Atualmente, a informação se manifesta em volumes massivos e variedades surpreendentes. Um dos catalisadores essenciais nesse processo são as ferramentas de Big Data, que permitem a extração de insights significativos e tomadas de decisões estratégicas.
Portanto, exploraremos neste conteúdo as nove principais ferramentas de Big Data, desvendando suas funcionalidades, aplicações e contribuições para a capacidade analítica em larga escala.
Porém, antes de conferir cada uma das nossas sugestões, que tal entender melhor melhor o conceito de Big Data? Siga com a leitura!
O que é Big Data?
Se você não está familiarizado com o termo Big Data, calma, nós te explicamos! O Big Data não é apenas uma ferramenta. Ele nada mais é do que conjuntos de informações extremamente grandes e complexos que não podem ser facilmente processados ou gerenciados com as ferramentas de dados tradicionais.
Geralmente, esses conjuntos de dados apresentam três características principais, conhecidas como os “3 V’s”: volume, velocidade e variedade. Entenda cada uma delas abaixo.
Volume
Com a proliferação de aparelhos conectados à Internet, como sensores, smartphones e dispositivos IoT (Internet das Coisas), a quantidade de informações tem aumentado expressivamente. E o volume refere-se ao número massivo de dados gerados a cada segundo.
Velocidade
Já a velocidade relaciona-se à taxa rápida na qual os dados são gerados, coletados e processados. Em alguns casos, a capacidade de lidar com informações em tempo real é crucial, especialmente em aplicações como finanças, saúde e monitoramento de redes sociais, enquanto que, em outras situações, essa não é uma necessidade. Sendo assim, os dados podem ser gerados, coletados e processados de forma rápida ou não.
Variedade
Quanto à variedade, ela diz respeito à diversidade de tipos de dados. As informações podem vir em diferentes formatos de mídia, como texto, imagem, vídeo, áudio, mas também como dados estruturados e não estruturados. A capacidade de lidar com essa diversidade é uma característica importante do Big Data.
Dados estruturados e não estruturados
Os dados estruturados são organizados de acordo com um modelo predefinido, geralmente em tabelas com colunas e linhas, facilitando consultas e análises sistemáticas.
Por outro lado, os dados não estruturados carecem de uma organização formal, podendo assumir formas variadas, como texto livre, imagens, vídeos ou áudio. Essa falta de estrutura preditiva torna desafiador realizar consultas diretas ou análises sistemáticas sem o uso de técnicas avançadas, como processamento de linguagem natural para texto ou visão computacional para imagens.
Enquanto os dados estruturados são comuns em sistemas transacionais e bancos de dados convencionais, os não estruturados são prevalentes em redes sociais, conteúdo multimídia online e comunicações não padronizadas.
Além dos 3 V’s mais comuns (volume, variedade e velocidade), há quem acrescente veracidade, que diz respeito à confiabilidade dos dados, e valor, cujo foco é destacar a importância de extrair informações significativas e insights valiosos dos dados.
Ferramentas de Big Data para conhecer
1. Apache Spark
A Apache Spark é um mecanismo para execução de engenharia e ciência de dados. A opção tem como característica principal a unificação do processamento de dados em lotes em tempo real, que pode ser feita em linguagens diferentes, como Python, SQL, Scala, Java ou R.
Ela também executa consultas ANSI SQL, análise exploratória de dados (EDA) e permite que você treine algoritmos de aprendizado de máquina no seu computador e use o mesmo código para dimensionar clusters tolerantes a falhas de milhares de máquinas.
2. Cassandra
Com o lema “gerencie grandes quantidades de dados, rapidamente, sem perder o sono”, a Cassandra é nossa segunda sugestão de ferramenta de Big Data para você.
Essa é uma opção de ferramentas de big data open source, ou seja, um banco de dados distribuído NoSQL de código aberto, que tem como propósito a escalabilidade linear e a tolerância a falhas comprovada em hardware comum ou infraestrutura em nuvem, tornando-o uma opção ideal para dados de missão crítica.
3. Hadoop
A Hadoop é um software de código aberto que possibilita o processamento de conjuntos de dados significativos em clusters de computadores.
A própria biblioteca da plataforma foi projetada para detectar e tratar falhas na camada de aplicação, garantindo, assim, um serviço mais confiável e escalável.
No site da empresa é possível conferir todas as versões disponíveis, últimas atualizações, além de módulos e projetos relacionados.
4. Import.io
Utilizada por Volvo, Dow Jones e Unilever, o Import.io conta com soluções para varejo, viagem, hospitalidade, análise, comércio eletrônico e marcas. Aqui, o foco é a extração de dados a fim de potencializar as ações por meio de aplicativos intuitivos, APIs poderosas e serviços especializados.
5. MindMiners
Na hora de avaliar e analisar o comportamento do consumidor, a MindMiners oferece tecnologia aliada a métodos ágeis de pesquisa para garantir seu acesso a informações em tempo real.
O sistema faz uso de machine learning e inteligência artificial para inovação contínua, conta com um time de pessoas que serão suporte no atendimento, e traz um leque de 3 milhões de consumidores reais prontos para responder perguntas.
Com essas funcionalidades, é possível tomar decisões que gerem o impacto desejado, desenvolver produtos indispensáveis e entender como o desempenho da sua marca pode criar campanhas memoráveis.
A partir disso, a experiência do cliente é otimizada e, com os comportamentos antecipados, o resultado final será um impacto maior e positivo no sucesso do seu negócio.
6. Oracle Data Mining
A Oracle Data Mining é uma ferramenta de mineração de dados integrada ao ambiente Oracle Database. Ela fornece algoritmos de mineração de dados para descoberta de padrões e previsão.
Utiliza SQL na hora de realizar tarefas; e oferece suporte a uma variedade de algoritmos, como árvores de decisão, redes neurais e clustering.
7. Pentaho
O Pentaho é uma suíte de ferramentas de Business Intelligence (BI) e integração de dados. Embora seja conhecido principalmente por BI, tem componentes ETL (Extract, Transform, Load) para integração de dados.
Suporta integração com várias fontes de dados, incluindo bancos de dados Big Data.
8. RapidMiner
Já a RapidMiner é uma das plataformas de Big Data de ciência de dados que oferece funcionalidades de preparação de informações, modelagem preditiva, aprendizado de máquina e análise.
Traz uma interface gráfica para fluxos de trabalho de análise de dados e suporta ampla variedade de algoritmos de aprendizado de máquina.
9. Tableau
Por fim, a Tableau é nossa última sugestão de plataforma de Big Data para você. Uma ferramenta de visualização de dados e Business Intelligence que permite criar dashboards interativos e relatórios da Salesforce.
Entre as características principais, podemos listar a facilidade de criação de visualizações interativas e painéis de controle e a possibilidade de conexão a várias fontes de dados, incluindo Big Data.
Lembre-se sempre que o objetivo final do Big Data é extrair conhecimentos e informações valiosas a partir de um grande conjunto de dados a fim de te auxiliar na hora de tomar decisões mais informadas, identificar padrões, prever tendências e otimizar processos.
E essa capacidade de análise de dados em larga escala, que tem aplicações em diversas áreas, incluindo negócios, ciência, saúde, governo e muito mais, pode ser feita por meio das ferramentas de Big Data. Basta escolher a ideal para a sua empresa!
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