Melhor Bancos de Dados de Séries Temporais

O que são Softwares de Bancos de Dados de Séries Temporais?

Por que Usar Softwares de Bancos de Dados de Séries Temporais?

Quem Usa Softwares de Bancos de Dados de Séries Temporais?

Tipos de Software de Banco de Dados de Séries Temporais

Embora todos os bancos de dados de séries temporais armazenem dados com carimbo de data e hora, eles diferem na maneira como esses dados são armazenados, na relação entre os vários pontos de dados e no método em que os dados são consultados.

Bancos de dados relacionais — Bancos de dados relacionais são ferramentas de banco de dados tradicionais usadas para alinhar informações em linhas e colunas. A estrutura permite consultas fáceis usando SQL. Bancos de dados relacionais são usados para armazenar tanto informações simples, como identidades e informações de contato, quanto informações complexas críticas para operações de negócios. Eles são altamente escaláveis e podem ser armazenados localmente, na nuvem ou por meio de sistemas híbridos.

Bancos de dados NoSQL — Bancos de dados NoSQL, como bancos de dados gráficos, são uma ótima opção para dados não estruturados. Se o usuário precisa renderizar um valor que é facilmente encontrado por sua chave, então um armazenamento de chave-valor é o mais rápido e escalável. A desvantagem é uma capacidade de consulta muito mais limitada, implicando suas limitações para dados analíticos. Por outro lado, renderizar o endereço de e-mail de um usuário com base no nome de usuário ou armazenar dados da web em cache é uma solução simples e rápida em um armazenamento de chave-valor.

Recursos de Softwares de Bancos de Dados de Séries Temporais

Bancos de dados de séries temporais, projetados especificamente para dados de séries temporais, fornecem ao usuário os recursos de que precisam para armazenar, processar e analisar esses dados com sucesso.

Consulta usando tempo— Bancos de dados de séries temporais permitem que os usuários consultem dados usando tempo, permitindo que eles pesquisem ou analisem os dados em um determinado período de tempo, até mesmo por uma fração de segundo.

Segurança de dados — Soluções de banco de dados de séries temporais incluem recursos de segurança de dados para proteger os dados armazenados por uma empresa em seus bancos de dados.

Criação e manutenção de banco de dados — Softwares de bancos de dados de séries temporais permitem que os usuários criem rapidamente novos bancos de dados relacionais e os modifiquem com facilidade.

Escalabilidade — Soluções de banco de dados de séries temporais crescem com os dados e, portanto, são escaláveis, com o único ponto de dor sendo a capacidade de armazenamento físico ou em nuvem.

Compatibilidade com sistema operacional (OS) — Soluções de banco de dados relacionais são compatíveis com vários sistemas operacionais.

Recuperação — Se um banco de dados precisa ser revertido ou totalmente recuperado, algumas soluções de banco de dados de séries temporais oferecem recursos de recuperação no caso de ocorrerem erros.

Tendências Relacionadas a Softwares de Bancos de Dados de Séries Temporais

Bancos de dados e agregação de dados — O debate continua sobre o uso de bancos de dados relacionais versus bancos de dados NoSQL, à medida que a agregação de dados continua a crescer entre as empresas. As organizações precisam determinar a melhor maneira de armazenar seus dados, pois produtos e serviços orientados por dados exigem um imenso suporte de dados. Na realidade, os dois tipos de banco de dados devem ser usados juntos. Enquanto bancos de dados relacionais se destacam no armazenamento de dados estruturados, bancos de dados NoSQL (bancos de dados não relacionais) brilham quando não há uma estrutura real de como os dados devem ser coletados e armazenados. Tanto bancos de dados relacionais quanto não relacionais escalam com bastante facilidade, dado o software certo que os suporta. Isso não deve ser um debate de "isso versus aquilo", mas uma colaboração de "isso e aquilo".

Big data — Os dados se tornaram a espinha dorsal da condução de negócios na era da informação. À medida que os dados impulsionam decisões e tendências de negócios, é importante que os dados sejam digeríveis, fáceis de seguir e fáceis de referenciar. É por isso que o software de big data geralmente recorre a soluções de banco de dados relacionais. Projetados com organização estrita, referência e remissão em mente, bancos de dados relacionais absorvem e armazenam grandes quantidades de dados para serem posteriormente digeridos no processo de tomada de decisão.

Problemas Potenciais com Softwares de Bancos de Dados de Séries Temporais

Dados não estruturados — Bancos de dados de séries temporais têm dificuldades ao lidar com dados não estruturados. Bancos de dados de séries temporais dependem de dados estruturados para criar adequadamente relações entre pontos de dados e tabelas de dados. Se uma empresa usa principalmente dados não estruturados, ela deve considerar uma solução de banco de dados NoSQL ou software de qualidade de dados para limpar e estruturar dados não estruturados.

Atraso na consulta — Bancos de dados de séries temporais armazenam grandes quantidades de dados, mas com essa vantagem, tais ferramentas de banco de dados executam consultas lentamente em conjuntos de dados maiores. Isso se deve principalmente ao grande volume de dados sendo consultados. Em situações onde as consultas podem atravessar quantidades significativas de dados, elas devem ser baseadas em valores específicos sempre que possível. Além disso, consultar strings leva significativamente mais tempo do que consultar numéricos, então focar nos últimos pode ajudar a melhorar os tempos de busca.

Softwares e Serviços Relacionados a Softwares de Bancos de Dados de Séries Temporais

Encontrar a solução de banco de dados certa envolve encontrar uma ferramenta que melhor se adapte a um caso de uso específico, incluindo o tipo de dados envolvidos e o tipo de análise que precisa ser feita com esses dados. O formato dos dados também determina a solução de banco de dados certa para uma determinada empresa.

Software de inteligência de séries temporais — Usuários focados em analisar, em vez de apenas armazenar dados de séries temporais, podem aproveitar software de inteligência de séries temporais. Ao utilizar aprendizado de máquina embutido, ferramentas de inteligência de séries temporais extraem insights anteriormente ocultos—como microtendências e anomalias—sem exigir que um humano vasculhe os dados manualmente, economizando tempo e recursos de uma empresa.

Bancos de dados NoSQL — Enquanto soluções de bancos de dados relacionais se destacam com dados estruturados, bancos de dados NoSQL armazenam de forma mais eficaz dados pouco estruturados e não estruturados. Soluções de bancos de dados NoSQL combinam bem com bancos de dados relacionais se uma empresa lida com dados diversos que podem ser coletados por meios estruturados e não estruturados.

Bancos de dados relacionais — Bancos de dados relacionais são úteis na criação de repositórios escaláveis para informações de negócios. Eles também são ferramentas de qualidade para suporte de aplicativos de back-end. Eles podem ser sincronizados com aplicativos para tornar os dados disponíveis para os usuários finais.

Software de qualidade de dados — Bancos de dados relacionais têm dificuldades ao lidar com dados não estruturados, e dados duplicados ou incorretos podem comprometer a precisão dos resultados uma vez que os dados se tornam estruturados. Software de qualidade de dados ajuda a limpar e estruturar dados, o que facilita a criação de um banco de dados relacional formal para esses dados.