À medida que a internet cresceu no início da década de 2000, os motores de busca e os índices foram criados para ajudar a localizar informações relevantes em meio ao conteúdo baseado em texto. Nos primeiros anos, os resultados de pesquisa foram entregues por seres humanos.

Porém, como o número de páginas não parava de crescer, surgiu a necessidade de automatizar o processo. Então, foram criados muitos projetos de estudos conduzidos por universitários, e startups, como Yahoo! e AltaVista, decolaram.

Um desses projetos foi um buscador de código aberto chamado Nutch, criado por Doug Cutting e Mike Cafarella. Eles queriam gerar resultados de pesquisa na web mais rápidos por meio da distribuição de dados e cálculos em computadores diferentes, fazendo com que várias tarefas fossem realizadas simultaneamente. Nesse período, um projeto chamado Google (que, como sabemos, tornou-se um sucesso!), com o mesmo conceito, também estava em andamento.

Em 2006, o Yahoo adquiriu o projeto Nutch, bem como ideias com base no trabalho pioneiro do Google com a automatização de armazenamento de dados distribuídos e processamento. O projeto foi dividido — a parte de web crawler (rastreador web) permaneceu como Nutch e a parte de computação e processamento distribuído passou a ser chamada de Hadoop.

J[a no ano de 2008, o Yahoo lançou o Hadoop como um projeto open source, ou seja, de código aberto. Hoje, a estrutura e o ecossistema de tecnologias de Hadoop são gerenciados e mantidos pela organização sem fins lucrativos pela Apache Software Foundation, uma comunidade global de desenvolvedores de software e contribuidores.

Em termos práticos, o Hadoop é um quadro de programação baseado em código java open source que suporta o processamento e o armazenamento de grandes conjuntos de dados em um ambiente de computação distribuída. Desse modo, sua empresa terá muito mais sucesso na hora de utilizar uma das principais tecnologias da Transformação Digital, o Big Data.

O que é Big Data?

Se você não está utilizando o Big Data em seu negócio agora, é hora de começar a planejar a sua implementação. Afinal, essa ferramenta está cada vez mais presente no dia a dia comercial. Então, provavelmente, seus concorrentes já a estão empregando para obter insights cada vez melhores sobre os clientes, o mercado, as condições econômicas etc.

Se você iniciar uma estratégia de Big Data (BD) aliada ao Hadoop, terá condições de ganhar um posicionamento estratégico e muita vantagem competitiva.

A BD é uma tecnologia para que as empresas coletem, armazenem, lidem e analisem grandes volumes de dados com os mais diversos graus de complexidade. Assim, é possível obter insights de informações originadas desde redes sociais até de bancos de dados com dezenas de terabytes de capacidade.

Todos os dados serão tratados por um software de processamento, a partir do qual você pode executar várias ações, como:

  • mineração;
  • realização de armazenamento definitivo e temporário;
  • busca;
  • consulta;
  • transferências;
  • atualização;
  • compartilhamento;
  • anonimização;
  • visualização;
  • definição de permissões de acesso etc.

Desse modo, o BD trabalha com três princípios: altas velocidade, variedade e volume. Em outras palavras, para ser chamado de um software de Big Data, a ferramenta precisa analisar vários gigabytes de dados em poucos minutos, independentemente da fonte e da estrutura deles.

Como as empresas têm colocado esse conceito em prática?

O BD pode ser aplicado de diversas formas em várias áreas de conhecimento dentro do seu negócio. Vamos falar dos principais usos a seguir.

Análise preditiva

A análise preditiva utiliza as ferramentas de BD para as análises estatísticas que serão úteis para a tomada de decisões na sua empresa. Por meio do aprendizado de máquina, o sistema é capaz de analisar fatos atuais ou passados com a finalidade de verificar a probabilidade de ocorrência de determinados eventos futuros.

Nos negócios, isso é importante para identificar vários padrões de vendas, custos, produtividade, desempenho comercial etc. Desse modo, o gestor saberá qual o cenário mais provável. Assim, ele poderá planejar ações, como execução de campanhas de marketing, compra de matérias-primas, contratação ou demissão de funcionários etc.

Análise de comportamento do usuário

Na análise de comportamento do usuário, o BD é capaz de encontrar diversos tipos de padrões de consumo por seus clientes. Assim, além de observar a sazonalidade da demanda ou sua variação de acordo com a economia geral, você também poderá ter insights mais próximos.

Por exemplo, saber que um consumidor geralmente compra um produto em associação com outros, quanto tempo um produto fica no carrinho antes de uma compra ou de uma desistência, entre tantos outros.

Quais são os benefícios do Hadoop?

Adotar o Hadoop na sua empresa representará um ganho significativo em vários pontos. Afinal, ele é uma ferramenta completa que busca trazer mais simplicidade e agilidade para os processos de análise de grandes dados. Além disso, ele aproveita, ao máximo, o desempenho das máquinas, evitando que você precise escalar constantemente sua infraestrutura de TI. Quer saber mais sobre esse e outros benefícios? Acompanhe!

Capacidade de armazenar e processar grandes quantidades de dados

Com volumes de dados e variedades aumentando a cada dia, especialmente a partir de meios de comunicação social e da Internet das Coisas, a imensa possibilidade de armazenamento é uma das principais vantagens do software.

Poder de computação

O modelo de computação distribuída do Hadoop processa dados em uma velocidade muito rápida. Quanto mais nós de computação (clusters), mais poder de processamento.

Tolerância aos erros

Os dados e o processamento de aplicativos são protegidos contra falhas de hardware. Se um nó é perdido, os trabalhos são automaticamente redirecionados para outros nós para garantir que a computação distribuída não falhe. Várias cópias de todos os dados são armazenados automaticamente.

Flexibilidade

Diferentemente dos bancos de dados relacionais tradicionais, no Hadoop não é preciso preprocessar os dados antes de guardá-los. Ele armazena tantos dados quanto forem necessários para utilizá-los mais tarde. Isso inclui dados não estruturados, como textos, imagens e vídeos.

Baixo custo

O framework open source é gratuito e usa hardware commodity (componentes de custo acessível) para armazenar quantidades exponenciais de dados.

Como o Hadoop auxilia na implementação do Big Data?

A seguir, veja formas de utilizar o Hadoop na sua empresa:

  • armazene dados com baixo custo: o software permite manter informações que não são consideradas atualmente críticas, mas que você pode querer analisar mais tarde;
  • desenvolva projetos de Internet das Coisas: o armazenamento de transações em massa é possível com o Hadoop. Isso também permite que você descubra e defina padrões a serem monitorados para instrução normativa;
  • potencialize o poder de análise da sua empresa: o Hadoop foi concebido para lidar com volumes de dados numa variedade de formatos e formas, por isso, é possível executar algoritmos de análise nele. O Hadoop é a maneira mais prática de criar um projeto de Big Data!

Portanto, agora que você sabe o que é Hadoop e o que é o Big Data, é possível compreender a importância dessas duas ferramentas para a conquista de mais vantagem competitiva. Com elas, a tomada de decisão fica muito mais simples e rápida, pois sua empresa terá, em poucos minutos, relatórios completos e atualizados sobre os consumidores, os fornecedores, as operações etc.

Quer conhecer mais aplicações do Big Data no mundo corporativo? Então, confira o nosso post sobre como ela tem revolucionado a logística!

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.