Entendendo big data - e por que é vital para decisões de grandes empresas
NotíciaO big data é uma ferramenta tão complexa e revolucionária, não é de surpreender que as empresas sejam cautelosas e às vezes confusas com isso. Os benefícios são significativos e, com tantos usos potenciais, é importante que as organizações compreendam isso antes de se envolver com ele..
Embora os dados nem sempre precisem ser "grandes", uma boa maneira de descrever essa tendência recente é a existência de vários conjuntos de dados que são muito grandes e complexos para serem processados por meio de ferramentas tradicionais..
A chave para as organizações é combinar as fontes de dados certas para responder a questões de negócios. Os dados podem ser de qualquer tamanho, o ponto crítico é a relevância. Pode ser praticamente qualquer coisa em qualquer formato, desde dados de clientes, dados financeiros, mídias sociais, dados de fabricação até dados esportivos e, quando analisados, podem fornecer insight e compreensão de questões complexas. Em uma era digital cada vez mais focada em TI, os dados estão sendo coletados de mais fontes e locais.
Nos últimos anos, vimos uma explosão nos dados. Existem muito poucos setores que não estão usando dados e não podem se beneficiar do insight que ele fornece. Até recentemente, o foco de grande parte desse insight era o marketing, mas ele está sendo usado cada vez mais para diferentes aplicações. Um dos casos de uso mais empolgantes é o esporte. O Bolton Wanderers Football Club está usando a mistura de dados e visualizações para ajudá-los a entender o movimento dos jogadores e melhorar seu jogo.
Antes de poder analisar e aprender com os dados, as empresas precisam de algumas perguntas-chave respondidas: onde os dados são capturados e armazenados, como são processados, quais dados são usados para responder às perguntas mais prementes e o que as empresas obtêm dela??
Onde os dados são armazenados e capturados?
Os dados podem ser armazenados em praticamente qualquer lugar. Quando se trata de dados, muitas vezes é tão grande e de várias fontes que precisa ser armazenado em vários bancos de dados que são agrupados em cluster. O benefício de um sistema como este é a escalabilidade. Para aumentar o tamanho desse tipo de banco de dados, as empresas podem simplesmente instalar mais armazenamento e instalar hardware suficiente para gerenciá-lo..
Geralmente, existem duas maneiras principais de armazenamento de dados: SQL e NoSQL. SQL (Structured Query Language) é um tipo de linguagem de programação projetada para dados. Da década de 1970 até recentemente, os bancos de dados baseados em SQL eram a força dominante. No entanto, o SQL começou a perder seu atrativo como meio de armazenar dados porque o código não é totalmente portátil. Também pode ser um pouco restritivo, pois o padrão nem sempre é mantido, deixando as empresas incapazes de combinar determinadas fontes de dados.
NoSQL (não apenas SQL) foi projetado para resolver esses problemas. O NoSQL suporta SQL juntamente com várias outras linguagens, adaptadas às demandas de dados. Com o NoSQL, a velocidade vem em primeiro lugar e, ao contrário do SQL, não há estrutura, portanto, o sistema é dimensionável horizontalmente. Isso torna o crescimento muito fácil. Se uma organização tiver espaço suficiente para armazenar dados, outros bancos de dados poderão ser adicionados para aumentar o cluster de dados geral. Por essa razão, o NoSQL é o sistema escolhido por organizações altamente dependentes de dados, como Google, Amazon e CIA..
Hadoop
O Hadoop é um ecossistema de software que permite bancos de dados SQL e NoSQL. Quando introduzido, acelera drasticamente os processos, agrupando os bancos de dados em paralelo. Como os dados são armazenados em locais separados, uma análise de dados ou um procedimento de mesclagem que pode levar 20 horas pode levar apenas três minutos.
Como os requisitos de dados cresceram, o Hadoop possibilitou esse crescimento, permitindo o gerenciamento de dados estruturados (SQL) e não estruturados (NoSQL).
O Hadoop é um dos fatores-chave para a atual revolução de dados que estamos enfrentando. Quando combinado com a análise de dados e software de mistura, o Hadoop pode ser usado por qualquer pessoa capaz de entender o software, muitas vezes sem a necessidade de um cientista de dados..