A revolução dos dados

Este artigo foi publicado em 2019. Ferramentas e versões citadas podem ter mudado desde então; a reflexão permanece.

Fala galera! Como citei no artigo sobre DDD comecei a programar em Clipper no inicio dos anos 90. Lá eu guardava os dados dos meus sistemas em tabelas dBase, um arquivo por tabela, e seus respectivos índices, um arquivo por índice. Havia uma quantidade mínima de tipo de dados, e principalmente uma limitação no tamanho dos discos. Existia uma forma peculiar de relacionamento, que auxiliava apenas nas buscas de dados relacionados por um índice, mas nada de integridade referencial. E cometiamos um erro, que muitos sistemas cometem até hoje, de destuir a informação anterior em detrimento de mante-la atualizada. O que quero dizer com isto? No meu sistema de vendas o produto de código A00931 foi cadastrado inicialmente com a descrição de Pão de Forma sem casca. A tabela de vendas tinha apenas uma referencia a partir do código, o valor unitário, a quantidade. Um belo dia o produto deixava de ser vendido, e para reaproveitar o código ele era substituído por Suco de maracujá. O que acontecia se eu pedisse um relatório de vendas? Pareceria que eu havia vendido inúmeros sucos, sendo que o produto acabou de chegar. Muitossistemas fazem iso até hoje. Colocam que em segurança dos dados por guardar um log de auditoria com a data e hora do que foi alterado. Mas como eu consulto a informação dentro da linha do tempo? Como ei qual o produto mais vendido, independnete das atualizações que este cadastro sofreu? Justifiquei meu erro da época pela tecnologia e limite limitações da época, aliadas a minha pouca experiencia. Mas o que nos faz continuar errando até hoje? As pessoas não aprenderam nem a importancia dos dados, e levam as formas normais ao extremo. Bancos de dados ‘relacionais muito úteis, e que terão uma longa vida pela frente, é usado como um paradigma mais seguro. Mas como sempre não existe bala de prata. Quando comecie a ver bancos de dados NoSQL em um primeiro momento todas as preocupações e questionamentos me vieram a cabeça. Mas como? Mas e a chave estrangeira? Mas e a consistencia? Fui estudando cada vez mais e me apaixonando pelo que cada tipo de banco de dados faz de melhor, e como o ermo pesistencia poliglota faz sentido e que quem não entendeu isto ainda esta fadado a não só tr um produto de menor qualidade, mas de estar desperdiçando dados importantes para o negócio do seu cliente. E a persistencia poliglota eu extendo não só ao fato de usar diferentes tecnologias d bancos. Cada vez mais precisamos que nossos micro servi;ços, eles aqui novamente, tenham independencia, seus próprios dados, e mecanismos robustos de sincronização, mas com total entendimento e tolerancia a ocasionais inconsistencia. O resultado? Um mar de dados para ser navegado pelos analistas e cientistas, um emaranhado de bits e bytes que ‘Machine Learning transformam em decisões conscientes e negócios sendo mais acertivos e reduzino drasticamente seus custos. Se isto não é uma revolução, preciso de mais dados para descobrir oque é! Até amanhã!