização e armazenamento categorizado de dados são alguns exemplos sobre o que o Data Warehouse permite que as organizações alcancem. Tudo isso para favorecer a agilidade e precisão na formulação de respostas para perguntas específicas.
Portanto, o Data Warehouse se distingue por coletar apenas dados estruturados e também já processados. Não à toa, é o tipo de solução que vem atendendo à demanda de bancos e financeiras há pouco mais de duas décadas.
Essa característica faz com que a solução facilite a busca simplificada por dados, mas que também encontre desafios na hora de integrar atualizações e modificações no esquema pré-definido.
Confira, abaixo, os exemplos de Data Warehouse e seus tipos de dados armazenados:
- Metadados, que são aqueles relativos à compreensão dos dados armazenados em si;
- Dados resumidos, que são as informações digitais criadas para auxiliar no desempenho das consultas realizadas no sistema;
- Dados brutos são aqueles que não passam por nenhum tipo de processamento antes de ser armazenados no Data Warehouse.
Isso tudo define que o Data Warehouse tenha valor interessante para a análise de registros de valores — como orçamentos, despesas ou em extratos.
Característica que, embora bem-vinda por um lado, mostra-se um tanto limitada porque o sistema só permite a organização de informações no formato tabular. É esse o seu modo de operação para consultar dados, e vira um problema quando os aplicativos não seguem a mesma exigência — tecnologias de machine learning, por exemplo, não têm essa necessidade.
O Data Fabric e sua relação com a análise de dados financeiros
Nesse contexto, é preciso também entender o que é Data Fabric: a mais recente solução entre os citados anteriormente lida tanto com o gerenciamento quanto com a integração de dados.
Assim, a solução centraliza o armazenamento e facilita o acesso aos dados de modo organizado, estruturado e integrado para diferentes plataformas em tempo real.
Esse modelo, inclusive, foi idealizado para suprir carências que nem o Data Warehouse ou o Data Lake conseguem. Uma delas é, justamente, a análise e utilização complexas de dados, independentemente da fonte e dos locais de armazenamento de cada um deles.
Esse é um diferencial valioso para o mercado financeiro, considerando a necessidade de contar com soluções tão urgentes quanto as demandas cotidianas. Além, é claro, do valor que uma abordagem holística oferece às empresas.
Vale reforçar que o Data Fabric se enquadra nesse modelo, oferecendo acessibilidade, integração, qualidade e quantidade de informação e, acima de tudo, segurança digital.
O que considerar ao optar por um desses modelos?
Como deve ter dado para perceber, cada uma das soluções, entre Data Lakes, Data Warehouses e Data Fabric carrega os seus diferenciais.
A grande diferença, talvez, seja que Data Lake e Data Warehouse são grandes fontes de armazenamento de dados e que podem ser de grande valia uma vez que você sabe, exatamente, qual insight ter para em seguida usar esses dados brutos.
Mas ambas, como mencionamos, não valorizam (ou permitem) a visão unificada dos dados. Algo que pode ser determinante para quem busca dados atualizados em tempo real, por exemplo, como muitos traders na Bolsa de Valores. O Data Fabric surgiu como uma resposta à necessidade crescente do mercado.
>> Veja: Bolsa de valores: você acompanha do jeito certo?
Por ser, ao mesmo tempo, o ponto de encontro para o armazenamento, a extração e o processamento de dados em tempo real, tanto os insights quanto a tomada de decisão ganham em agilidade e precisão.
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