No cenário atual de Big Data e análise avançada, a gestão de dados se torna cada vez mais crucial para a tomada de decisões. Tradicionalmente, bancos de dados relacionais (SQL) e soluções NoSQL têm dominado o campo, mas existem alternativas menos convencionais que podem oferecer vantagens significativas. Estas abordagens, embora menos comuns, são amplamente utilizadas em certos contextos e oferecem benefícios notáveis em termos de eficiência de espaço e compatibilidade com ferramentas de análise de dados.
Explorando novas fronteiras
Nem todos os dados precisam de uma infraestrutura robusta de banco de dados. Dados temporários, simples ou que demandam rápida análise podem ser armazenados de maneira eficiente em formatos como arquivos de texto, logs, CSVs ou até mesmo em formatos compactados como JSON Lines ou Apache Parquet. Esses métodos não convencionais têm ganhado terreno em diversas indústrias, especialmente onde a agilidade e o custo-benefício são prioridades.
Arquivos de texto e logs
Arquivos de texto são uma das formas mais simples e antigas de armazenamento de dados, mas continuam a ser amplamente utilizados. Logs são essenciais para monitoramento de sistemas em tempo real e análise pós-evento e são amplamente usados por empresas de grande porte. Além disso, eles são altamente compatíveis com ferramentas de análise e podem ser manipulados facilmente em diversos formatos.
Bibliotecas populares:
- Java:
– Para arquivos de texto: java.nio.file.Files, BufferedReader
– Para logs: Log4j, SLF4J
- Python:
– Para arquivos de texto: open(), io, os
– Para logs: logging, loguru
- C#:
– Para arquivos de texto: System.IO.File, StreamReader
– Para logs: NLog, Serilog
- Node.js:
– Para arquivos de texto: fs, readline
– Para logs: Winston, Bunyan
CSV: a simplicidade que funciona
Os arquivos CSV (Comma-Separated Values) são amplamente utilizados em setores como finanças, saúde e marketing, nos quais grandes volumes de dados tabulares precisam ser rapidamente processados e analisados. Uma pesquisa recente da JetBrains indicou que CSVs continuam a ser um dos formatos de dados mais populares entre desenvolvedores, especialmente em projetos que exigem manipulação rápida e eficaz de dados tabulares. Eles são uma escolha popular devido à sua simplicidade e ampla compatibilidade com ferramentas de análise como pandas no Python, R, Excel, entre outras.
Bibliotecas populares:
- Java: Apache Commons CSV, OpenCSV
- Python: pandas, csv, numpy
- C#: CsvHelper, FileHelpers
- Node.js: csv-parser, fast-csv, papaparse
Apache Parquet e JSON Lines: compactação e performance
Em indústrias nas quais a performance é crítica, como fintechs e adtechs, formatos como Apache Parquet e JSON Lines têm sido amplamente adotados. Parquet, por exemplo, é um formato colunar altamente compactado que permite a leitura seletiva de colunas, economizando tempo e recursos computacionais. JSON Lines, por sua vez, é frequentemente usado em pipelines de dados para permitir um processamento mais eficiente e escalável.
Bibliotecas populares para Apache Parquet:
- Java: Apache Parquet
- Python: pyarrow, pandas
- C#: Parquet.NET
- Node.js: parquetjs
Bibliotecas populares para JSON Lines:
- Java: Jackson, Gson
- Python: jsonlines, ujson, simplejson
- C#: Newtonsoft.Json, System.Text.Json
- Node.js: JSONStream, ndjson
O quanto isso é utilizado?
Embora as soluções tradicionais como SQL e NoSQL ainda sejam predominantes, as abordagens não convencionais estão ganhando tração em setores que demandam agilidade, eficiência de espaço e flexibilidade. De acordo com um relatório da JetBrains, cerca de 40% dos desenvolvedores indicaram que utilizam regularmente formatos como CSV e JSON em seus projetos.
Conclusão: o poder da simplicidade
Armazenar dados de forma não convencional pode parecer uma abordagem menos estruturada, mas em muitos casos, a simplicidade e a eficiência desses métodos podem superar as soluções tradicionais. Ao repensar como armazenamos nossos dados, abrimos espaço para estratégias mais criativas e adaptadas às nossas necessidades específicas, proporcionando não apenas economia de recursos, mas também maior flexibilidade e agilidade na análise de dados.
O desafio que lanço a todos é: ao invés de automaticamente pensar em SQL ou NoSQL para cada projeto, que tal considerar opções mais simples e leves? Talvez a solução ideal para o seu próximo projeto esteja fora da caixa – e fora do banco de dados tradicional.
*As opiniões aqui colocadas refletem a minha opinião pessoal e não necessariamente a opinião da Compass UOL.
