Ainda em 2013, estimava-se que circulavam pela internet cerca de 15 petabytes por dia. Podemos dizer que esse volume cresceu desde então, é provável que tenha dobrado de tamanho e as maneiras de usar Big Data evoluíram muito, junto com um mercado que não para de crescer.

À vista disso, entenda o que realmente é Big Data e quais são as maneiras de usá-lo a seu favor. Confira!

Big Data

É o termo usado para descrever um intenso volume de dados, sejam eles estruturados ou não estruturados, que impactam diretamente nos negócios do dia a dia.

O mais importante é a maneira como as empresas utilizam esses dados, pois depois das análises eles podem gerar insights que auxiliarão essas empresas em decisões estratégicas.

O Big Data se baseia em cinco características, que foram apelidadas de os 5 Vs: volume, variedade, velocidade, veracidade e valor.

Aplicando o Big Data

Em todo início de aplicação de uma metodologia ou serviço é de extrema importância a realização de estudos e análises, e o caso do Big Data não é diferente. Cada cenário tem aplicações muito particulares, e por isso uma boa avaliação deve ser feita desde o início para escolher as melhores ferramentas para aplicação de Big Data.

As aplicações são muito vastas, podendo atender desde uma empresa de saúde e bem-estar, até uma empresa que fabrica aviões. Muitos dizem que o time de futebol da Alemanha foi campeão na copa do mundo do Brasil graças a uma plataforma de análise de dados utilizada por eles na época.

Tecnologias que podem ser usadas sem custo

O Hadoop é uma plataforma open source (de código aberto) e é considerado a principal plataforma de análise de dados disponível atualmente.

O diferencial do Hadoop é a capacidade de se utilizar APIs, desde APIs que tem como função movimentar os dados, até APIs que trabalham com machine learning (Aprendizado de máquina).

Já o MapReduce é um framework utilizado para processar grandes volumes de dados paralelos uns aos outros. O MapReduce pode ser considerado um novo modelo computacional distribuído, é inspirado pelas funções Map e Reduce, comuns em programação funcional. É um “Data-oriented” processando as informações em seus estágios iniciais: Map e Reduce.

Tratamento de dados

É importante ter em mente que a análise de dados agrupados e não agrupados podem ter resultados diferentes. A maneira como o dados se comportam em grupo e de maneira individual geralmente são diferentes, é possível dizer por exemplo que o “Ricardo gosta de comer melancia” mas que “as pessoas do bairro não gostam de comer melancia”.

Apesar de parecer banal, estes resultados podem levar a decisões distintas para seu negócio. Seria interessante ter sempre um amontoado de segmentos e grupos para serem analisados, com isso pode ser possível ter uma visão generalizada e mais inteligente do negócio.

Outras ferramentas

Hoje em dia, provedores de serviços na internet já possuem plataformas prontas para o trabalho com Big Data. Algumas plataformas famosas: serviços da Amazon Web Services, O Windows Azure disponibilizado pela Microsoft e o Google Big Query disponibilizado pelo Google. Cada um com uma peculiaridade e com preços variados, então é bom avaliar bem as ferramentas e tentar escolher aquela que se ajusta melhor ao seu negócio.

Existem várias maneiras de usar Big Data, o que vale sempre é uma pré-análise de cada caso e se realmente é necessário para sua empresa.

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Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.