O Amazon Redshift é uma solução de data warehouse da Amazon Web Services (AWS) que integra uma das maiores plataformas de computação em nuvem do mundo. Em 2026, a ferramenta se consolida como um motor de competitividade, priorizando a simplicidade operacional e a aceleração de novos conhecimentos a partir de grandes volumes de informações. Neste artigo, exploramos como o Amazon Redshift evoluiu para suportar analytics em escala e como suas funções de data facilitam o dia a dia das equipes de dados.
Analytics como prioridade estratégica na AWS
Em 2026, a AWS reforça que dados e analytics são pilares centrais de sua estratégia global. O foco deixou de ser apenas a infraestrutura para priorizar a integração nativa, permitindo que as empresas tomem decisões mais rápidas e orientadas por dados em ambientes complexos.
O Amazon Redshift continua no centro dessa evolução, apresentando avanços significativos em performance e elasticidade. A separação entre armazenamento e computação permite que as organizações escalem suas cargas conforme a demanda, garantindo melhor previsibilidade financeira e eficiência. Essa flexibilidade é fundamental para workloads analíticos complexos em cenários híbridos ou de multicloud.
Integração e o conceito de lakehouse moderno
A arquitetura do Redshift integra-se a diversas ferramentas de carregamento, transformação e Business Intelligence. Em 2026, a AWS fortaleceu o conceito de lakehouse ao aprofundar a conexão entre o Amazon S3, AWS Glue e serviços analíticos.
Essa abordagem permite trabalhar com dados estruturados e semiestruturados no mesmo ambiente, reduzindo a latência e a movimentação desnecessária de informações. Com menos camadas técnicas, os times ganham agilidade na entrega e maior controle sobre a governança e os custos operacionais. Além disso, a incorporação de Inteligência Artificial generativa via Amazon Bedrock facilita a criação de consultas em linguagem natural, democratizando o acesso aos dados para áreas de negócio.
Funções de data no Amazon Redshift: Guia prático
Entender as funções de manipulação temporal é um diferencial para quem busca otimizar consultas e extrair tendências precisas. O Amazon Redshift utiliza o padrão da indústria PostgreSQL, o que facilita a adaptação de aplicações SQL existentes.
| Função | Aplicação Principal | Exemplo de Uso |
| DATEDIFF | Calcula a diferença entre duas datas em unidades como dias, semanas ou horas. | SELECT DATEDIFF(day, '2026-01-01', '2026-01-15'); |
| DATEADD | Adiciona ou subtrai um intervalo de tempo específico a uma data ou timestamp. | SELECT DATEADD(month, 6, CURRENT_DATE); |
| EXTRACT | Extrai partes isoladas, como apenas o ano ou o mês de um valor temporal. | SELECT EXTRACT(year FROM data_venda); |
| GETDATE | Retorna a data e hora atual do sistema em UTC. | SELECT GETDATE(); |
O uso correto de funções como DATEDIFF e DATEADD permite transformar cronologias complexas em indicadores estratégicos, como o tempo médio de conversão ou projeções de vendas futuras.
Otimizando a performance com armazenamento colunar
Para maximizar o retorno sobre o investimento em analytics, a BIX Tecnologia recomenda a aplicação de boas práticas de otimização no ambiente Redshift. O armazenamento colunar da plataforma permite uma compressão de dados altamente eficiente, resultando em taxas de redução significativamente maiores que sistemas tradicionais.
Além disso, a definição estratégica de chaves de distribuição (distkeys) e chaves de ordenação (sortkeys) minimiza a transferência de dados entre nós durante processamentos pesados. Manter as estatísticas atualizadas com o comando ANALYZE garante que o orquestrador de consultas escolha o caminho mais rápido para a execução, evitando o uso excessivo de disco e reduzindo custos operacionais.
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TL; DR Perguntas frequentes sobre Amazon Redshift
- O Amazon Redshift é indicado para quais volumes de dados? Ele é projetado para analytics em escala, sendo eficiente tanto para conjuntos de dados de gigabytes quanto para petabytes, graças à sua arquitetura elástica.
- Como a IA generativa impacta o uso do Redshift em 2026? A integração com o Amazon Bedrock permite que usuários de negócio criem análises e explorem dados usando linguagem natural, sem depender exclusivamente de código SQL.
- Qual a vantagem do modelo lakehouse no Redshift? Ele permite analisar dados diretamente no Amazon S3 (Data Lake) e no Redshift (Data Warehouse) de forma integrada, reduzindo a necessidade de copiar ou mover grandes volumes de informação.
- Quais são as funções mais usadas para análise temporal? As funções
DATEDIFF(para intervalos) eDATEADD(para somar tempos) são as mais comuns para criar relatórios de tendências e comparativos de períodos.