Os prós e contras de vários formatos de arquivo de entrega de dados

A quantidade de dados que as empresas coletam, armazenam e processam aumentou várias vezes, assim como as complexidades associadas ao manuseio e gerenciamento de dados. Essa situação exige soluções mais simples e confiáveis ​​para as necessidades de big data das empresas e padronização dos formatos de arquivo de entrega de dados.

A menos que você tenha um requisito específico em que um determinado tipo de arquivo seja preferido em relação ao outro, você pode facilmente ficar confuso com as diferentes opções disponíveis. Estaríamos desmistificando os prós e contras dos diferentes formatos de entrega de dados neste post.

Formatos de arquivo de entrega de dados

1. CSV

CSV é um formato de dados de estrutura plana ideal apenas para pequenos aplicativos. Comparado ao XML e JSON, o CSV exige menos habilidades técnicas e pode ser acessado usando a maioria dos aplicativos. A desvantagem de usar CSV é que a codificação deve ser definida no aplicativo que manipula o arquivo para que todos os caracteres sejam exibidos corretamente. O CSV não é recomendado para projetos de dados complexos e de grande escala.

2. JSON

JSON é um formato de dados muito flexível que suporta a estrutura aninhada, o que significa que seus pontos de dados podem ter várias subcategorias. O manuseio do formato JSON requer um pouco menos de poder de processamento em comparação com suas contrapartes e também é leve. O único contra é que um analisador precisa ser programado para acessar os dados em um arquivo JSON, o que pode exigir trabalho técnico. JSON é o formato de dados recomendado para aplicativos complexos e de grande escala.

3. XML

O XML é semelhante ao JSON de várias maneiras, exceto por um requisito de poder de processamento um pouco maior. Ele suporta estruturas aninhadas como JSON e é o formato de dados mais popular na web. Se você estiver usando os dados para projetos relacionados à Web, o XML pode ser uma ótima opção.

4. MS Excel

O MS Excel não é um formato de dados adequado para nenhum projeto sério de big data e não é oferecido como parte de nossas soluções. Você pode ler mais sobre por que o MS Excel não é uma boa opção para projetos de dados.

Modos de entrega de dados

1. Caixa de depósito

O Dropbox, por ser um serviço focado no consumidor, é extremamente fácil de usar. No entanto, ele tem limites na capacidade de armazenamento e pode não ser uma boa opção se você estiver esperando grandes quantidades de dados.

2. Caixa

O Box funciona de forma semelhante ao Dropbox e pode ser uma solução adequada se o volume de dados esperado não for muito alto. Também é fácil de usar e pode ser especialmente ótimo se você não estiver familiarizado com AWS e Microsoft Azure.

3. API PromptCloud

Entregamos os dados por meio de nossa própria API como opção gratuita de acesso aos dados. Buscar os dados da API exigiria algumas habilidades técnicas, mas é uma opção ideal se você puder criar um aplicativo para extrair dados assim que estiverem disponíveis. No entanto, se seus dados incluírem arquivos como imagens ou PDFs, a API não poderá ser usada e você terá que optar por uma opção de upload de arquivos.

4. Amazon S3

O Amazon S3 é uma opção excelente e versátil para empresas com requisitos de dados complexos e de grande escala. Devido à sua robustez e recursos de segurança, o S3 é um modo de entrega de dados ideal. Se você estiver em dúvida sobre qual modo de entrega escolher, o S3 é uma aposta segura.

5. FTP

Também podemos enviar os dados diretamente para o seu próprio servidor FTP. Esse modo de entrega funciona como qualquer outra opção, mas o aspecto de segurança de seus dados deve ser tratado internamente e isso pode ser um desafio para muitas pequenas empresas.

Observação: além dos modos de entrega mencionados acima, também estamos abertos para fazer upload de dados para o Microsoft Azure e o Google Cloud.

Fatores a serem considerados ao escolher seu formato de entrega de dados

1. Compatibilidade com seu Sistema

Você deve verificar a compatibilidade entre seu sistema de análise de big data existente e o formato e o modo de entrega. Embora isso seja óbvio, problemas de compatibilidade em um momento posterior podem levar você a ter que reprocessar grandes quantidades de dados, o que não é muito conveniente e sem mencionar uma perda de tempo, esforço e custo.

2. Flexibilidade

É uma boa ideia sempre optar por formatos de dados flexíveis, pois deixa mais espaço para ajustes se você decidir reconstruir seu sistema de big data. Simplificando, os formatos flexíveis oferecem mais possibilidades em comparação com os rígidos, como o MS Excel, que é bom apenas para projetos limitados e de pequena escala.

3. Requisitos de Poder de Processamento

Os requisitos de poder de processamento variam de acordo com o formato de dados e o modo de entrega que você optar. Alguns formatos exigem um pouco mais de recursos do que os outros e você pode optar por aquele que se encaixa na sua conta.

4. Espaço de Armazenamento

Você deve ter uma ideia clara sobre os volumes de dados que espera do projeto de rastreamento da Web e optar por um modo de entrega de dados que possa lidar com esses volumes. Isso ajudaria você a escolher as melhores opções de entrega e a evitar gargalos em um momento posterior.

Conclusão

Escolher o formato e o modo de entrega de dados corretos terá um efeito de longo prazo na facilidade das operações de manipulação de dados em sua organização. Compatibilidade, flexibilidade, requisitos de poder de computação e espaço de armazenamento são algumas das coisas cruciais que você deve levar em consideração antes de escolher um método de entrega de dados. Seus formatos de entrega também definirão se ou como você pode dimensionar seu pipeline de big data. Avaliar vários formatos de entrega de dados com seus prós e contras ajudará você a tomar a decisão certa na hora de escolher o caminho certo.