[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? 

chatgpt 19maio25 diariosdaia scinova
Foto: DALL-E/SC Inova

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

CASO DE USOBATCH(em lote)STREAMING (tempo real)
BI financeiroSimNão necessário
Gestão de leads imobiliáriosParcialmenteSim
Detecção de sinistros em segurosNão idealSim
Previsão de demanda SimOpcional
Precificação dinâmicaLimitadoSim

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.

Fonte: SCInova / 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”.

Compartilhe este conteúdo
B0DCF6

Conteúdos Relacionados

Siga a Ascenda Digital
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore