# Melhor Bancos de Dados de Séries Temporais - Página 2 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Bancos de dados de séries temporais permitem que as empresas armazenem dados com carimbo de tempo. Uma empresa pode adotar um banco de dados de séries temporais se precisar monitorar dados em tempo real ou se estiver executando aplicativos que produzem dados continuamente. Alguns exemplos de aplicativos que produzem dados de séries temporais incluem ferramentas de software de monitoramento de desempenho de rede ou de aplicativos (APM), dados de sensores de dispositivos IoT, dados de mercado financeiro e uma série de aplicativos de segurança, entre muitos outros. Bancos de dados de séries temporais são otimizados para armazenar esses dados de forma que possam ser facilmente recuperados e analisados. Dados de séries temporais são frequentemente usados ao executar análises preditivas ou algoritmos de aprendizado de máquina, permitindo que os usuários compreendam dados históricos para ajudar a prever resultados futuros. Alguns softwares de processamento e distribuição de big data podem fornecer funcionalidade de armazenamento de séries temporais. Para se qualificar para inclusão na categoria de Bancos de Dados de Séries Temporais, um produto deve: - Armazenar dados com base em carimbos de tempo - Consumir dados em tempo real - Permitir que os usuários recuperem facilmente os dados para análise de séries temporais ## How Many Bancos de Dados de Séries Temporais Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 52 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.46/5 - **New Reviews This Quarter**: 2 - **Buyer Segments**: Mercado médio 63% │ Pequeno negócio 38% - **Top Trending Product**: InfluxDB (+0.006) *Last updated: May 19, 2026* ## How Does G2 Rank Bancos de Dados de Séries Temporais Products? **Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:** - 30 Analistas e Especialistas em Dados - 1,100+ Avaliações Autênticas - 52+ Produtos - Rankings Imparciais Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria. ## Which Bancos de Dados de Séries Temporais Is Best for Your Use Case? - **Líder:** [CrateDB](https://www.g2.com/pt/products/cratedb/reviews) - **Melhor Desempenho:** [dataPARC](https://www.g2.com/pt/products/dataparc/reviews) - **Mais Fácil de Usar:** [dataPARC](https://www.g2.com/pt/products/dataparc/reviews) - **Mais Tendência:** [Prometheus](https://www.g2.com/pt/products/prometheus/reviews) - **Melhor Software Gratuito:** [InfluxDB](https://www.g2.com/pt/products/influxdata-influxdb/reviews) --- **Sponsored** ### RaimaDB RaimaDB: O Banco de Dados Embutido de Alto Desempenho para Sistemas de Borda e IoT RaimaDB é um banco de dados de alto desempenho e pequeno porte projetado para computação de borda, IoT e sistemas embarcados. Construído com base em mais de três décadas de inovação em bancos de dados, o RaimaDB oferece uma solução poderosa, confiável e eficiente em termos de recursos para desenvolvedores que criam aplicações onde a integridade dos dados, a velocidade e o armazenamento local são críticos. Ao contrário dos bancos de dados empresariais de grande escala, o RaimaDB é projetado especificamente para ambientes com memória e poder de processamento limitados—como controladores industriais, sistemas automotivos, dispositivos médicos e aparelhos de rede. Sua arquitetura leve permite transações rápidas, desempenho determinístico e sobrecarga mínima, tornando-o ideal para aplicações em tempo real. RaimaDB suporta tanto APIs SQL quanto C/C++, oferecendo aos desenvolvedores flexibilidade na forma como acessam e gerenciam dados. É totalmente compatível com ACID, garantindo a confiabilidade dos dados mesmo em ambientes adversos ou desconectados. Com recursos avançados como desempenho em memória, alta disponibilidade e replicação flexível, o RaimaDB permite o processamento seguro de dados locais enquanto ainda se integra perfeitamente com sistemas em nuvem ou empresariais quando a conectividade é restaurada. O banco de dados pode ser implantado em uma ampla gama de sistemas operacionais, incluindo Linux, Linux embarcado, Windows, QNX e VxWorks, e pode rodar em arquiteturas ARM e x86. Seu design modular permite escalabilidade eficiente—desde computadores de placa única compactos até redes distribuídas complexas. Confiado por líderes globais em indústrias como automotiva, aeroespacial, energia e telecomunicações, o RaimaDB alimenta sistemas críticos que exigem confiabilidade e velocidade. Os desenvolvedores escolhem o RaimaDB por sua facilidade de integração, baixos requisitos de manutenção e desempenho comprovado em condições exigentes. Seja você desenvolvendo a próxima geração de dispositivos conectados ou otimizando o manuseio de dados na borda, o RaimaDB fornece a base robusta que você precisa. Experimente a eficiência de um banco de dados construído para sistemas embarcados e em tempo real—rápido, confiável e pronto para o futuro da gestão inteligente de dados. [Visitar site](https://www.g2.com/pt/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1761&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1761&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1761&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=6173&secure%5Bresource_id%5D=1761&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fpt%2Fcategories%2Ftime-series-databases%3Fpage%3D2&secure%5Btoken%5D=705aceaa0307e63276fd9cd83d049bf86f71245271d7958f98ae23ff0638393c&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fraima.com%2Fdownload-trial%2F%3Futm_content%3Dproducts-raimadb-reviews%26utm_medium%3Dreferral%26utm_source%3Dg2&secure%5Burl_type%5D=free_trial) --- ## What Are the Top-Rated Bancos de Dados de Séries Temporais Products in 2026? ### 1. [Hazelcast Platform](https://www.g2.com/pt/products/hazelcast-platform/reviews) A Plataforma Hazelcast é a Plataforma de Dados ao Vivo que entrega dados na velocidade da relevância, fornecendo a base em memória para aplicações que agem sobre os dados no instante em que são criados—garantindo que as empresas nunca percam um momento de oportunidade. Ao convergir cache distribuído, computação, processamento de fluxo e IA em tempo real em um único runtime de baixa latência, a Hazelcast oferece desempenho em sub-milissegundos, escalabilidade linear e resiliência empresarial. Empresas do Global 2000 confiam na Hazelcast para simplificar arquiteturas, reduzir custos e alimentar aplicações críticas e sensíveis ao tempo. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **How Do G2 Users Rate Hazelcast Platform?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidade de administração:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Hazelcast Platform?** - **Vendedor:** [Hazelcast](https://www.g2.com/pt/sellers/hazelcast-9a5fe385-0ae1-4f16-99b0-f9f0ee1a4194) - **Ano de Fundação:** 2010 - **Localização da Sede:** Palo Alto, US - **Twitter:** @hazelcast (9,370 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hazelcast/ (152 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 54% Pequena Empresa, 23% Médio Porte #### What Are Hazelcast Platform's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (1 reviews) - Processamento Rápido (1 reviews) - Flexibilidade (1 reviews) - Desempenho (1 reviews) - Eficiência de Desempenho (1 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (1 reviews) - Dificuldade de Navegação (1 reviews) - Não é amigável para o usuário (1 reviews) - Interface de usuário ruim (1 reviews) - Demorado (1 reviews) ### 2. [QuasarDB](https://www.g2.com/pt/products/quasardb-quasardb/reviews) QuasarDB é um banco de dados de séries temporais de alto desempenho e distribuído que combina perfeitamente capacidades em memória com armazenamento confiável. É construído em uma abordagem vertical com um único pacote de software que fornece armazenamento, distribuição, padronização e análise. Os dados podem ser ingeridos a várias centenas de milhões de entradas por segundo e estão disponíveis imediatamente para consulta. Os dados são processados em tempo real e distribuídos de forma transparente para discos e memória; e são facilmente acessíveis usando uma linguagem de consulta como SQL. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate QuasarDB?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidade de administração:** 5.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind QuasarDB?** - **Vendedor:** [QuasarDB](https://www.g2.com/pt/sellers/quasardb) - **Ano de Fundação:** 2008 - **Localização da Sede:** Paris, FR - **Twitter:** @quasardb (477 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/9376682/ (11 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 33% Empresa, 33% Médio Porte ### 3. [KairosDB](https://www.g2.com/pt/products/kairosdb/reviews) Banco de Dados de Séries Temporais Rápido no Cassandra. Um servidor de banco de dados de séries temporais (TSDS) é um sistema de software que é otimizado para lidar com dados de séries temporais. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate KairosDB?** - **Qualidade do Suporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind KairosDB?** - **Vendedor:** [KairosDB](https://www.g2.com/pt/sellers/kairosdb) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Empresa ### 4. [Proficy Historian](https://www.g2.com/pt/products/proficy-historian/reviews) Proficy Historian é um software industrial usado para coletar, arquivar e analisar dados de séries temporais de equipamentos de produção, sensores e sistemas de controle em ambientes de manufatura e utilidades. Projetado para ambientes de dados de alta velocidade e alto volume, o Proficy Historian permite que as organizações capturem e armazenem dados de processos e produção de forma eficiente e econômica. Ele suporta a coleta de dados com carimbo de tempo de uma ampla gama de dispositivos industriais e sistemas de automação usando protocolos padrão como OPC UA, MQTT e interfaces de dados tradicionais. Equipes de operações, engenheiros, analistas e profissionais de TI usam o Proficy Historian para melhorar a visibilidade dos processos, solucionar problemas de equipamentos e apoiar a tomada de decisões baseada em dados. O software desempenha um papel central no monitoramento de desempenho, análise de qualidade e conformidade regulatória, permitindo acesso a longo prazo a dados históricos e integração perfeita com ferramentas de relatórios e análises. O Proficy Historian é projetado para flexibilidade de implantação. Ele pode ser instalado no local em uma instalação, implantado na borda para suportar a captura e o armazenamento localizados de dados, ou integrado em uma arquitetura híbrida ou em nuvem para suportar análises em toda a empresa e agregação central de dados. Essa flexibilidade permite que as organizações industriais se adaptem a estratégias modernas de dados enquanto mantêm a continuidade com a infraestrutura existente. Capacidades principais incluem: • Compressão e armazenamento de alto desempenho de dados industriais de séries temporais para reduzir a carga de infraestrutura • Suporte para arquiteturas distribuídas, de borda e conectadas à nuvem para alinhar com estratégias de dados em evolução • Coleta de dados segura e escalável de múltiplas fontes em plantas, linhas ou ativos remotos • Integração com ferramentas de visualização e análise, incluindo plug-ins do Excel e plataformas de análise • Recursos de redundância, filtragem e qualidade de dados para garantir acesso consistente e confiável aos dados O Proficy Historian é usado em indústrias como geração de energia, alimentos e bebidas, produtos químicos, petróleo e gás, e água/águas residuais. Ele fornece uma base confiável para estratégias de gerenciamento de dados industriais, permitindo que fabricantes e utilitários obtenham insights sobre operações, otimizem o desempenho e atendam aos requisitos de conformidade e relatórios ao longo do tempo. **Average Rating:** 3.7/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Proficy Historian?** - **Qualidade do Suporte:** 5.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Proficy Historian?** - **Vendedor:** [GE Vernova](https://www.g2.com/pt/sellers/ge-vernova) - **Localização da Sede:** Cambridge, MA - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/showcase/gevernova-power-software/ (1 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NYSE:GEV **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Pequena Empresa, 33% Médio Porte #### What Are Proficy Historian's Pros and Cons? **Pros:** - Eficiência (1 reviews) - Gestão de Inventário (1 reviews) - Integração de Manufatura (1 reviews) - Eficiência de Desempenho (1 reviews) **Cons:** - Usabilidade Complexa (1 reviews) - Desempenho lento (1 reviews) ### 5. [Blueflood DB](https://www.g2.com/pt/products/blueflood-db/reviews) Blueflood é um sistema de processamento de métricas distribuído, de alta capacidade e baixa latência, multi-inquilino, por trás do Rackspace Metrics, que atualmente é usado em produção pela equipe de Monitoramento da Rackspace e pela equipe de Nuvem Pública da Rackspace para armazenar métricas geradas por seus sistemas. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Blueflood DB?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidade de administração:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualidade do Suporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Blueflood DB?** - **Vendedor:** [Blueflood](https://www.g2.com/pt/sellers/blueflood) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Médio Porte ### 6. [DataPortia](https://www.g2.com/pt/products/dataportia/reviews) DataPortia é um software avançado de aquisição e relatório de dados industriais que se conecta a sistemas de automação via protocolo OPC UA. Ele armazena dados de séries temporais em um banco de dados PostgreSQL/TimescaleDB e fornece uma interface baseada na web para monitoramento em tempo real, análise de tendências e geração de relatórios. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate DataPortia?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidade de administração:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualidade do Suporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind DataPortia?** - **Vendedor:** [Atorcom](https://www.g2.com/pt/sellers/atorcom) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** Karstula, FI - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/atorcom/ (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 7. [Fauna](https://www.g2.com/pt/products/fauna-fauna/reviews) Fauna é um banco de dados operacional verdadeiramente serverless que capacita equipes a lançar aplicativos mais rapidamente. Ele combina a flexibilidade de um modelo de documento com a forte consistência e o poder de consulta rico dos sistemas relacionais—tudo construído em uma arquitetura distribuída serverless que escala automaticamente, sem a complexidade de provisionamento manual, fragmentação ou replicação. Mais de 80.000 equipes de desenvolvimento escolhem Fauna para construir e escalar aplicativos transacionais modernos, incluindo equipes da Tyson Foods, Unilever, Lexmark, Intelliculture, Hannon Hill, Cloaked, DTLR e Insights.gg. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 25 **How Do G2 Users Rate Fauna?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidade de administração:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Fauna?** - **Vendedor:** [Fauna](https://www.g2.com/pt/sellers/fauna) - **Ano de Fundação:** 2015 - **Localização da Sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @fauna (93,176 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/faunadb/ (11 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 64% Pequena Empresa, 24% Médio Porte #### What Are Fauna's Pros and Cons? **Pros:** - Escalabilidade (4 reviews) - Facilidade de Uso (3 reviews) - Flexibilidade (3 reviews) - Confiabilidade (3 reviews) - Suporte ao Cliente (2 reviews) **Cons:** - Aprendizado Difícil (2 reviews) - Documentação Ruim (2 reviews) - Complexidade (1 reviews) - Configuração Complexa (1 reviews) - Questões de Custo (1 reviews) ### 8. [Kinetica](https://www.g2.com/pt/products/kinetica/reviews) Kinetica é o banco de dados para tempo e espaço. Kinetica facilita e acelera: - a ingestão de grandes quantidades de dados de IoT e outros conjuntos de dados contextuais - a fusão de conjuntos de dados usando junções espaciais e temporais - a análise de dados usando análises baseadas em SQL para análises espaciais, de grafos e séries temporais ou execução de modelos de ML em contêineres **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Kinetica?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidade de administração:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualidade do Suporte:** 7.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Kinetica?** - **Vendedor:** [Kinetica](https://www.g2.com/pt/sellers/kinetica) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** Arlington, Virginia, United States - **Twitter:** @KineticaHQ (3,465 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kinetica/ (71 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Médio Porte ### 9. [OpenTSDB](https://www.g2.com/pt/products/opentsdb/reviews) Banco de dados escalável de séries temporais. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate OpenTSDB?** - **Qualidade do Suporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind OpenTSDB?** - **Vendedor:** [OpenTSDB](https://www.g2.com/pt/sellers/opentsdb) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Médio Porte ### 10. [RaimaDB](https://www.g2.com/pt/products/raimadb/reviews) RaimaDB: O Banco de Dados Embutido de Alto Desempenho para Sistemas de Borda e IoT RaimaDB é um banco de dados de alto desempenho e pequeno porte projetado para computação de borda, IoT e sistemas embarcados. Construído com base em mais de três décadas de inovação em bancos de dados, o RaimaDB oferece uma solução poderosa, confiável e eficiente em termos de recursos para desenvolvedores que criam aplicações onde a integridade dos dados, a velocidade e o armazenamento local são críticos. Ao contrário dos bancos de dados empresariais de grande escala, o RaimaDB é projetado especificamente para ambientes com memória e poder de processamento limitados—como controladores industriais, sistemas automotivos, dispositivos médicos e aparelhos de rede. Sua arquitetura leve permite transações rápidas, desempenho determinístico e sobrecarga mínima, tornando-o ideal para aplicações em tempo real. RaimaDB suporta tanto APIs SQL quanto C/C++, oferecendo aos desenvolvedores flexibilidade na forma como acessam e gerenciam dados. É totalmente compatível com ACID, garantindo a confiabilidade dos dados mesmo em ambientes adversos ou desconectados. Com recursos avançados como desempenho em memória, alta disponibilidade e replicação flexível, o RaimaDB permite o processamento seguro de dados locais enquanto ainda se integra perfeitamente com sistemas em nuvem ou empresariais quando a conectividade é restaurada. O banco de dados pode ser implantado em uma ampla gama de sistemas operacionais, incluindo Linux, Linux embarcado, Windows, QNX e VxWorks, e pode rodar em arquiteturas ARM e x86. Seu design modular permite escalabilidade eficiente—desde computadores de placa única compactos até redes distribuídas complexas. Confiado por líderes globais em indústrias como automotiva, aeroespacial, energia e telecomunicações, o RaimaDB alimenta sistemas críticos que exigem confiabilidade e velocidade. Os desenvolvedores escolhem o RaimaDB por sua facilidade de integração, baixos requisitos de manutenção e desempenho comprovado em condições exigentes. Seja você desenvolvendo a próxima geração de dispositivos conectados ou otimizando o manuseio de dados na borda, o RaimaDB fornece a base robusta que você precisa. Experimente a eficiência de um banco de dados construído para sistemas embarcados e em tempo real—rápido, confiável e pronto para o futuro da gestão inteligente de dados. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 7 **How Do G2 Users Rate RaimaDB?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualidade do Suporte:** 9.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind RaimaDB?** - **Vendedor:** [Raima](https://www.g2.com/pt/sellers/raima) - **Website da Empresa:** https://raima.com - **Ano de Fundação:** 1982 - **Localização da Sede:** Seattle, US - **Twitter:** @RaimaDB (715 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/raima-inc. (13 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 57% Pequena Empresa, 14% Empresa #### What Are RaimaDB's Pros and Cons? **Pros:** - Suporte ao Cliente (5 reviews) - Desempenho (4 reviews) - Velocidade (4 reviews) - Otimização de Desempenho (3 reviews) - Gestão de Banco de Dados (2 reviews) **Cons:** - Aprendizado Difícil (2 reviews) - Limitações de Recursos (2 reviews) - Expertise Necessária (2 reviews) - Problemas de Backup (1 reviews) - Início da Inospitalidade (1 reviews) ### 11. [Riak TS](https://www.g2.com/pt/products/riak-ts/reviews) Riak TS é o único banco de dados NoSQL de séries temporais em nível empresarial otimizado especificamente para IoT e dados de séries temporais. Ele ingere, transforma, armazena e analisa grandes quantidades de dados de séries temporais. Riak TS é projetado para ser mais rápido que o Cassandra. **Average Rating:** 3.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Riak TS?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 6.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidade de administração:** 5.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Who Is the Company Behind Riak TS?** - **Vendedor:** [Basho Technologies](https://www.g2.com/pt/sellers/basho-technologies-604d5e62-da2c-4669-bcb4-0bf79f093e16) - **Ano de Fundação:** 2008 - **Localização da Sede:** Bellevue, US - **Página do LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/basho-technologies-inc (12 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 12. [Tembo](https://www.g2.com/pt/products/tembo/reviews) Tembo é um serviço gerenciado de Postgres para múltiplas cargas de trabalho que permite às organizações aproveitar todo o poder do Postgres para cargas de trabalho transacionais, analíticas e de IA. Com opções robustas de implantação SaaS e auto-hospedadas, o Tembo permite que todos – desde as menores startups até as empresas da Fortune 500 – adotem totalmente o Postgres, alcançando estabilidade e eficiência sem precedentes em uma variedade de aplicações e casos de uso. Com o Tembo, os clientes obtêm toda a estabilidade, confiabilidade e extensibilidade do Postgres de código aberto com observabilidade aprimorada, conformidade e experiência do desenvolvedor. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 26 **How Do G2 Users Rate Tembo?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidade de administração:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualidade do Suporte:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Tembo?** - **Vendedor:** [Tembo](https://www.g2.com/pt/sellers/tembo) - **Ano de Fundação:** 2022 - **Localização da Sede:** Cincinnati, US - **Twitter:** @tembo_io (3 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tembo-inc/ (31 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computador - **Company Size:** 85% Pequena Empresa, 15% Médio Porte #### What Are Tembo's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (16 reviews) - Recursos (12 reviews) - Integrações (10 reviews) - Facilidade de Configuração (8 reviews) - Integrações fáceis (8 reviews) **Cons:** - Flexibilidade Limitada (5 reviews) - Dependência da AWS (4 reviews) - Limitações da Nuvem (4 reviews) - Caro (4 reviews) - Personalização Limitada (4 reviews) ### 13. [Versio.io Platform](https://www.g2.com/pt/products/versio-io-platform/reviews) Versio.io é uma solução de software empresarial baseada em dados de monitoramento de TI historizados para otimizar e apoiar suas operações de TI. Com o Versio.io, você pode historizar seus dados de monitoramento de TI extraindo valor adicional deles. Isso permite reduzir os custos de implantação de TI e usar os recursos de TI existentes de forma mais eficiente. As soluções de otimização requerem informações do histórico fornecido pelo Versio.io. Isso permite reduzir custos de hardware e licenças, garantir a auditabilidade da sua TI, automatizar o monitoramento de regras de governança e conformidade, garantir uma distribuição justa da alocação de custos de TI, e muito mais. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Versio.io Platform?** - **Qualidade do Suporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Versio.io Platform?** - **Vendedor:** [QMETHODS - Business & IT Consulting](https://www.g2.com/pt/sellers/qmethods-business-it-consulting) - **Ano de Fundação:** 2005 - **Localização da Sede:** Berlin, DE - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1232765 (4 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Pequena Empresa, 33% Empresa ### 14. [VictoriaMetrics](https://www.g2.com/pt/products/victoriametrics/reviews) VictoriaMetrics é a empresa por trás da solução de monitoramento e observabilidade de código aberto com o mesmo nome. Estamos focados em ajudar indivíduos e organizações a enfrentar seus desafios de big data por meio de soluções de monitoramento e observabilidade de ponta. Fundada em Kyiv, Ucrânia, agora liderada globalmente e com sede nos EUA, a VictoriaMetrics é a líder em crescimento na categoria de monitoramento de banco de dados de séries temporais de código aberto. A equipe de gestão da VictoriaMetrics se reuniu para resolver os difíceis problemas em torno de tipos de dados muito grandes e em constante mudança que eles mesmos haviam encontrado. VictoriaMetrics agora conta com mais de 400 milhões de downloads. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate VictoriaMetrics?** - **Qualidade do Suporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind VictoriaMetrics?** - **Vendedor:** [VictoriaMetrics](https://www.g2.com/pt/sellers/victoriametrics) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Twitter:** @VictoriaMetrics (2,746 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/victoriametrics/ (42 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Médio Porte #### What Are VictoriaMetrics's Pros and Cons? **Cons:** - Curva de Aprendizado (1 reviews) ### 15. [Aiven for M3](https://www.g2.com/pt/products/aiven-for-m3/reviews) M3DB totalmente gerenciado – o banco de dados de séries temporais de alto desempenho com escalabilidade ilimitada e alta disponibilidade. **Who Is the Company Behind Aiven for M3?** - **Vendedor:** [Aiven](https://www.g2.com/pt/sellers/aiven) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** Helsinki, Southern Finland - **Twitter:** @aiven_io (4,100 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10294984/ (439 funcionários no LinkedIn®) ### 16. [BangDB](https://www.g2.com/pt/products/iqlect-bangdb/reviews) BangDB é uma plataforma que oferece uma solução completa para o processo de análise de big data em tempo real. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate BangDB?** - **Qualidade do Suporte:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind BangDB?** - **Vendedor:** [IQLECT](https://www.g2.com/pt/sellers/iqlect) - **Localização da Sede:** Bangalore, India - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa #### What Are BangDB's Pros and Cons? **Pros:** - Opções (1 reviews) - Eficiência de Pesquisa (1 reviews) - Visibilidade (1 reviews) **Cons:** - Aprendizado Difícil (1 reviews) - Dificuldade de Aprendizagem (1 reviews) ### 17. [DATAHUB+](https://www.g2.com/pt/products/vroc-datahub/reviews) DataHUB+ é uma plataforma empresarial de historiador de dados de séries temporais e visualização. Seu armazenamento de dados distribuído e escalável permite que os usuários armazenem todos os dados estruturados, semiestruturados e não estruturados disponíveis de forma confiável. DataHUB+ é construído para insights rápidos, reduzindo o tempo de manipulação de dados. DataHUB+ é projetado para ser interoperável com seus sistemas existentes e pode ser utilizado para um número ilimitado de plantas, ativos e equipamentos. Os usuários podem construir visualizações de dados usando painéis dinâmicos ou personalizar totalmente as visualizações usando a funcionalidade de arrastar e soltar. DataHUB+ também inclui cálculos de forma livre e capacidades de análise estatística. Descubra uma plataforma de historiador de processos e visualização de próxima geração sem taxas de licenciamento ocultas, custos adicionais de hardware ou custos individuais de usuário. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate DATAHUB+?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidade de administração:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind DATAHUB+?** - **Vendedor:** [VROC](https://www.g2.com/pt/sellers/vroc) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** East Perth, AU - **Twitter:** @vrocai (61 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/vroc-artificial-intelligence (12 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Médio Porte ### 18. [Hawkular Metrics](https://www.g2.com/pt/products/hawkular-metrics/reviews) Hawkular Metrics é um mecanismo de armazenamento de métricas escalável, assíncrono, multi-inquilino e de longo prazo que utiliza Cassandra como armazenamento de dados e REST como a interface principal. **Who Is the Company Behind Hawkular Metrics?** - **Vendedor:** [Hawkular](https://www.g2.com/pt/sellers/hawkular) - **Localização da Sede:** N/A - **Twitter:** @hawkular_org (240 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) ### 19. [Hyprcubd](https://www.g2.com/pt/products/hyprcubd/reviews) Hyprcubd é um banco de dados de séries temporais sem servidor. Somos projetados para dados de streaming de alto volume e alta velocidade. Oferecemos uma interface simples, alta disponibilidade, alta durabilidade e sem sobrecarga para planejamento de capacidade. Oferecemos duas opções de implantação - SaaS baseado em nuvem ou dentro do seu cluster Kubernetes. **Who Is the Company Behind Hyprcubd?** - **Vendedor:** [Hyprcubd](https://www.g2.com/pt/sellers/hyprcubd) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) ### 20. [IRONdb](https://www.g2.com/pt/products/irondb/reviews) IRONdb é um banco de dados de séries temporais altamente resiliente, projetado para escalar para bilhões de eventos por dia e trilhões de pontos de dados para regressão. IRONdb permite que as organizações lidem com uma quantidade massiva de dados - de forma confiável, eficiente e econômica - para extrair as percepções operacionais necessárias para administrar seus negócios e se destacar da concorrência. **Who Is the Company Behind IRONdb?** - **Vendedor:** [IRONdb](https://www.g2.com/pt/sellers/irondb) - **Localização da Sede:** N/A - **Twitter:** @IRONdb (251 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) ### 21. [Machbase](https://www.g2.com/pt/products/machbase/reviews) Machbase é um SGBD colunar adaptado para processar dados de máquinas, ou seja, os dados de log de séries temporais gerados pelas máquinas que compõem a infraestrutura de TI na era da Internet das Coisas (IoT), como servidores, dispositivos de rede e aplicações. **Who Is the Company Behind Machbase?** - **Vendedor:** [Machbase](https://www.g2.com/pt/sellers/machbase) - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** Sunnyvale, US - **Twitter:** @machbase (128 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/machbase (8 funcionários no LinkedIn®) ### 22. [Macrometa](https://www.g2.com/pt/products/macrometa/reviews) Macrometa é uma plataforma de nuvem hiper-distribuída que apresenta uma Rede Global de Dados (GDN) e PhotonIQ, uma Rede de Entrega de Borda impulsionada por IA. Com mais de 175 pontos de presença (PoPs) em todo o mundo, a Macrometa capacita empresas a construir aplicativos e APIs em tempo real que armazenam, processam e servem dados em milissegundos para usuários globalmente. PhotonIQ: Serviços de Borda Impulsionados por IA PhotonIQ, o conjunto de serviços de borda da Macrometa, aproveita a IA e o aprendizado de máquina para oferecer experiências digitais mais rápidas, eficientes e seguras em vários setores, incluindo eCommerce, Jogos e Serviços Financeiros. Os principais serviços do PhotonIQ incluem: Proxy de Desempenho (P3): Melhora os Core Web Vitals e otimiza ativos da web Pré-renderização Dinâmica: Melhora a velocidade do site e SEO Salas de Espera Virtuais: Gerencia cenários de alto tráfego Impressão Digital: Permite rastreamento de usuários preservando a privacidade Desempenho Inigualável A plataforma da Macrometa garante tempos de resposta globais P90 de ida e volta de menos de 50ms, com a capacidade de servir resultados em menos de 50ms globalmente. Este desempenho ultra-rápido pode aumentar significativamente as conversões, com aumentos de até 72% relatados para melhorias de desempenho de aplicativos. Eficiente em Custos e Amigável para Desenvolvedores A arquitetura eficiente da Macrometa geralmente reduz os gastos com nuvem em 50% ou mais em comparação com provedores tradicionais. A plataforma acelera os ciclos de desenvolvimento, permitindo que as empresas implementem os serviços de borda de IA do PhotonIQ em 60 dias ou menos. Os desenvolvedores podem aproveitar a API da Macrometa em qualquer linguagem de programação, facilitando o rápido desenvolvimento de produtos e a implantação de recursos sem exigir expertise em sistemas distribuídos. Ao combinar tecnologia de ponta com facilidade de uso, a Macrometa permite que as empresas ofereçam experiências excepcionais aos usuários, impulsionem o tráfego orgânico e alcancem melhorias substanciais no desempenho e segurança da web. **Who Is the Company Behind Macrometa?** - **Vendedor:** [Macrometa](https://www.g2.com/pt/sellers/macrometa) - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** Palo Alto, US - **Twitter:** @macrometa (397 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/macrometa-corporation (54 funcionários no LinkedIn®) ### 23. [Managed Apache Cassandra](https://www.g2.com/pt/products/managed-apache-cassandra/reviews) O Serviço Gerenciado da Instaclustr para Apache Cassandra coloca você em funcionamento rapidamente e é a maneira mais confiável de executar Cassandra para sua aplicação. Estamos tão confiantes no desempenho de nossos clusters que incluímos garantias de latência e desempenho em nossos SLAs contratados. O serviço gerenciado e certificado SOC 2 da Instaclustr para Apache Cassandra® pode ser fornecido na maioria dos principais provedores de nuvem, incluindo AWS, Azure, GCP e IBM Cloud. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Managed Apache Cassandra?** - **Vendedor:** [NetApp](https://www.g2.com/pt/sellers/netapp) - **Ano de Fundação:** 1992 - **Localização da Sede:** Sunnyvale, California - **Twitter:** @NetApp (118,169 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2105/ (12,677 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 24. [OneTick Time-Series Database](https://www.g2.com/pt/products/onetick-time-series-database/reviews) OneTick é uma solução empresarial de ponta para captura de dados de ticks de alto desempenho, análises em tempo real, gestão de dados e pesquisa. Projetado para atender aos exigentes requisitos das instituições financeiras, oferece uma plataforma unificada e multi-ativos que integra um motor de análises em tempo real com lógica de negócios incorporada, eliminando a necessidade de múltiplos sistemas díspares. Esta abordagem abrangente garante um manuseio e análise de dados eficientes em várias classes de ativos, incluindo ações, renda fixa, futuros, câmbio (FX) e opções. Principais Características e Funcionalidades: - Gestão Abrangente de Dados: OneTick captura, comprime, arquiva e fornece acesso uniforme a dados históricos globais, até e incluindo o último tick, sem limitações de volumes de dados, taxas de pico ou duração do histórico armazenado. - Ferramentas Analíticas Avançadas: A plataforma permite que os usuários executem simulações históricas e back-tests, desenvolvam estratégias de negociação e criação de mercado, construam modelos de custo de transação, realizem vigilância em tempo real e atendam aos requisitos de conformidade regulatória. - Análises em Tempo Real Integradas: Combinando consulta e reprodução de dados históricos de ticks com análises em tempo real, OneTick permite a publicação de análises e sinais em tempo real, consulta de dados intradiários e históricos com latência mínima e aplicação contínua de ações corporativas. - Opções de Implantação Flexíveis: OneTick pode ser implantado no local, na nuvem ou em uma configuração híbrida, proporcionando flexibilidade para atender a diversas necessidades organizacionais. - Escalabilidade e Desempenho: Com uma arquitetura de servidor multi-threaded de 64 bits, OneTick lida com dados de mercado globais de forma eficiente, processando milhões de registros por segundo e suportando altos volumes de dados sem degradação de desempenho. Valor Principal e Soluções para Usuários: OneTick aborda a necessidade crítica de gestão e análise eficiente e abrangente de dados de ticks no setor financeiro. Ao oferecer uma plataforma unificada que integra captura de dados, armazenamento e análises avançadas, reduz o custo total de propriedade e simplifica as operações. Os usuários se beneficiam da capacidade de realizar análises complexas, desenvolver e testar estratégias de negociação e garantir conformidade com os requisitos regulatórios, tudo dentro de uma única solução escalável. Isso capacita as instituições financeiras a tomar decisões informadas, melhorar o desempenho de negociação e manter uma vantagem competitiva no mercado. **Who Is the Company Behind OneTick Time-Series Database?** - **Vendedor:** [OneTick](https://www.g2.com/pt/sellers/onetick) - **Ano de Fundação:** 2005 - **Localização da Sede:** Hoboken, New Jersey, United States - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/onemarketdata (232 funcionários no LinkedIn®) ### 25. [ReductStore](https://www.g2.com/pt/products/reductstore/reviews) ReductStore é um banco de dados de séries temporais especificamente projetado para armazenar e gerenciar grandes quantidades de dados blob. Ele oferece alto desempenho tanto para escrita quanto para consultas em tempo real, com o benefício adicional de agrupar dados. Isso o torna uma solução ideal para computação de borda, visão computacional e aplicações de IoT onde a latência de rede é uma preocupação. **Who Is the Company Behind ReductStore?** - **Vendedor:** [ReductStore](https://www.g2.com/pt/sellers/reductstore) - **Ano de Fundação:** 2024 - **Localização da Sede:** Hamburg, DE - **Twitter:** @reductstore (266 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/reductstore (2 funcionários no LinkedIn®) ## What Is Bancos de Dados de Séries Temporais? [Software de Banco de Dados](https://www.g2.com/pt/categories/database-software) ## What Software Categories Are Similar to Bancos de Dados de Séries Temporais? - [Bancos de Dados Relacionais](https://www.g2.com/pt/categories/relational-databases) - [Bancos de Dados de Documentos](https://www.g2.com/pt/categories/document-databases) - [Provedores de Banco de Dados como Serviço (DBaaS)](https://www.g2.com/pt/categories/database-as-a-service-dbaas) - [Software de Inteligência de Séries Temporais](https://www.g2.com/pt/categories/time-series-intelligence) - [Bancos de Dados Colunares](https://www.g2.com/pt/categories/columnar-databases) - [Software de Banco de Dados Vetorial](https://www.g2.com/pt/categories/vector-database) - [Software de Banco de Dados Analítico em Tempo Real](https://www.g2.com/pt/categories/real-time-analytic-database) --- ## How Do You Choose the Right Bancos de Dados de Séries Temporais? ### O Que Você Deve Saber Sobre Software de Bancos de Dados de Séries Temporais ### O que são Softwares de Bancos de Dados de Séries Temporais? O crescente número de diferentes tipos de dados leva à proliferação de diferentes tipos de bancos de dados para facilitar seu armazenamento e análise. Entre os tipos de dados que crescem rapidamente estão os dados de séries temporais—dados que são carimbados com data e hora e criados ao longo do tempo—que estão em ascensão com o crescimento da internet das coisas (IoT). Embora seja frequentemente possível armazenar esses dados em outros tipos de armazenamentos de dados, os dados de séries temporais têm propriedades especiais—os dados são apenas de acréscimo, tornando valioso considerar uma solução de banco de dados sob medida. O primeiro desafio para selecionar um banco de dados é encontrar a melhor estrutura para os dados a serem armazenados. Em certos casos, há um ajuste natural—por exemplo, informações de voos de companhias aéreas se encaixam muito bem em um banco de dados gráfico, pois isso imita padrões da vida real—enquanto conteúdos longos da web geralmente se encaixam em bancos de dados de documentos. Com softwares de bancos de dados de séries temporais, os usuários podem armazenar qualquer dado que tenha um carimbo de data e hora, como dados de log, dados de sensores e dados de telemetria industrial. Os casos de uso são variados. Por exemplo, desenvolvedores de aplicativos usam esse software para o propósito de monitoramento de aplicativos para coletar pontos de dados em tempo real e entender melhor o desempenho do aplicativo. Além disso, desenvolvedores de IoT se beneficiam dos bancos de dados de séries temporais ao armazenar e processar dados de sensores, como dispositivos de casa inteligente, para determinar como eles estão se desempenhando ao longo do tempo. Principais Benefícios dos Softwares de Bancos de Dados de Séries Temporais - Proporcionam escala e velocidade, com tempo de processamento mais rápido do que bancos de dados relacionais - Oferecem uma ferramenta especificamente voltada para dados de séries temporais - Permitem armazenamento e gerenciamento de dados estruturados e organizados ### Por que Usar Softwares de Bancos de Dados de Séries Temporais? Como outros bancos de dados, os bancos de dados de séries temporais são mantidos principalmente por um administrador de banco de dados ou equipe. Devido à sua ampla cobertura, os bancos de dados de séries temporais também são acessíveis por várias organizações dentro de uma empresa. Departamentos como desenvolvimento, TI, faturamento e outros também podem ter acesso aos bancos de dados de séries temporais, dependendo de seus usos atribuídos dentro da empresa. **Prever o futuro —** Faça previsões informadas sobre eventos futuros, observe mudanças em tempo real e capture anomalias históricas. **Entender o passado —** Compreenda dados passados com um banco de dados projetado para esse fim. ### Quem Usa Softwares de Bancos de Dados de Séries Temporais? O software de bancos de dados de séries temporais é altamente flexível e é usado por equipes diversas em toda a empresa, tornando-o particularmente benéfico. Para coletar conjuntos de dados extra grandes em tempo real, sistemas de processamento e distribuição de big data são úteis. Essas ferramentas são construídas para escalar para empresas que estão constantemente coletando enormes quantidades de dados. Extrair conjuntos de dados pode ser mais desafiador com sistemas de processamento e distribuição de big data, mas os insights recebidos são valiosos devido à granularidade dos dados. **Administradores de banco de dados —** Os bancos de dados de séries temporais cresceram em popularidade, pois são mais fáceis de implementar, têm maior flexibilidade e tendem a ter tempos de recuperação de dados mais rápidos. Administradores de banco de dados usam essas ferramentas para manter e gerenciar seus dados de séries temporais, garantindo que estejam devidamente armazenados. **Cientistas de dados —** Como a ciência de dados, incluindo inteligência artificial, é alimentada por dados, é fundamental que esses dados sejam armazenados da maneira mais eficaz e eficiente. Isso garante que os dados possam ser consultados e analisados adequadamente. ### 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](https://www.g2.com/categories/time-series-intelligence). 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](https://www.g2.com/categories/nosql-databases) armazenam de forma mais eficaz dados pouco estruturados e não estruturados. Soluções de bancos de dados NoSQL combinam bem com [bancos de dados relacionais](https://www.g2.com/categories/relational-databases) 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](https://www.g2.com/categories/relational-databases) 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](https://www.g2.com/categories/data-quality) ajuda a limpar e estruturar dados, o que facilita a criação de um banco de dados relacional formal para esses dados.