📦Storage - VLS e PBS
Tudo que você precisa saber para preparar sua estratégia de armazenamento e reuso dos eventos no Agnostic Data.
PBS - Persistent Business Storage
No AgnosticData, o PBS (Persistent Business Storage) é a camada de armazenamento persistente dos eventos de negócio. Ele atua como um repositório estruturado para armazenar eventos que passaram por validações e regras de filtragem, garantindo que apenas dados relevantes e organizados sejam mantidos para análise e automação.
Principais Características do PBS:
Armazenamento de Longo Prazo
Diferente do VLS (Volatile Storage), que mantém os eventos por um período curto (ex.: 30 dias), o PBS armazena eventos que precisam ser acessados e analisados no futuro.
Filtragem e Validação
O PBS não armazena todos os eventos brutos. Apenas eventos que atendem a critérios configuráveis (exemplo: usuários ativos, transações confirmadas, eventos importantes para análise de produto ou customer analytics) são persistidos.
Consulta e Exportação
Os dados armazenados no PBS podem ser consultados e exportados para diferentes ferramentas, como:
Data Warehouses (BigQuery, Snowflake, Redshift)
BI & Analytics (Tableau, Power BI, Looker)
CRM & Automação (Salesforce, HubSpot, RD Station)
Evita Custo Desnecessário
Como o AgnosticData permite controle granular sobre o que é salvo no PBS, as empresas evitam custos elevados de armazenamento e processamento, comuns em plataformas que armazenam eventos indiscriminadamente, sem perder a liberdade de uma análise completa de todos os eventos gerados.
Integração Direta com Destinos
Os dados no PBS podem ser enviados automaticamente para os Destinations ou tabelas PBS específicas (esquema de dados forçado - Schema Enforcement), garantindo que insights acionáveis cheguem aos times certos sem esforço manual.
Além disso uma tabela PBS pode ser utilizada como fontes de dados remotos para workflow (fluxo de decisão) de engajamento e comunicação como Dengage.
Exemplo de Uso
Uma empresa quer armazenar apenas compras concluídas e usuários engajados no PBS, descartando eventos irrelevantes.
Com isso, ela mantém um banco de dados otimizado, reduz custos e melhora a performance da análise de dados.
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