10 soluções de big data para uma análise de dados moderna

Já ouviu falar em soluções de big data, mundo dos dados, era dos dados, e que dados são o novo petróleo?

Isso tudo tem a ver com empresas data driven que fazem análise de dados moderna.

Com este artigo, vamos apresentar a você 10 soluções de big data usadas para alavancar o crescimento de empresas.

Conheça agora!

O que é big data?

Big data trata-se de um imenso volume de dados gerado em grande variedade e de maneira muito veloz que, por conta disso, não pode ser processado por bancos de dados ou quaisquer tecnologias tradicionais.

Inserir um projeto de big data em uma empresa traz benefícios, como:

• otimização de processos;
• ampliação da produtividade;
• aumento na taxa de crescimento;
• redução de custos;
• tomada de decisão mais inteligente.

Além de tornar o dia a dia dos negócios mais seguro e eficiente.

E as soluções?

Bem, nós precisamos delas para extrair valor do imenso conjunto de dados que é o big data.

Conheça as 10 soluções de big data

Listadas abaixo, apresentamos 10 soluções de big data para fazer uma análise de dados moderna que todas as equipes de dados devem conhecer.

1) Análise preditiva

Com esta tecnologia, você pode aprender com o passado, visualizar o presente e prever o futuro. Ela ajuda a descobrir, avaliar, otimizar e implantar modelos preditivos por meio de inteligência artificial e machine learning com base em fontes de big data. Com isso, é possível melhorar o desempenho dos negócios, reduzir os riscos e obter muito mais vantagem competitiva.

2) Banco de dados NoSQL

Em comparação com os bancos de dados relacionais (RDBMS), os bancos de dados NoSQL estão tendo um crescimento exponencial.

Esse tipo de banco de dados oferece um design com esquema dinâmico, além de ter maior potencial para personalização e mais flexibilidade e escalabilidade, o que é muito necessário ao armazenar dados de big data.

3) Ecossistema Hadoop

O Hadoop Framework foi desenvolvido para armazenar e processar dados em diferentes máquinas com alta velocidade e baixo custo. Isso é possível porque essa ferramenta utiliza um modelo de programação simples em um ambiente de processamento de dados distribuído.

É importante lembrar que as empresas sempre adotaram o Hadoop como tecnologia de big data. E ele continua a crescer, ou seja, as organizações que vão começar a explorar o Hadoop agora provavelmente verão rapidamente suas vantagens e aplicações.

4) Stream analytics

A análise de streaming, também conhecida como processamento de fluxo de eventos, é a análise de enormes pools de dados, em movimento constante e atualizados em tempo real, por meio do uso de consultas contínuas, chamadas de fluxos de eventos.

Utilizando o stream analytics, você pode descobrir padrões ocultos, correlações e outros insights, além de obter respostas quase imediatas. Com essa tecnologia, é possível fazer upsell, vendas cruzadas para clientes com base no que as informações apresentam, entre outras ações ágeis.

5) Docker

O Docker é uma solução de big data que simplifica o desenvolvimento, a implantação e a execução de aplicativos de contêiner. Ou seja, por funcionar em diversas plataformas, ele possibilita o gerenciamento de contêineres em diferentes sistemas operacionais.

Por causa de sua perspectiva isolada dos sistemas operacionais, é a alternativa ideal para lançar todos os aplicativos de que você precisa com um consumo mínimo de recursos, permitindo construir contêineres com apps, implementá-los, escaloná-los e executá-los rapidamente.

6) Kubernetes

Kubernetes é uma das ferramentas de código aberto para big data desenvolvida pelo Google, que realiza a orquestração de contêineres.

Além disso, oferece a liberdade de uma plataforma para a automação, implantação, escalonamento e execução de sistemas de contêiner em seu próprio cluster local.

7) Data lake

Data Lake é um repositório que armazena todos os formatos de dados, sejam eles estruturados, não estruturados ou semiestruturados.

Os dados podem ser salvos antes de serem transformados, permitindo sua manipulação e análise, desde o desenvolvimento de painéis de visualização até a transformação de dados em tempo real para aplicação ágil nos negócios.

As empresas que utilizam data lakes no seu dia a dia conseguem manter-se à frente de seus concorrentes, visto que podem realizar diversas análises por meio de arquivos de log, dados de mídia social e click-streaming.

É uma solução de big data que ajuda as empresas modernas a responderem melhor às oportunidades e tomarem decisões habituais mais rápido.

8) Integração de dados

Para a integração de dados, precisamos de ferramentas que permitam a orquestração deles, como Apache Hive, Apache Pig, Amazon Elastic Map Reduce (EMR), Hadoop, Couchebase, MongoDB, Apache Spark etc.

9) Nuvem

São inúmeras as vantagens que as soluções de big data em nuvem oferecem. A internet das coisas (IoT), por exemplo, talvez ocupe o primeiro lugar nas tecnologias que mais tiram proveito delas.

Aplicativos que envolvem IoT exigem soluções precisas e escaláveis para gerenciar os grandes volumes de dados trocados no seu desenvolvimento e execução, e nada supera os serviços em nuvem para esse objetivo.

10) Self-service de dados

Qualquer tecnologia que simplifique os processos de limpeza, preparação e exploração de dados tende a crescer exponencialmente, e as soluções de self-service de dados estão entre elas.

Seu objetivo é capacitar equipes de negócios e tomadores de decisão em todos os níveis para usar os dados disponíveis para realizar seus trabalhos de forma eficaz.

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