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Existe a análise de dados e também a análise de big data. Mas afinal, qual a diferença? Uma definição clara de big data pode ser difícil de alcançar, já que a tecnologia pode envolver diversos casos de uso. Mas, em geral, o termo se refere a conjuntos de dados tão grandes e tão complexos, que as soluções tradicionais de software de processamento de dados não são capazes de coletar, gerenciar e processar as informações dentro de um período de tempo razoável.
A quantidade de dados que realmente significa “big” (grande) está aberta ao debate, mas geralmente pode ser múltiplos de petabytes – e, para os maiores projetos, na faixa de exabytes.
Os dados que constituem grandes armazenamentos podem vir de fontes que incluem sites, mídias sociais, aplicativos para desktop e dispositivos móveis, experimentos científicos e – cada vez mais – sensores e outros dispositivos da Internet das Coisas (IoT).
O conceito de big data vem com um conjunto de componentes relacionados que permitem que as organizações utilizem os dados de maneira prática e resolvam vários problemas de negócios. Isso inclui a infraestrutura de TI necessária para suportar as tecnologias de big data, a análise aplicada aos dados, as plataformas de big data necessárias para projetos, conjuntos de habilidades relacionadas e os casos de uso reais que fazem sentido para big data.
O que realmente agrega valor a todas as empresas de big data é a análise aplicada aos dados. Sem a análise, que envolve o exame dos dados para descobrir padrões, correlações, insights e tendências, os dados têm uso comercial limitado.
Ao aplicar a análise ao big data, as empresas podem obter benefícios como aumento de vendas, melhor atendimento ao cliente, maior eficiência e um aumento geral na competitividade.
A análise de dados envolve o exame de conjuntos de dados para obter insights ou tirar conclusões sobre as informações, como tendências e previsões sobre atividades futuras. Assim, ao analisar informações usando ferramentas de análise de big data, as organizações podem tomar decisões de negócios mais bem informadas, acertando, por exemplo, quando e onde executar uma campanha de marketing ou introduzir um novo produto ou serviço.
A análise pode se referir a aplicativos básicos de inteligência de negócios ou análises preditivas mais avançadas, como aquelas usadas por organizações científicas. Entre o tipo mais avançado de análise de dados está a mineração de dados, onde analistas avaliam grandes conjuntos de dados para identificar relações, padrões e tendências.
A análise de dados também pode incluir a análise exploratória de dados (para identificar padrões e relações nos dados) e análise confirmatória de dados (aplicação de técnicas estatísticas para descobrir se uma suposição sobre um determinado conjunto de dados é verdadeira).
Outra distinção é a análise quantitativa de dados (ou análise de dados numéricos que possuem variáveis quantificáveis que podem ser comparadas estatisticamente) vs. a análise qualitativa de dados (que se concentra em dados não numéricos, como vídeos, imagens e texto).
Para que o conceito de big data funcione, as empresas precisam ter a infraestrutura correta para coletar e armazenar os dados, fornecer acesso às informações e protegê-las. Isso requer a implantação de ferramentas de análise de big data.
Em um nível alto, são necessários sistemas e servidores de armazenamento projetados para big data, software de gerenciamento e integração de dados, software de business intelligence e análise de dados e aplicativos de big data. Grande parte dessa infraestrutura provavelmente será local, pois as empresas procuram continuar aproveitando seus investimentos em datacenter. Porém, cada vez mais as organizações confiam nos serviços de cloud computing para lidar com muitos dos requisitos de big data.
A coleta de dados requer fontes. Muitas delas – como aplicativos da Web, canais de mídia social, aplicativos móveis e arquivos de email – já estão em vigor. Porém, à medida que a IoT se consolida, as empresas podem precisar implantar sensores em todos os tipos de dispositivos, veículos e produtos para coletar dados, além de novos aplicativos. Vale destacar que a análise de big data orientada à IoT tem suas próprias técnicas e ferramentas especializadas.
Para armazenar todos os dados, as organizações precisam ter soluções adequadas. Entre as opções estão armazéns de dados tradicionais, data lakes e armazenamento em nuvem.
As ferramentas de infraestrutura de segurança podem incluir criptografia de dados, autenticação de usuário e outros controles de acesso, sistemas de monitoramento, firewalls, gerenciamento de mobilidade corporativa e outros produtos para proteção dos sistemas.
Além da infraestrutura de TI usada para dados em geral, existem diversas tecnologias específicas para big data que são necessárias nas organizações.
O Hadoop é uma das tecnologias mais intimamente associadas ao big data. O projeto Apache Hadoop desenvolve software de código aberto para computação distribuída e escalável.
A biblioteca de software Hadoop é uma estrutura que permite o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados entre clusters usando modelos de programação simples. A solução foi projetada para aumentar um único servidor para milhares, cada um oferecendo computação e armazenamento local.
O projeto inclui vários módulos:
Parte do ecossistema Hadoop, o Apache Spark é uma estrutura de computação em cluster de código aberto que serve como um mecanismo para o processamento de grandes dados no Hadoop. O Spark se tornou uma das principais estruturas de processamento distribuído de big data e pode ser implantado de várias maneiras. Ele fornece ligações nativas para as linguagens de programação Java, Scala, Python e R (o R é especialmente adequado para big data), e suporta SQL, dados de streaming, aprendizado de máquina e processamento de gráficos.
Os data lakes são repositórios de armazenamento que mantêm volumes extremamente grandes de dados brutos em seu formato nativo até que as informações sejam necessárias para os usuários corporativos. Ajudar a alimentar o crescimento de data lakes faz parte das iniciativas de transformação digital e o crescimento da IoT. Essas soluções foram projetadas para facilitar o acesso dos usuários a grandes quantidades de dados quando necessário.
Os bancos de dados SQL convencionais são projetados para transações confiáveis e consultas ad hoc, mas eles vêm com restrições como esquemas rígidos que os tornam menos adequados para alguns tipos de aplicativos. Os bancos de dados NoSQL abordam essas limitações e armazenam e gerenciam dados de maneiras que permitem alta velocidade operacional e grande flexibilidade. Muitos foram desenvolvidos por empresas que buscavam melhores maneiras de armazenar conteúdo ou processar dados para sites massivos. Ao contrário dos bancos de dados SQL, muitos bancos de dados NoSQL podem ser dimensionados horizontalmente em centenas ou milhares de servidores.
Um banco de dados em memória (IMDB) é um sistema de gerenciamento de banco de dados que depende principalmente da memória principal, e não do disco, para armazenamento de dados. Esses bancos de dados são mais rápidos, uma consideração importante para os usos da análise de big data e a criação de data warehouses e data marts.
Os empreendimentos de big data e análise de big data exigem habilidades específicas, sejam de dentro da organização ou de especialistas externos. Muitas dessas habilidades estão relacionadas aos principais componentes da tecnologia de big data, como bancos de dados Hadoop, Spark, NoSQL, bancos de dados em memória e softwares de análise.
Outras competências necessárias estão relacionadas à ciência de dados, mineração de dados, análise estatística e quantitativa, visualização de dados, programação de uso geral e estrutura e algoritmos de dados. Também é necessário que pessoas com habilidades gerais de gerenciamento acompanhem os projetos de big data até a conclusão.
Dado o quão comuns os projetos de análise de big data se tornaram e a falta de talentos com esses tipos de habilidades, encontrar profissionais experientes pode ser um dos maiores desafios para as organizações.
O big data e a análise podem ser aplicados a muitos problemas de negócios e casos de uso. Aqui estão alguns exemplos:
Análise de clientes. As empresas podem examinar os dados do cliente para aprimorar a sua experiência, melhorar as taxas de conversão e aumentar a retenção.
Análise operacional. Melhorar o desempenho operacional e fazer melhor uso dos ativos corporativos são os objetivos de muitas empresas. As ferramentas de análise de big data podem ajudar a encontrar maneiras de operar com mais eficiência e melhorar o desempenho.
Prevenção de fraudes. As ferramentas e análises de big data podem ajudar as organizações a identificar atividades e padrões suspeitos que possam indicar comportamento fraudulento e ajudar a reduzir riscos.
Otimização de preço. As empresas podem usar a análise de big data para otimizar os preços cobrados por produtos e serviços, ajudando a aumentar a receita.
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