[DIÁRIOS DA IA] ​​Dados em tempo real vs. dados em lote: quando a velocidade faz diferença

Você está perdendo oportunidades porque seus dados chegam tarde demais? Ou está investindo em complexidade onde a espera não faz diferença? / Foto: DALL-E/SC Inova

[19.05.2025]

Por Eduardo Barbosa, CEO da Brognoli Imóveis e um dos responsáveis pelo Conselho Mudando o Jogo (CMJ) em SC e RS. Escreve sobre inteligência artificial no ambiente corporativo na série “Diários de IA”

Você prefere saber que perdeu um cliente no exato momento… ou só descobrir isso no fechamento do mês? Ou melhor, prefere saber que tem alta probabilidade de perder o cliente?

Na era da inteligência artificial, falar sobre dados sem falar de tempo é como discutir investimentos ignorando o fator juros compostos: você está vendo só metade do jogo.

Real-time vs. batch: o dilema invisível

A maioria dos gestores já entendeu que dados são ativos. Mas poucos se perguntam: esses dados chegam quando ainda fazem diferença?

É aí que entra o dilema: processar dados em tempo real (streaming) ou em lote (batch)? A resposta não é binária — é estratégica.

Vamos entender:

1. Processamento em lote (batch)

O que é: Agrupamento de dados que são processados em horários programados (diariamente, semanalmente etc.)

Vantagens:

• Ideal para análises históricas e relatórios financeiros.
• Custo computacional menor.
• Boa performance com grandes volumes.

Limitações:

• Alto delay (latência).
• Respostas reativas, não proativas.

Use quando:

• Você quer entender o que aconteceu.
  • Ex: fechamento de vendas do mês, reconciliação bancária, análise de churn trimestral.

2. Processamento em tempo real (streaming)

O que é: Captação e análise de dados no exato momento em que eles são gerados.

Vantagens:

• Detecção de oportunidades e problemas instantaneamente.
• Respostas automáticas, personalização, automação com IA.
• Gatilhos que ativam processos com base em comportamento real.

Limitações:

• Infraestrutura mais complexa.
• Custo mais elevado.
• Nem sempre necessário.

Use quando:

• Você precisa reagir enquanto acontece.
  • Ex: alerta de fraude, sugestão automática de seguro, engajamento de leads quentes em tempo real.

3. A pergunta-chave: “Tempo real… para quê?”

Você não precisa de dados em tempo real para tudo. Mas precisa saber onde o tempo real muda o jogo.

Reflita:

• Você está perdendo oportunidades porque seus dados chegam tarde demais?
• Ou está investindo em complexidade onde a espera não faz diferença?

4. Plataformas modernas: o melhor dos dois mundos

Plataformas como Nekt, Databricks e Snowflake, e outras já oferecem arquiteturas híbridas que:

• Processam dados em lote para relatórios robustos.
• Atuam em tempo real para decisões de impacto imediato.

Isso permite que o empreendedor seja cirúrgico na escolha do que automatizar, do que antecipar e do que apenas analisar.

5. Aplicações práticas: onde a velocidade vira lucro

Conclusão: quem controla o tempo, controla o jogo

A nova geração de negócios não decide apenas o que fazer com os dados. Decide quando. E isso muda tudo.

Empresas que dominam a lógica do tempo nos dados criam vantagens competitivas invisíveis — mas devastadoras.

Pergunta final:

Você quer saber o que aconteceu… ou quer agir antes que aconteça?

REFERÊNCIAS:

• DEHGHANI, Ali. Streaming Systems: The What, Where, When, and How of Large-Scale Data Processing. O’Reilly Media, 2018.
• KLEPPMANN, Martin. Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems. O’Reilly Media, 2017.
• GONÇALVES, Alex. Big Data: conceitos, tecnologias e aplicações. 1. ed. São Paulo: Érica, 2019.
• NEKT. Arquitetura de dados moderna: combinando batch e streaming para decisões inteligentes. White Paper interno, 2024.
• MARR, Bernard. Data Strategy: How to Profit from a World of Big Data, Analytics and the Internet of Things. Kogan Page, 2017.
• CHAPMAN, Adrian et al. Real-time Data Processing and Analytics. International Journal of Computer Applications, v. 128, n. 5, 2015.
• JACOBS, Adam. The Pathologies of Big Data. ACM Queue, v. 7, n. 6, 2009.
• AWS. Batch vs. Stream Processing. Disponível em: https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/. Acesso em: 19 maio 2025.
• SNOWFLAKE Inc. Modern Data Architectures: Real-Time and Batch Processing Use Cases. Disponível em: https://www.snowflake.com. Acesso em: 19 maio 2025.