Descubra as principais ferramentas e serviços disponíveis em nuvem para análise de dados, ciência de dados e engenharia de dados. Este artigo abordará as soluções mais utilizadas atualmente por empresas que adotam a nuvem, seja AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure. Explore tópicos como análise de dados com SQL, processamento de dados em larga escala, serviços gerenciados de machine learning e ferramentas de orquestração de pipelines de dados.

Análise de Dados em Nuvem: Principais Ferramentas e Serviços

Este artigo aborda as principais ferramentas e serviços de análise de dados, ciência de dados e engenharia de dados disponíveis em nuvem. Serão explorados tópicos como análise de dados com SQL, processamento de dados em larga escala, serviços gerenciados de machine learning e ferramentas de orquestração de pipelines de dados. O objetivo é fornecer uma visão abrangente das soluções mais utilizadas atualmente por empresas que adotam a nuvem, seja AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure.

  • Explora as principais ferramentas e serviços de análise de dados em nuvem
  • Aborda tópicos como análise de dados com SQL, processamento de dados em larga escala, serviços gerenciados de machine learning e ferramentas de orquestração de pipelines de dados
  • Fornecer uma visão abrangente das soluções mais utilizadas atualmente por empresas que adotam a nuvem

Análise de Dados com SQL

O SQL ainda é muito relevante para análise de dados, mesmo com o crescimento do Python e outras linguagens. Isso porque o SQL permite fazer consultas diretamente nas fontes de dados e obter insights rapidamente. As principais ferramentas de análise de dados com SQL em nuvem são:

Amazon Redshift

O Redshift é um data warehouse da AWS que permite executar consultas SQL em larga escala. Ele oferece conectores para diversas fontes de dados. O Redshift possui seu próprio mecanismo de consultas e otimizações específicas para analytics. Os resultados das queries podem ser explorados por dashboards e visualizações.

  • Data warehouse da AWS que permite consultas SQL em larga escala
  • Oferece conectores para diversas fontes de dados
  • Possui mecanismo de consultas e otimizações específicas para analytics
  • Resultados das queries podem ser explorados por dashboards e visualizações

Google BigQuery

Similar ao Redshift, o BigQuery é o data warehouse da Google Cloud. Também permite consultas SQL em grande volume de dados. Além de executar queries, o BigQuery possui recursos de visualização e dashboard para explorar os resultados. Ele se conecta facilmente com outros serviços da plataforma Google Cloud.

  • Data warehouse da Google Cloud que permite consultas SQL em grande volume de dados
  • Possui recursos de visualização e dashboard para explorar os resultados
  • Conecta facilmente com outros serviços da plataforma Google Cloud

Azure Synapse Analytics

O Synapse Analytics é a solução de analytics da Microsoft Azure. Assim como as anteriores, suporta consultas SQL distribuídas em larga escala. O Synapse funciona integrado com outros serviços de dados da Azure. É possível criar queries SQL e também notebooks Spark para processamento mais complexo.

  • Solução de analytics da Microsoft Azure que suporta consultas SQL distribuídas em larga escala
  • Funciona integrado com outros serviços de dados da Azure
  • Possibilita a criação de queries SQL e notebooks Spark para processamento mais complexo

Databricks SQL

O Databricks SQL é uma ferramenta proprietária focada em SQL do Databricks. Ela afirma ter desempenho superior ao BigQuery em benchmarks realizados. O serviço é pago, baseado no tempo de uso. Porém é uma solução completa para análise de dados via SQL em nuvem.

  • Ferramenta proprietária focada em SQL do Databricks
  • Afirma ter desempenho superior ao BigQuery em benchmarks realizados
  • Solução completa para análise de dados via SQL em nuvem

Metabase

O Metabase é uma solução open source de business intelligence que permite análises SQL de maneira muito simples e intuitiva. Ele possui integração com o PrestoDB para executar as consultas SQL de modo distribuído. Também conta com recursos visuais e dashboards. A versão open source tem limitações, mas existe uma versão enterprise paga com mais funcionalidades.

  • Solução open source de business intelligence que permite análises SQL de maneira simples e intuitiva
  • Integração com o PrestoDB para executar consultas SQL de modo distribuído
  • Contém recursos visuais e dashboards
  • Existe uma versão enterprise paga com mais funcionalidades

Processamento de Dados em Larga Escala

Para processar grandes volumes de dados de forma paralela e distribuída, a

  • Aborda a necessidade de processar grandes volumes de dados de forma paralela e distribuída

Principais Ferramentas em Nuvem para Processamento de Big Data

As principais ferramentas em nuvem para processamento de big data incluem Amazon EMR, Google Dataproc, Azure Synapse Analytics e Databricks. Essas plataformas oferecem recursos avançados para criação de clusters Hadoop e Spark, execução de jobs e integração com outras ferramentas de processamento de dados.

  • Amazon EMR é um serviço gerenciado da AWS para processamento de big data, permitindo a criação de clusters Hadoop e Spark
  • Google Dataproc é o serviço de processamento de dados em larga escala da Google Cloud, que suporta ferramentas como Apache Beam e Flink
  • Azure Synapse Analytics oferece recursos de processamento distribuído com Spark, unificando processamento de dados em larga escala com análises SQL
  • Databricks é uma plataforma baseada em notebooks que permite escrever código SQL e Python, executando em cima de clusters Spark gerenciados pelo serviço

Serviços Gerenciados de Machine Learning

Além das ferramentas para processamento de big data, as principais nuvens também oferecem serviços especializados para machine learning, simplificando o ciclo completo, desde a preparação de dados até a implantação de modelos.

  • Google Cloud AI Platform permite construir modelos de machine learning de ponta a ponta, com ferramentas de preparação de dados, notebooks para experimentação, treinamento automatizado de modelos, deploy e monitoramento
  • Amazon SageMaker fornece uma plataforma end-to-end para machine learning, com integração com muitos outros serviços da AWS e suporte a notebooks Jupyter para preparação e treinamento de modelos
  • Microsoft Azure Machine Learning é uma plataforma completa e integrada com outros serviços de dados da Azure, permitindo versionamento e rastreamento de experimentos de machine learning, automação de tarefas e recursos de monitoramento de modelos
  • Databricks Machine Learning é uma plataforma que oferece suporte a machine learning e se conecta com diversas fontes de dados, proporcionando recursos de preparação e treinamento de modelos

Plataforma Especializada para Machine Learning

A plataforma mencionada no artigo oferece recursos integrados de processamento de dados baseados em Spark, permitindo o ciclo completo de experimentos de machine learning. Além disso, suporta múltiplas linguagens, como Python, R, Scala e SQL, no mesmo fluxo de trabalho.

  • Integração com recursos de processamento de dados baseados em Spark
  • Realização do ciclo completo de experimentos de machine learning
  • Suporte a múltiplas linguagens, como Python, R, Scala e SQL

Ferramentas de Orquestração

O artigo destaca diversas ferramentas de orquestração de pipelines de dados, como Azure Data Factory, Google Cloud Composer, Amazon MWAA e Databricks Pipelines, descrevendo suas funcionalidades e diferenciais.

  • Azure Data Factory: criação de pipelines de dados com diferentes etapas e integração de plataformas de dados
  • Google Cloud Composer: serviço gerenciado pelo Google Cloud para rodar o Apache Airflow
  • Amazon MWAA: serviço gerenciado da AWS para o Apache Airflow, abstraindo a complexidade de manter o Airflow funcionando
  • Databricks Pipelines: ferramenta nativa de orquestração de pipelines, permitindo definir fluxos de trabalho com tarefas em Spark

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Conclusão

Este artigo apresentou uma visão geral das principais ferramentas e plataformas disponíveis nas nuvens AWS, Google Cloud e Microsoft Azure para análise de dados, ciência de dados e engenharia de dados. Desde serviços de data warehouse com SQL, processamento massivamente paralelo com Spark, plataformas especializadas em machine learning, até ferramentas de orquestração de pipelines, vimos que existem várias soluções maduras e gerenciadas para utilizar. Cada empresa pode adotar a combinação dessas ferramentas que melhor atenda à sua realidade e necessidades. O importante é entender o propósito principal de cada uma para aplicá-las no contexto adequado. Espero que este material sirva de referência para compor a base de conhecimento de profissionais que estão começando ou migrando seus dados para a nuvem.