O Papel dos Bancos de Dados em Projetos de Data Science: Como a Escolha do Banco de Dados Impacta a Eficiência das Análises

Abstract

Este artigo de revisão explora a importância dos bancos de dados em projetos de Data Science, destacando como a escolha do sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) pode impactar significativamente a eficiência das análises. Com o crescimento exponencial de dados provenientes de diversas fontes, a capacidade de armazenamento e processamento se tornou um fator crítico para o sucesso de iniciativas de análise. O artigo examina diferentes tipos de bancos de dados, incluindo relacionais, NoSQL e em coluna, analisando suas características, vantagens e desvantagens em contextos de Data Science. A revisão aborda também a relevância da integração de ferramentas e tecnologias que facilitam o fluxo de dados, permitindo que equipes de Data Science acessem informações de maneira ágil e eficaz. Além disso, são discutidos desafios de interoperabilidade e a importância da governança e segurança de dados para garantir a conformidade e a proteção das informações. A análise de estudos de caso reais ilustra como escolhas inadequadas de SGBD podem levar a compromissos na qualidade das análises, enquanto decisões bem fundamentadas podem resultar em ganhos significativos em eficiência e precisão. Por fim, o artigo propõe recomendações para a seleção de bancos de dados em projetos de Data Science, enfatizando a necessidade de considerar não apenas as características técnicas, mas também as necessidades específicas da organização e dos projetos em questão. A conclusão reafirma que, em um ambiente orientado por dados, a escolha do banco de dados é uma decisão estratégica que pode determinar o sucesso ou fracasso de iniciativas de análise.