Big Data Analytics: o que é, como funciona, benefícios e desafios

Todos os dias, seus clientes geram uma abundância de dados. Cada vez que eles abrem seu e-mail, usam seu aplicativo móvel, marcam você nas redes sociais, entram em sua loja, fazem uma compra online, falam com um representante de atendimento ao cliente ou perguntam sobre você a um assistente virtual, essas tecnologias coletam e processam esses dados para sua organização.

E esses são apenas seus clientes. Todos os dias, funcionários, cadeias de suprimentos, esforços de marketing, equipes financeiras e muito mais também geram uma abundância de dados. Big data é um volume extremamente grande de dados e conjuntos de dados que vêm em diversas formas e de múltiplas fontes. Muitas organizações reconheceram as vantagens de coletar o máximo de dados possível.

Mas não basta apenas coletar e armazenar big data – é preciso também colocá-los em uso. Graças ao rápido crescimento da tecnologia, as organizações podem usar análises de big data para transformar terabytes de dados em insights acionáveis.

O que é análise de big data?

A análise de big data descreve o processo de descoberta de tendências, padrões e correlações em grandes quantidades de dados brutos para ajudar a tomar decisões baseadas em dados. Esses processos usam técnicas familiares de análise estatística — como agrupamento e regressão — e as aplicam a conjuntos de dados mais extensos com a ajuda de ferramentas mais recentes. Big data tem sido uma palavra da moda desde o início dos anos 2000, quando os recursos de software e hardware possibilitaram que as organizações lidassem com grandes quantidades de dados não estruturados.

Desde então, as novas tecnologias – da Amazon aos smartphones – contribuíram ainda mais para as quantidades substanciais de dados disponíveis para as organizações. Com a explosão de dados, foram criados projetos iniciais de inovação, como bancos de dados Hadoop, Spark e NoSQL, para armazenamento e processamento de big data. Este campo continua a evoluir à medida que os engenheiros de dados procuram formas de integrar as vastas quantidades de informações complexas criadas por sensores, redes, transações, dispositivos inteligentes, utilização da web e muito mais.

Mesmo agora, métodos de análise de big data estão sendo usados ​​com tecnologias emergentes, como aprendizado de máquina, para descobrir e dimensionar insights mais complexos.

Como funciona a análise de big data A análise de big data refere-se à coleta, processamento, limpeza e análise de grandes conjuntos de dados para ajudar as organizações a operacionalizar seus big data. 1. Colete dados A coleta de dados parece diferente para cada organização. Com a tecnologia atual, as organizações podem coletar dados estruturados e não estruturados de diversas fontes – desde armazenamento em nuvem até aplicativos móveis, sensores IoT em lojas e muito mais. Alguns dados serão armazenados em data warehouses onde ferramentas e soluções de business intelligence poderão acessá-los facilmente. Dados brutos ou não estruturados que são muito diversos ou complexos para um warehouse podem receber metadados e serem armazenados em um data lake. 2. Processar dados Depois que os dados são coletados e armazenados, eles devem ser organizados adequadamente para obter resultados precisos em consultas analíticas, especialmente quando são grandes e não estruturados. Os dados disponíveis estão crescendo exponencialmente, tornando o processamento de dados um desafio para as organizações. Uma opção de processamento é o processamento em lote, que analisa grandes blocos de dados ao longo do tempo. O processamento em lote é útil quando há um tempo de resposta mais longo entre a coleta e a análise dos dados. O processamento de fluxo analisa pequenos lotes de dados de uma só vez, reduzindo o tempo de atraso entre a coleta e a análise para uma tomada de decisão mais rápida. O processamento de fluxo é mais complexo e muitas vezes mais caro.

3. Limpe os dados Dados grandes ou pequenos requerem limpeza para melhorar a qualidade dos dados e obter resultados mais sólidos; todos os dados devem ser formatados corretamente e quaisquer dados duplicados ou irrelevantes devem ser eliminados ou contabilizados. Dados sujos podem obscurecer e enganar, criando insights falhos. 4. Analise os dados Colocar o big data em um estado utilizável leva tempo. Quando estiverem prontos, os processos analíticos avançados podem transformar big data em grandes insights. Alguns desses métodos de análise de big data incluem: A mineração de dados classifica grandes conjuntos de dados para identificar padrões e relacionamentos, identificando anomalias e criando clusters de dados. A análise preditiva utiliza dados históricos de uma organização para fazer previsões sobre o futuro, identificando riscos e oportunidades futuros. O aprendizado profundo imita os padrões de aprendizado humano usando inteligência artificial e aprendizado de máquina para colocar algoritmos em camadas e encontrar padrões nos dados mais complexos e abstratos.

Ferramentas e tecnologia de análise de big data

A análise de big data não pode ser restrita a uma única ferramenta ou tecnologia. Em vez disso, vários tipos de ferramentas trabalham juntas para ajudá-lo a coletar, processar, limpar e analisar big data. Alguns dos principais participantes nos ecossistemas de big data estão listados abaixo. Hadoop é uma estrutura de código aberto que armazena e processa com eficiência grandes conjuntos de dados em clusters de hardware comum. Essa estrutura é gratuita e pode lidar com grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados, tornando-a um pilar valioso para qualquer operação de big data.

Os bancos de dados NoSQL são sistemas de gerenciamento de dados não relacionais que não requerem um esquema fixo, o que os torna uma ótima opção para dados grandes, brutos e não estruturados. NoSQL significa “não apenas SQL” e esses bancos de dados podem lidar com uma variedade de modelos de dados.

MapReduce é um componente essencial da estrutura Hadoop que atende a duas funções. O primeiro é o mapeamento, que filtra dados para vários nós do cluster. A segunda é a redução, que organiza e reduz os resultados de cada nó para responder a uma consulta.

YARN significa “Mais um negociador de recursos”. É outro componente do Hadoop de segunda geração. A tecnologia de gerenciamento de cluster ajuda no agendamento de tarefas e no gerenciamento de recursos no cluster.

Spark é uma estrutura de computação em cluster de código aberto que usa paralelismo de dados implícito e tolerância a falhas para fornecer uma interface para programar clusters inteiros. O Spark pode lidar com processamento em lote e fluxo para computação rápida.

O Tableau é uma plataforma completa de análise de dados que permite preparar, analisar, colaborar e compartilhar insights de big data. O Tableau é excelente em análise visual de autoatendimento, permitindo que as pessoas façam novas perguntas sobre big data governado e compartilhem facilmente esses insights em toda a organização.

Os grandes benefícios da análise de big data

A capacidade de analisar mais dados em um ritmo mais rápido pode trazer grandes benefícios para uma organização, permitindo-lhe usar os dados de forma mais eficiente para responder a questões importantes. A análise de big data é importante porque permite que as organizações usem quantidades colossais de dados em vários formatos e de várias fontes para identificar oportunidades e riscos, ajudando as organizações a avançarem rapidamente e a melhorarem seus resultados financeiros. Alguns benefícios da análise de big data incluem:

• Poupança de custos. Ajudar as organizações a identificar maneiras de fazer negócios com mais eficiência

• Desenvolvimento de produto. Proporcionando uma melhor compreensão das necessidades do cliente Insights de mercado.

• Acompanhamento do comportamento de compra e tendências de mercado

Os grandes desafios do big data

O big data traz grandes benefícios, mas também traz grandes desafios, como novas preocupações de privacidade e segurança, acessibilidade para usuários empresariais e escolha das soluções certas para suas necessidades comerciais. Para capitalizar os dados recebidos, as organizações terão que abordar o seguinte: Tornando o big data acessível. A coleta e o processamento de dados tornam-se mais difíceis à medida que a quantidade de dados aumenta. As organizações devem tornar os dados fáceis e convenientes para uso pelos proprietários de dados de todos os níveis de habilidade. Manter dados de qualidade. Com tantos dados para manter, as organizações estão gastando mais tempo do que nunca procurando duplicatas, erros, ausências, conflitos e inconsistências. Mantendo os dados seguros. À medida que a quantidade de dados aumenta, também aumentam as preocupações com privacidade e segurança. As organizações precisarão se esforçar para garantir a conformidade e implementar processos rígidos de dados antes de aproveitarem as vantagens do big data. Encontrar as ferramentas e plataformas certas. Novas tecnologias para processamento e análise de big data são desenvolvidas o tempo todo. As organizações devem encontrar a tecnologia certa para funcionar nos seus ecossistemas estabelecidos e atender às suas necessidades específicas. Muitas vezes, a solução certa é também uma solução flexível que pode acomodar futuras mudanças na infraestrutura.