Capítulo 8. Antes do ponto de inflexão
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
Os problemas de hoje resultam das "soluções" de ontem.
Peter M. Senge, A Quinta Disciplina
Organizacional complexidade, proliferação de fontes de dados, aumento das expectativas em relação aos dados: estas são as forças que têm colocado pressão nas nossas abordagens actuais à gestão de dados analíticos. Os nossos métodos actuais fizeram progressos notáveis no dimensionamento das máquinas: gestão de grandes volumes de uma variedade de tipos de dados com armazenamento de dados distribuído à escala planetária, transmissão fiável de dados a alta velocidade através de fluxos e processamento rápido e simultâneo de cargas de trabalho com grande volume de dados. No entanto, os nossos métodos têm limitações no que respeita à complexidade e escala organizacional, a escala humana.
Neste capítulo, apresento brevemente o panorama atual das arquitecturas de dados, as suas caraterísticas subjacentes e as razões pelas quais, no futuro, nos limitam.
Evolução das arquitecturas de dados analíticos
A forma como gerimos os dados analíticos tem passado por mudanças evolutivas, mudanças essas impulsionadas por novos modelos de consumo, que vão desde a análise tradicional de apoio às decisões empresariais até aos produtos inteligentes aumentados com ML. Embora tenhamos assistido a um crescimento acelerado do número de tecnologias de dados analíticos, ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Read now
Unlock full access