BANCO DE DADOS NOSQL

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Nome: CARLOS MIGUEL DA SILVA VERISSIMO 
RA: 2022309602 
Matéria: BANCO DE DADOS NOSQL 
 
No estudo de caso a seguir será de uma empresa de automóveis multinacional 
que tem a necessidade de integrar seus sistemas de apoio a decisão, que 
integram diversos setores, como por exemplo: Vendas; Marketing; Controle de 
Estoque; Financeiro e Fiscal. Integrar os dados de redes sociais, para a captura 
da percepção de produtos da empresa e ainda integrar a dados coletados de 
sensores (Internet of things), nos formatos: áudio, vídeo e imagens. Visando 
atender as necessidades é preciso selecionar um banco de dados de forneça o 
melhor suporte e possuir a capacidade de manter a integridade dos dados. 
Na primeira análise a empresa possui diversos tipos de dados que serão 
considerados, tanto os dados estruturados quanto os dados não estruturados; 
partindo do princípio de que a empresa deseja montar um sistema de apoio a 
decisão que integrará diversas informações, ou seja haverá um sistema que irá 
consumir estes dados, podendo ficar responsável por integrar/resumir/filtrar os 
dados. A partir desta premissa tem a liberdade de utilizar mais de um banco de 
dados, tendo a liberdade de escolher os que mais tragam facilidades ao lidar 
com os tipos de dados destintos. Seguindo estes dados podem-se usar 
ferramentas de Big Data, Business Intelligence ou semelhantes para se extrair 
informações relevantes destes (Gomes e Braga, 2017). 
Dentre os bancos de dados NOSQL conhecidos para o domínio da solução 
destaca-se o MongoDB por oferecer maior velocidade nas suas consultas, que 
é um fator relevante para o retorno mais rápido das informações, e oferece 
suporte para o armazenamento de dados binários, que pode ser usado para as 
imagens, som e vídeo. Um fator contra o MongoDB é a tolerância a falhas, mas 
esta pode ser mitigada através de recursos de clusterização; por fim é um banco 
de baixo custo em relação a exigência de hardware. Existem mais ferramentas 
conceituadas, tais como o Hadoop, Cassandra, ElasticSearch entre outras. 
Uma das percepções adquiridas neste caso foi de que cada tipo de banco de 
dados possui pontos fortes e fracos, sua aderência depende diretamente de que 
tipo de solução se pretende apresentar e que para muitos casos, mais de um 
banco de dados podem ser empregados, visando justamente utilizar-se das 
facilidades que este apresenta junto a uma faceta do domínio do problema. 
 
 
 
 
 
Bibliografia 
 
GOMES, Elisabeth; BRAGA, Fabiane. Inteligencia Competitiva Tempos Big 
Data. Rio de Janeiro: Editora Alta Books, 2017. E-book. ISBN 9788550804101. 
Disponível em: 
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788550804101/. Acesso em: 
18 jun. 2023.