Bancos NoSQL e Arquiteturas de Dados

Um data lake que recebe cargas contínuas de dados sem controles de qualidade, catalogação e governança adequados corre o risco de se transformar em um data swamp (pântano de dados), no qual os dados se tornam difíceis de localizar, entender e confiar, comprometendo seu valor analítico.

A arquitetura de um e-commerce emprega Redis para sessões e cache, MongoDB para o catálogo de produtos, Neo4j para o motor de recomendações e PostgreSQL para o processamento de pagamentos, escolhendo cada tecnologia conforme o padrão de acesso que ela atende melhor. Essa estratégia de combinar diferentes tecnologias de armazenamento em uma mesma solução é denominada:

A escolha entre as arquiteturas ETL e ELT para um novo pipeline de integração de dados é determinada exclusivamente pelo volume de dados a ser processado, não guardando qualquer relação com a capacidade computacional disponível na plataforma de destino.