Na era do big data , as empresas precisam utilizar repositórios e tecnologias para armazenamento, tratamento e análise desse
grande volume de dados, dentre as quais, encontram-se:
A as ferramentas OLAP, que utilizam a técnica de argumentação ativa, isto é, ao invés de o gestor definir o problema, selecionar os dados e as ferramentas para analisá-los, as ferramentas OLAP pesquisam automaticamente a base de dados à
procura de anomalias e possíveis relacionamentos, identificando problemas que não tinham sido detectados pelo gestor.
B os Data Warehouses, que proporcionam alto desempenho para consulta de dados históricos. Os dados são obtidos de
diversas fontes, passam por um processo de ETL e geralmente são armazenados em um modelo dimensional como Star e
Snowflake .
C as análises de BI, que utilizam algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para identificar a probabilidade da
ocorrência de resultados futuros a partir de dados históricos armazenados em data lakes.
D as ferramentas de Data Mining, que combinam os melhores elementos de Data Lakes e de Data Warehouses, formando
um sistema aberto e padronizado, capaz de estruturar os dados e os recursos de gerenciamento de dados, de forma a
proporcionar ao gestor uma exploração detalhada dos dados em busca de informações para a tomada de decisão.
E os sistemas OLAP, que têm foco no nível operacional da organização, proporcionando alta velocidade na consulta, inserção, alteração e exclusão de dados. Os dados, voláteis, são armazenados em SGBDs relacionais e a sua atualização é feita no momento da transação.