![\"\"](\"https:\/\/nacao.digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/checklist-para-black-friday-2022.jpg\")
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\nO que \u00e9 Big Data<\/strong>?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nSe voc\u00ea n\u00e3o est\u00e1 familiarizado com o termo Big Data, calma, n\u00f3s te explicamos! O Big Data n\u00e3o \u00e9 apenas uma ferramenta. Ele nada mais \u00e9 do que conjuntos de informa\u00e7\u00f5es extremamente grandes e complexos que n\u00e3o podem ser facilmente processados \u200b\u200bou gerenciados com as ferramentas de dados tradicionais. <\/p>\n\n\n\n
Geralmente, esses conjuntos de dados apresentam tr\u00eas caracter\u00edsticas principais, conhecidas como os “3 V’s”: volume, velocidade e variedade. Entenda cada uma delas abaixo.<\/p>\n\n\n\n
Volume<\/strong><\/h3>\n\n\n\nCom a prolifera\u00e7\u00e3o de aparelhos conectados \u00e0 Internet, como sensores, smartphones e dispositivos IoT (Internet das Coisas), a quantidade de informa\u00e7\u00f5es tem aumentado expressivamente. E o volume refere-se ao n\u00famero massivo de dados gerados a cada segundo.<\/p>\n\n\n\n
Velocidade<\/strong><\/h3>\n\n\n\nJ\u00e1 a velocidade relaciona-se \u00e0 taxa r\u00e1pida na qual os dados s\u00e3o gerados, coletados e processados. Em alguns casos, a capacidade de lidar com informa\u00e7\u00f5es em tempo real \u00e9 crucial, especialmente em aplica\u00e7\u00f5es como finan\u00e7as, sa\u00fade e monitoramento de redes sociais<\/a>, enquanto que, em outras situa\u00e7\u00f5es, essa n\u00e3o \u00e9 uma necessidade. Sendo assim, os dados podem ser gerados, coletados e processados de forma r\u00e1pida ou n\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n![\"Na](\"https:\/\/nacao.digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/ferramentas-de-big-data-velocidade.jpg\")
A velocidade \u00e9 um dos \u201c3 V\u2019s\u201d do universo Big Data.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\nVariedade<\/strong><\/h3>\n\n\n\nQuanto \u00e0 variedade, ela diz respeito \u00e0 diversidade de tipos de dados. As informa\u00e7\u00f5es podem vir em diferentes formatos de m\u00eddia<\/a>, como texto, imagem, v\u00eddeo, \u00e1udio, mas tamb\u00e9m como dados estruturados e n\u00e3o estruturados. A capacidade de lidar com essa diversidade \u00e9 uma caracter\u00edstica importante do Big Data.<\/p>\n\n\n\nDados estruturados e n\u00e3o estruturados<\/strong><\/h4>\n\n\n\nOs dados estruturados s\u00e3o organizados de acordo com um modelo predefinido, geralmente em tabelas com colunas e linhas, facilitando consultas e an\u00e1lises sistem\u00e1ticas. <\/p>\n\n\n\n
Por outro lado, os dados n\u00e3o estruturados carecem de uma organiza\u00e7\u00e3o formal, podendo assumir formas variadas, como texto livre, imagens, v\u00eddeos ou \u00e1udio. Essa falta de estrutura preditiva torna desafiador realizar consultas diretas ou an\u00e1lises sistem\u00e1ticas sem o uso de t\u00e9cnicas avan\u00e7adas, como processamento de linguagem natural para texto ou vis\u00e3o computacional para imagens. <\/p>\n\n\n\n
Enquanto os dados estruturados s\u00e3o comuns em sistemas transacionais e bancos de dados convencionais, os n\u00e3o estruturados s\u00e3o prevalentes em redes sociais, conte\u00fado<\/a> multim\u00eddia online e comunica\u00e7\u00f5es n\u00e3o padronizadas.<\/p>\n\n\n\n![\"data-driven-customer-relationship\"](\"https:\/\/nacao.digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-driven-customer-relationship-1.jpg\")
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\nAl\u00e9m dos 3 V\u2019s mais comuns (volume, variedade e velocidade), h\u00e1 quem acrescente veracidade<\/strong>, que diz respeito \u00e0 confiabilidade dos dados, e valor, <\/strong>cujo foco \u00e9 destacar a import\u00e2ncia de extrair informa\u00e7\u00f5es significativas e insights valiosos dos dados.<\/p>\n\n\n\nFerramentas de Big Data<\/strong> para conhecer<\/strong><\/h2>\n\n\n\n1. Apache Spark<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA Apache Spark<\/strong><\/a> <\/strong>\u00e9 um mecanismo para execu\u00e7\u00e3o de engenharia e ci\u00eancia de dados. A op\u00e7\u00e3o tem como caracter\u00edstica principal a unifica\u00e7\u00e3o do processamento de dados em lotes em tempo real, que pode ser feita em linguagens diferentes, como Python, SQL, Scala, Java ou R.<\/p>\n\n\n\nEla tamb\u00e9m executa consultas ANSI SQL, an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados (EDA) e permite que voc\u00ea treine algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina no seu computador e use o mesmo c\u00f3digo para dimensionar clusters tolerantes a falhas de milhares de m\u00e1quinas.<\/p>\n\n\n\n
2. Cassandra<\/strong><\/h3>\n\n\n\nCom o lema \u201cgerencie grandes quantidades de dados, rapidamente, sem perder o sono\u201d, a Cassandra<\/strong><\/a> <\/strong>\u00e9 nossa segunda sugest\u00e3o de ferramenta de Big Data para voc\u00ea.<\/p>\n\n\n\nEssa \u00e9 uma op\u00e7\u00e3o de ferramentas de big data open source, ou seja, um banco de dados distribu\u00eddo NoSQL de c\u00f3digo aberto, que tem como prop\u00f3sito a escalabilidade linear e a toler\u00e2ncia a falhas comprovada em hardware comum ou infraestrutura em nuvem, tornando-o uma op\u00e7\u00e3o ideal para dados de miss\u00e3o cr\u00edtica.<\/p>\n\n\n\n
3. Hadoop<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA Hadoop<\/strong><\/a> \u00e9 um software<\/a> de c\u00f3digo aberto que possibilita o processamento de conjuntos de dados significativos em clusters de computadores.<\/p>\n\n\n\nA pr\u00f3pria biblioteca da plataforma foi projetada para detectar e tratar falhas na camada de aplica\u00e7\u00e3o, garantindo, assim, um servi\u00e7o mais confi\u00e1vel e escal\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n
No site da empresa<\/a> \u00e9 poss\u00edvel conferir todas as vers\u00f5es dispon\u00edveis, \u00faltimas atualiza\u00e7\u00f5es, al\u00e9m de m\u00f3dulos e projetos relacionados.<\/p>\n\n\n\n4. Import.io<\/strong><\/h3>\n\n\n\nUtilizada por Volvo, Dow Jones e Unilever, o <\/strong>Import.io<\/strong><\/a> conta com solu\u00e7\u00f5es para varejo, viagem, hospitalidade, an\u00e1lise, com\u00e9rcio eletr\u00f4nico e marcas. Aqui, o foco \u00e9 a extra\u00e7\u00e3o de dados a fim de potencializar as a\u00e7\u00f5es por meio de aplicativos intuitivos, APIs poderosas e servi\u00e7os especializados.<\/p>\n\n\n\n5. MindMiners<\/strong><\/h3>\n\n\n\nNa hora de avaliar e analisar o comportamento do consumidor<\/a>, a MindMiners<\/strong><\/a> oferece tecnologia aliada a m\u00e9todos \u00e1geis<\/a> de pesquisa para garantir seu acesso a informa\u00e7\u00f5es em tempo real.<\/p>\n\n\n\nO sistema faz uso de machine learning<\/em> e intelig\u00eancia artificial<\/a> para inova\u00e7\u00e3o cont\u00ednua, conta com um time de pessoas que ser\u00e3o suporte no atendimento, e traz um leque de 3 milh\u00f5es de consumidores reais prontos para responder perguntas.<\/p>\n\n\n\nCom essas funcionalidades, \u00e9 poss\u00edvel tomar decis\u00f5es que gerem o impacto desejado, desenvolver produtos indispens\u00e1veis e entender como o desempenho da sua marca pode criar campanhas memor\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n
A partir disso, a experi\u00eancia do cliente<\/a> \u00e9 otimizada e, com os comportamentos antecipados, o resultado final ser\u00e1 um impacto maior e positivo no sucesso do seu neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n![\"Algumas](\"https:\/\/nacao.digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/ferramentas-de-big-data-mindminers-1024x256.png\")
Algumas das solu\u00e7\u00f5es oferecidas pela MindMiners.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n6. Oracle Data Mining<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA Oracle Data Mining<\/strong><\/a> <\/strong>\u00e9 uma ferramenta de minera\u00e7\u00e3o de dados integrada ao ambiente Oracle Database. Ela fornece algoritmos de minera\u00e7\u00e3o de dados para descoberta de padr\u00f5es e previs\u00e3o.<\/p>\n\n\n\nUtiliza SQL na hora de realizar tarefas; e oferece suporte a uma variedade de algoritmos, como \u00e1rvores de decis\u00e3o, redes neurais e clustering.<\/p>\n\n\n\n
7. Pentaho<\/strong><\/h3>\n\n\n\nO Pentaho<\/strong><\/a> \u00e9 uma su\u00edte de ferramentas<\/a> de Business Intelligence (BI) e integra\u00e7\u00e3o de dados. Embora seja conhecido principalmente por BI, tem componentes ETL (Extract, Transform, Load) para integra\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n\n\n\nSuporta integra\u00e7\u00e3o com v\u00e1rias fontes de dados, incluindo bancos de dados Big Data.<\/p>\n\n\n\n
8. RapidMiner<\/strong><\/h3>\n\n\n\nJ\u00e1 a RapidMiner<\/strong><\/a> \u00e9 uma das plataformas de Big Data de ci\u00eancia de dados que oferece funcionalidades de prepara\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es, modelagem preditiva, aprendizado de m\u00e1quina e an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\nTraz uma interface gr\u00e1fica para fluxos de trabalho de an\u00e1lise de dados<\/a> e suporta\u00a0 ampla variedade de algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n9. Tableau<\/strong><\/h3>\n\n\n\nPor fim, a Tableau<\/strong><\/a> \u00e9 nossa \u00faltima sugest\u00e3o de plataforma de Big Data para voc\u00ea. Uma ferramenta de visualiza\u00e7\u00e3o de dados e Business Intelligence que permite criar dashboards interativos e relat\u00f3rios da Salesforce.<\/p>\n\n\n\nEntre as caracter\u00edsticas principais, podemos listar a facilidade de cria\u00e7\u00e3o de visualiza\u00e7\u00f5es interativas e pain\u00e9is de controle e a possibilidade de conex\u00e3o a v\u00e1rias fontes de dados, incluindo Big Data.<\/p>\n\n\n\n
![\"99-ferramentas-para-e-commerces\"](\"https:\/\/nacao.digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/nacao-99-ferramentas-fino.jpg\")
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\nLembre-se sempre que o objetivo<\/a> final do Big Data \u00e9 extrair conhecimentos e informa\u00e7\u00f5es valiosas a partir de um grande conjunto de dados a fim de te auxiliar na hora de tomar decis\u00f5es mais informadas, identificar padr\u00f5es, prever tend\u00eancias e otimizar processos.\u00a0<\/p>\n\n\n\nE essa capacidade de an\u00e1lise de dados em larga escala, que tem aplica\u00e7\u00f5es em diversas \u00e1reas, incluindo neg\u00f3cios, ci\u00eancia, sa\u00fade, governo e muito mais, pode ser feita por meio das ferramentas de Big Data. Basta escolher a ideal para a sua empresa<\/a>!<\/p>\n\n\n\nSe voc\u00ea chegou at\u00e9 aqui e gostou deste conte\u00fado, que tal inscrever-se na newsletter<\/em><\/a> <\/em>da Na\u00e7\u00e3o Digital<\/strong><\/a> e continuar recebendo mais informa\u00e7\u00f5es sobre o universo digital diretamente na caixa de entrada do seu e-mail? \u00c9 s\u00f3 preencher o formul\u00e1rio abaixo!<\/p>\n\n\n\n
Com a prolifera\u00e7\u00e3o de aparelhos conectados \u00e0 Internet, como sensores, smartphones e dispositivos IoT (Internet das Coisas), a quantidade de informa\u00e7\u00f5es tem aumentado expressivamente. E o volume refere-se ao n\u00famero massivo de dados gerados a cada segundo.<\/p>\n\n\n\n
Velocidade<\/strong><\/h3>\n\n\n\nJ\u00e1 a velocidade relaciona-se \u00e0 taxa r\u00e1pida na qual os dados s\u00e3o gerados, coletados e processados. Em alguns casos, a capacidade de lidar com informa\u00e7\u00f5es em tempo real \u00e9 crucial, especialmente em aplica\u00e7\u00f5es como finan\u00e7as, sa\u00fade e monitoramento de redes sociais<\/a>, enquanto que, em outras situa\u00e7\u00f5es, essa n\u00e3o \u00e9 uma necessidade. Sendo assim, os dados podem ser gerados, coletados e processados de forma r\u00e1pida ou n\u00e3o.<\/p>\n\n\n\nA velocidade \u00e9 um dos \u201c3 V\u2019s\u201d do universo Big Data.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\nVariedade<\/strong><\/h3>\n\n\n\nQuanto \u00e0 variedade, ela diz respeito \u00e0 diversidade de tipos de dados. As informa\u00e7\u00f5es podem vir em diferentes formatos de m\u00eddia<\/a>, como texto, imagem, v\u00eddeo, \u00e1udio, mas tamb\u00e9m como dados estruturados e n\u00e3o estruturados. A capacidade de lidar com essa diversidade \u00e9 uma caracter\u00edstica importante do Big Data.<\/p>\n\n\n\nDados estruturados e n\u00e3o estruturados<\/strong><\/h4>\n\n\n\nOs dados estruturados s\u00e3o organizados de acordo com um modelo predefinido, geralmente em tabelas com colunas e linhas, facilitando consultas e an\u00e1lises sistem\u00e1ticas. <\/p>\n\n\n\n
Por outro lado, os dados n\u00e3o estruturados carecem de uma organiza\u00e7\u00e3o formal, podendo assumir formas variadas, como texto livre, imagens, v\u00eddeos ou \u00e1udio. Essa falta de estrutura preditiva torna desafiador realizar consultas diretas ou an\u00e1lises sistem\u00e1ticas sem o uso de t\u00e9cnicas avan\u00e7adas, como processamento de linguagem natural para texto ou vis\u00e3o computacional para imagens. <\/p>\n\n\n\n
Enquanto os dados estruturados s\u00e3o comuns em sistemas transacionais e bancos de dados convencionais, os n\u00e3o estruturados s\u00e3o prevalentes em redes sociais, conte\u00fado<\/a> multim\u00eddia online e comunica\u00e7\u00f5es n\u00e3o padronizadas.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\nAl\u00e9m dos 3 V\u2019s mais comuns (volume, variedade e velocidade), h\u00e1 quem acrescente veracidade<\/strong>, que diz respeito \u00e0 confiabilidade dos dados, e valor, <\/strong>cujo foco \u00e9 destacar a import\u00e2ncia de extrair informa\u00e7\u00f5es significativas e insights valiosos dos dados.<\/p>\n\n\n\nFerramentas de Big Data<\/strong> para conhecer<\/strong><\/h2>\n\n\n\n1. Apache Spark<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA Apache Spark<\/strong><\/a> <\/strong>\u00e9 um mecanismo para execu\u00e7\u00e3o de engenharia e ci\u00eancia de dados. A op\u00e7\u00e3o tem como caracter\u00edstica principal a unifica\u00e7\u00e3o do processamento de dados em lotes em tempo real, que pode ser feita em linguagens diferentes, como Python, SQL, Scala, Java ou R.<\/p>\n\n\n\nEla tamb\u00e9m executa consultas ANSI SQL, an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados (EDA) e permite que voc\u00ea treine algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina no seu computador e use o mesmo c\u00f3digo para dimensionar clusters tolerantes a falhas de milhares de m\u00e1quinas.<\/p>\n\n\n\n
2. Cassandra<\/strong><\/h3>\n\n\n\nCom o lema \u201cgerencie grandes quantidades de dados, rapidamente, sem perder o sono\u201d, a Cassandra<\/strong><\/a> <\/strong>\u00e9 nossa segunda sugest\u00e3o de ferramenta de Big Data para voc\u00ea.<\/p>\n\n\n\nEssa \u00e9 uma op\u00e7\u00e3o de ferramentas de big data open source, ou seja, um banco de dados distribu\u00eddo NoSQL de c\u00f3digo aberto, que tem como prop\u00f3sito a escalabilidade linear e a toler\u00e2ncia a falhas comprovada em hardware comum ou infraestrutura em nuvem, tornando-o uma op\u00e7\u00e3o ideal para dados de miss\u00e3o cr\u00edtica.<\/p>\n\n\n\n
3. Hadoop<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA Hadoop<\/strong><\/a> \u00e9 um software<\/a> de c\u00f3digo aberto que possibilita o processamento de conjuntos de dados significativos em clusters de computadores.<\/p>\n\n\n\nA pr\u00f3pria biblioteca da plataforma foi projetada para detectar e tratar falhas na camada de aplica\u00e7\u00e3o, garantindo, assim, um servi\u00e7o mais confi\u00e1vel e escal\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n
No site da empresa<\/a> \u00e9 poss\u00edvel conferir todas as vers\u00f5es dispon\u00edveis, \u00faltimas atualiza\u00e7\u00f5es, al\u00e9m de m\u00f3dulos e projetos relacionados.<\/p>\n\n\n\n4. Import.io<\/strong><\/h3>\n\n\n\nUtilizada por Volvo, Dow Jones e Unilever, o <\/strong>Import.io<\/strong><\/a> conta com solu\u00e7\u00f5es para varejo, viagem, hospitalidade, an\u00e1lise, com\u00e9rcio eletr\u00f4nico e marcas. Aqui, o foco \u00e9 a extra\u00e7\u00e3o de dados a fim de potencializar as a\u00e7\u00f5es por meio de aplicativos intuitivos, APIs poderosas e servi\u00e7os especializados.<\/p>\n\n\n\n5. MindMiners<\/strong><\/h3>\n\n\n\nNa hora de avaliar e analisar o comportamento do consumidor<\/a>, a MindMiners<\/strong><\/a> oferece tecnologia aliada a m\u00e9todos \u00e1geis<\/a> de pesquisa para garantir seu acesso a informa\u00e7\u00f5es em tempo real.<\/p>\n\n\n\nO sistema faz uso de machine learning<\/em> e intelig\u00eancia artificial<\/a> para inova\u00e7\u00e3o cont\u00ednua, conta com um time de pessoas que ser\u00e3o suporte no atendimento, e traz um leque de 3 milh\u00f5es de consumidores reais prontos para responder perguntas.<\/p>\n\n\n\nCom essas funcionalidades, \u00e9 poss\u00edvel tomar decis\u00f5es que gerem o impacto desejado, desenvolver produtos indispens\u00e1veis e entender como o desempenho da sua marca pode criar campanhas memor\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n
A partir disso, a experi\u00eancia do cliente<\/a> \u00e9 otimizada e, com os comportamentos antecipados, o resultado final ser\u00e1 um impacto maior e positivo no sucesso do seu neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\nAlgumas das solu\u00e7\u00f5es oferecidas pela MindMiners.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n6. Oracle Data Mining<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA Oracle Data Mining<\/strong><\/a> <\/strong>\u00e9 uma ferramenta de minera\u00e7\u00e3o de dados integrada ao ambiente Oracle Database. Ela fornece algoritmos de minera\u00e7\u00e3o de dados para descoberta de padr\u00f5es e previs\u00e3o.<\/p>\n\n\n\nUtiliza SQL na hora de realizar tarefas; e oferece suporte a uma variedade de algoritmos, como \u00e1rvores de decis\u00e3o, redes neurais e clustering.<\/p>\n\n\n\n
7. Pentaho<\/strong><\/h3>\n\n\n\nO Pentaho<\/strong><\/a> \u00e9 uma su\u00edte de ferramentas<\/a> de Business Intelligence (BI) e integra\u00e7\u00e3o de dados. Embora seja conhecido principalmente por BI, tem componentes ETL (Extract, Transform, Load) para integra\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n\n\n\nSuporta integra\u00e7\u00e3o com v\u00e1rias fontes de dados, incluindo bancos de dados Big Data.<\/p>\n\n\n\n
8. RapidMiner<\/strong><\/h3>\n\n\n\nJ\u00e1 a RapidMiner<\/strong><\/a> \u00e9 uma das plataformas de Big Data de ci\u00eancia de dados que oferece funcionalidades de prepara\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es, modelagem preditiva, aprendizado de m\u00e1quina e an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\nTraz uma interface gr\u00e1fica para fluxos de trabalho de an\u00e1lise de dados<\/a> e suporta\u00a0 ampla variedade de algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n9. Tableau<\/strong><\/h3>\n\n\n\nPor fim, a Tableau<\/strong><\/a> \u00e9 nossa \u00faltima sugest\u00e3o de plataforma de Big Data para voc\u00ea. Uma ferramenta de visualiza\u00e7\u00e3o de dados e Business Intelligence que permite criar dashboards interativos e relat\u00f3rios da Salesforce.<\/p>\n\n\n\nEntre as caracter\u00edsticas principais, podemos listar a facilidade de cria\u00e7\u00e3o de visualiza\u00e7\u00f5es interativas e pain\u00e9is de controle e a possibilidade de conex\u00e3o a v\u00e1rias fontes de dados, incluindo Big Data.<\/p>\n\n\n\n
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\nLembre-se sempre que o objetivo<\/a> final do Big Data \u00e9 extrair conhecimentos e informa\u00e7\u00f5es valiosas a partir de um grande conjunto de dados a fim de te auxiliar na hora de tomar decis\u00f5es mais informadas, identificar padr\u00f5es, prever tend\u00eancias e otimizar processos.\u00a0<\/p>\n\n\n\nE essa capacidade de an\u00e1lise de dados em larga escala, que tem aplica\u00e7\u00f5es em diversas \u00e1reas, incluindo neg\u00f3cios, ci\u00eancia, sa\u00fade, governo e muito mais, pode ser feita por meio das ferramentas de Big Data. Basta escolher a ideal para a sua empresa<\/a>!<\/p>\n\n\n\nSe voc\u00ea chegou at\u00e9 aqui e gostou deste conte\u00fado, que tal inscrever-se na newsletter<\/em><\/a> <\/em>da Na\u00e7\u00e3o Digital<\/strong><\/a> e continuar recebendo mais informa\u00e7\u00f5es sobre o universo digital diretamente na caixa de entrada do seu e-mail? \u00c9 s\u00f3 preencher o formul\u00e1rio abaixo!<\/p>\n\n\n\n
Variedade<\/strong><\/h3>\n\n\n\nQuanto \u00e0 variedade, ela diz respeito \u00e0 diversidade de tipos de dados. As informa\u00e7\u00f5es podem vir em diferentes formatos de m\u00eddia<\/a>, como texto, imagem, v\u00eddeo, \u00e1udio, mas tamb\u00e9m como dados estruturados e n\u00e3o estruturados. A capacidade de lidar com essa diversidade \u00e9 uma caracter\u00edstica importante do Big Data.<\/p>\n\n\n\nDados estruturados e n\u00e3o estruturados<\/strong><\/h4>\n\n\n\nOs dados estruturados s\u00e3o organizados de acordo com um modelo predefinido, geralmente em tabelas com colunas e linhas, facilitando consultas e an\u00e1lises sistem\u00e1ticas. <\/p>\n\n\n\n
Por outro lado, os dados n\u00e3o estruturados carecem de uma organiza\u00e7\u00e3o formal, podendo assumir formas variadas, como texto livre, imagens, v\u00eddeos ou \u00e1udio. Essa falta de estrutura preditiva torna desafiador realizar consultas diretas ou an\u00e1lises sistem\u00e1ticas sem o uso de t\u00e9cnicas avan\u00e7adas, como processamento de linguagem natural para texto ou vis\u00e3o computacional para imagens. <\/p>\n\n\n\n
Enquanto os dados estruturados s\u00e3o comuns em sistemas transacionais e bancos de dados convencionais, os n\u00e3o estruturados s\u00e3o prevalentes em redes sociais, conte\u00fado<\/a> multim\u00eddia online e comunica\u00e7\u00f5es n\u00e3o padronizadas.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\nAl\u00e9m dos 3 V\u2019s mais comuns (volume, variedade e velocidade), h\u00e1 quem acrescente veracidade<\/strong>, que diz respeito \u00e0 confiabilidade dos dados, e valor, <\/strong>cujo foco \u00e9 destacar a import\u00e2ncia de extrair informa\u00e7\u00f5es significativas e insights valiosos dos dados.<\/p>\n\n\n\nFerramentas de Big Data<\/strong> para conhecer<\/strong><\/h2>\n\n\n\n1. Apache Spark<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA Apache Spark<\/strong><\/a> <\/strong>\u00e9 um mecanismo para execu\u00e7\u00e3o de engenharia e ci\u00eancia de dados. A op\u00e7\u00e3o tem como caracter\u00edstica principal a unifica\u00e7\u00e3o do processamento de dados em lotes em tempo real, que pode ser feita em linguagens diferentes, como Python, SQL, Scala, Java ou R.<\/p>\n\n\n\nEla tamb\u00e9m executa consultas ANSI SQL, an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados (EDA) e permite que voc\u00ea treine algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina no seu computador e use o mesmo c\u00f3digo para dimensionar clusters tolerantes a falhas de milhares de m\u00e1quinas.<\/p>\n\n\n\n
2. Cassandra<\/strong><\/h3>\n\n\n\nCom o lema \u201cgerencie grandes quantidades de dados, rapidamente, sem perder o sono\u201d, a Cassandra<\/strong><\/a> <\/strong>\u00e9 nossa segunda sugest\u00e3o de ferramenta de Big Data para voc\u00ea.<\/p>\n\n\n\nEssa \u00e9 uma op\u00e7\u00e3o de ferramentas de big data open source, ou seja, um banco de dados distribu\u00eddo NoSQL de c\u00f3digo aberto, que tem como prop\u00f3sito a escalabilidade linear e a toler\u00e2ncia a falhas comprovada em hardware comum ou infraestrutura em nuvem, tornando-o uma op\u00e7\u00e3o ideal para dados de miss\u00e3o cr\u00edtica.<\/p>\n\n\n\n
3. Hadoop<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA Hadoop<\/strong><\/a> \u00e9 um software<\/a> de c\u00f3digo aberto que possibilita o processamento de conjuntos de dados significativos em clusters de computadores.<\/p>\n\n\n\nA pr\u00f3pria biblioteca da plataforma foi projetada para detectar e tratar falhas na camada de aplica\u00e7\u00e3o, garantindo, assim, um servi\u00e7o mais confi\u00e1vel e escal\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n
No site da empresa<\/a> \u00e9 poss\u00edvel conferir todas as vers\u00f5es dispon\u00edveis, \u00faltimas atualiza\u00e7\u00f5es, al\u00e9m de m\u00f3dulos e projetos relacionados.<\/p>\n\n\n\n4. Import.io<\/strong><\/h3>\n\n\n\nUtilizada por Volvo, Dow Jones e Unilever, o <\/strong>Import.io<\/strong><\/a> conta com solu\u00e7\u00f5es para varejo, viagem, hospitalidade, an\u00e1lise, com\u00e9rcio eletr\u00f4nico e marcas. Aqui, o foco \u00e9 a extra\u00e7\u00e3o de dados a fim de potencializar as a\u00e7\u00f5es por meio de aplicativos intuitivos, APIs poderosas e servi\u00e7os especializados.<\/p>\n\n\n\n5. MindMiners<\/strong><\/h3>\n\n\n\nNa hora de avaliar e analisar o comportamento do consumidor<\/a>, a MindMiners<\/strong><\/a> oferece tecnologia aliada a m\u00e9todos \u00e1geis<\/a> de pesquisa para garantir seu acesso a informa\u00e7\u00f5es em tempo real.<\/p>\n\n\n\nO sistema faz uso de machine learning<\/em> e intelig\u00eancia artificial<\/a> para inova\u00e7\u00e3o cont\u00ednua, conta com um time de pessoas que ser\u00e3o suporte no atendimento, e traz um leque de 3 milh\u00f5es de consumidores reais prontos para responder perguntas.<\/p>\n\n\n\nCom essas funcionalidades, \u00e9 poss\u00edvel tomar decis\u00f5es que gerem o impacto desejado, desenvolver produtos indispens\u00e1veis e entender como o desempenho da sua marca pode criar campanhas memor\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n
A partir disso, a experi\u00eancia do cliente<\/a> \u00e9 otimizada e, com os comportamentos antecipados, o resultado final ser\u00e1 um impacto maior e positivo no sucesso do seu neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\nAlgumas das solu\u00e7\u00f5es oferecidas pela MindMiners.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n6. Oracle Data Mining<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA Oracle Data Mining<\/strong><\/a> <\/strong>\u00e9 uma ferramenta de minera\u00e7\u00e3o de dados integrada ao ambiente Oracle Database. Ela fornece algoritmos de minera\u00e7\u00e3o de dados para descoberta de padr\u00f5es e previs\u00e3o.<\/p>\n\n\n\nUtiliza SQL na hora de realizar tarefas; e oferece suporte a uma variedade de algoritmos, como \u00e1rvores de decis\u00e3o, redes neurais e clustering.<\/p>\n\n\n\n
7. Pentaho<\/strong><\/h3>\n\n\n\nO Pentaho<\/strong><\/a> \u00e9 uma su\u00edte de ferramentas<\/a> de Business Intelligence (BI) e integra\u00e7\u00e3o de dados. Embora seja conhecido principalmente por BI, tem componentes ETL (Extract, Transform, Load) para integra\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n\n\n\nSuporta integra\u00e7\u00e3o com v\u00e1rias fontes de dados, incluindo bancos de dados Big Data.<\/p>\n\n\n\n
8. RapidMiner<\/strong><\/h3>\n\n\n\nJ\u00e1 a RapidMiner<\/strong><\/a> \u00e9 uma das plataformas de Big Data de ci\u00eancia de dados que oferece funcionalidades de prepara\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es, modelagem preditiva, aprendizado de m\u00e1quina e an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\nTraz uma interface gr\u00e1fica para fluxos de trabalho de an\u00e1lise de dados<\/a> e suporta\u00a0 ampla variedade de algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n9. Tableau<\/strong><\/h3>\n\n\n\nPor fim, a Tableau<\/strong><\/a> \u00e9 nossa \u00faltima sugest\u00e3o de plataforma de Big Data para voc\u00ea. Uma ferramenta de visualiza\u00e7\u00e3o de dados e Business Intelligence que permite criar dashboards interativos e relat\u00f3rios da Salesforce.<\/p>\n\n\n\nEntre as caracter\u00edsticas principais, podemos listar a facilidade de cria\u00e7\u00e3o de visualiza\u00e7\u00f5es interativas e pain\u00e9is de controle e a possibilidade de conex\u00e3o a v\u00e1rias fontes de dados, incluindo Big Data.<\/p>\n\n\n\n
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\nLembre-se sempre que o objetivo<\/a> final do Big Data \u00e9 extrair conhecimentos e informa\u00e7\u00f5es valiosas a partir de um grande conjunto de dados a fim de te auxiliar na hora de tomar decis\u00f5es mais informadas, identificar padr\u00f5es, prever tend\u00eancias e otimizar processos.\u00a0<\/p>\n\n\n\nE essa capacidade de an\u00e1lise de dados em larga escala, que tem aplica\u00e7\u00f5es em diversas \u00e1reas, incluindo neg\u00f3cios, ci\u00eancia, sa\u00fade, governo e muito mais, pode ser feita por meio das ferramentas de Big Data. Basta escolher a ideal para a sua empresa<\/a>!<\/p>\n\n\n\nSe voc\u00ea chegou at\u00e9 aqui e gostou deste conte\u00fado, que tal inscrever-se na newsletter<\/em><\/a> <\/em>da Na\u00e7\u00e3o Digital<\/strong><\/a> e continuar recebendo mais informa\u00e7\u00f5es sobre o universo digital diretamente na caixa de entrada do seu e-mail? \u00c9 s\u00f3 preencher o formul\u00e1rio abaixo!<\/p>\n\n\n\n
Dados estruturados e n\u00e3o estruturados<\/strong><\/h4>\n\n\n\nOs dados estruturados s\u00e3o organizados de acordo com um modelo predefinido, geralmente em tabelas com colunas e linhas, facilitando consultas e an\u00e1lises sistem\u00e1ticas. <\/p>\n\n\n\n
Por outro lado, os dados n\u00e3o estruturados carecem de uma organiza\u00e7\u00e3o formal, podendo assumir formas variadas, como texto livre, imagens, v\u00eddeos ou \u00e1udio. Essa falta de estrutura preditiva torna desafiador realizar consultas diretas ou an\u00e1lises sistem\u00e1ticas sem o uso de t\u00e9cnicas avan\u00e7adas, como processamento de linguagem natural para texto ou vis\u00e3o computacional para imagens. <\/p>\n\n\n\n
Enquanto os dados estruturados s\u00e3o comuns em sistemas transacionais e bancos de dados convencionais, os n\u00e3o estruturados s\u00e3o prevalentes em redes sociais, conte\u00fado<\/a> multim\u00eddia online e comunica\u00e7\u00f5es n\u00e3o padronizadas.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\nAl\u00e9m dos 3 V\u2019s mais comuns (volume, variedade e velocidade), h\u00e1 quem acrescente veracidade<\/strong>, que diz respeito \u00e0 confiabilidade dos dados, e valor, <\/strong>cujo foco \u00e9 destacar a import\u00e2ncia de extrair informa\u00e7\u00f5es significativas e insights valiosos dos dados.<\/p>\n\n\n\nFerramentas de Big Data<\/strong> para conhecer<\/strong><\/h2>\n\n\n\n1. Apache Spark<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA Apache Spark<\/strong><\/a> <\/strong>\u00e9 um mecanismo para execu\u00e7\u00e3o de engenharia e ci\u00eancia de dados. A op\u00e7\u00e3o tem como caracter\u00edstica principal a unifica\u00e7\u00e3o do processamento de dados em lotes em tempo real, que pode ser feita em linguagens diferentes, como Python, SQL, Scala, Java ou R.<\/p>\n\n\n\nEla tamb\u00e9m executa consultas ANSI SQL, an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados (EDA) e permite que voc\u00ea treine algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina no seu computador e use o mesmo c\u00f3digo para dimensionar clusters tolerantes a falhas de milhares de m\u00e1quinas.<\/p>\n\n\n\n
2. Cassandra<\/strong><\/h3>\n\n\n\nCom o lema \u201cgerencie grandes quantidades de dados, rapidamente, sem perder o sono\u201d, a Cassandra<\/strong><\/a> <\/strong>\u00e9 nossa segunda sugest\u00e3o de ferramenta de Big Data para voc\u00ea.<\/p>\n\n\n\nEssa \u00e9 uma op\u00e7\u00e3o de ferramentas de big data open source, ou seja, um banco de dados distribu\u00eddo NoSQL de c\u00f3digo aberto, que tem como prop\u00f3sito a escalabilidade linear e a toler\u00e2ncia a falhas comprovada em hardware comum ou infraestrutura em nuvem, tornando-o uma op\u00e7\u00e3o ideal para dados de miss\u00e3o cr\u00edtica.<\/p>\n\n\n\n
3. Hadoop<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA Hadoop<\/strong><\/a> \u00e9 um software<\/a> de c\u00f3digo aberto que possibilita o processamento de conjuntos de dados significativos em clusters de computadores.<\/p>\n\n\n\nA pr\u00f3pria biblioteca da plataforma foi projetada para detectar e tratar falhas na camada de aplica\u00e7\u00e3o, garantindo, assim, um servi\u00e7o mais confi\u00e1vel e escal\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n
No site da empresa<\/a> \u00e9 poss\u00edvel conferir todas as vers\u00f5es dispon\u00edveis, \u00faltimas atualiza\u00e7\u00f5es, al\u00e9m de m\u00f3dulos e projetos relacionados.<\/p>\n\n\n\n4. Import.io<\/strong><\/h3>\n\n\n\nUtilizada por Volvo, Dow Jones e Unilever, o <\/strong>Import.io<\/strong><\/a> conta com solu\u00e7\u00f5es para varejo, viagem, hospitalidade, an\u00e1lise, com\u00e9rcio eletr\u00f4nico e marcas. Aqui, o foco \u00e9 a extra\u00e7\u00e3o de dados a fim de potencializar as a\u00e7\u00f5es por meio de aplicativos intuitivos, APIs poderosas e servi\u00e7os especializados.<\/p>\n\n\n\n5. MindMiners<\/strong><\/h3>\n\n\n\nNa hora de avaliar e analisar o comportamento do consumidor<\/a>, a MindMiners<\/strong><\/a> oferece tecnologia aliada a m\u00e9todos \u00e1geis<\/a> de pesquisa para garantir seu acesso a informa\u00e7\u00f5es em tempo real.<\/p>\n\n\n\nO sistema faz uso de machine learning<\/em> e intelig\u00eancia artificial<\/a> para inova\u00e7\u00e3o cont\u00ednua, conta com um time de pessoas que ser\u00e3o suporte no atendimento, e traz um leque de 3 milh\u00f5es de consumidores reais prontos para responder perguntas.<\/p>\n\n\n\nCom essas funcionalidades, \u00e9 poss\u00edvel tomar decis\u00f5es que gerem o impacto desejado, desenvolver produtos indispens\u00e1veis e entender como o desempenho da sua marca pode criar campanhas memor\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n
A partir disso, a experi\u00eancia do cliente<\/a> \u00e9 otimizada e, com os comportamentos antecipados, o resultado final ser\u00e1 um impacto maior e positivo no sucesso do seu neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\nAlgumas das solu\u00e7\u00f5es oferecidas pela MindMiners.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n6. Oracle Data Mining<\/strong><\/h3>\n\n\n\nA Oracle Data Mining<\/strong><\/a> <\/strong>\u00e9 uma ferramenta de minera\u00e7\u00e3o de dados integrada ao ambiente Oracle Database. Ela fornece algoritmos de minera\u00e7\u00e3o de dados para descoberta de padr\u00f5es e previs\u00e3o.<\/p>\n\n\n\nUtiliza SQL na hora de realizar tarefas; e oferece suporte a uma variedade de algoritmos, como \u00e1rvores de decis\u00e3o, redes neurais e clustering.<\/p>\n\n\n\n
7. Pentaho<\/strong><\/h3>\n\n\n\nO Pentaho<\/strong><\/a> \u00e9 uma su\u00edte de ferramentas<\/a> de Business Intelligence (BI) e integra\u00e7\u00e3o de dados. Embora seja conhecido principalmente por BI, tem componentes ETL (Extract, Transform, Load) para integra\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n\n\n\nSuporta integra\u00e7\u00e3o com v\u00e1rias fontes de dados, incluindo bancos de dados Big Data.<\/p>\n\n\n\n
8. RapidMiner<\/strong><\/h3>\n\n\n\nJ\u00e1 a RapidMiner<\/strong><\/a> \u00e9 uma das plataformas de Big Data de ci\u00eancia de dados que oferece funcionalidades de prepara\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es, modelagem preditiva, aprendizado de m\u00e1quina e an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\nTraz uma interface gr\u00e1fica para fluxos de trabalho de an\u00e1lise de dados<\/a> e suporta\u00a0 ampla variedade de algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n9. Tableau<\/strong><\/h3>\n\n\n\nPor fim, a Tableau<\/strong><\/a> \u00e9 nossa \u00faltima sugest\u00e3o de plataforma de Big Data para voc\u00ea. Uma ferramenta de visualiza\u00e7\u00e3o de dados e Business Intelligence que permite criar dashboards interativos e relat\u00f3rios da Salesforce.<\/p>\n\n\n\nEntre as caracter\u00edsticas principais, podemos listar a facilidade de cria\u00e7\u00e3o de visualiza\u00e7\u00f5es interativas e pain\u00e9is de controle e a possibilidade de conex\u00e3o a v\u00e1rias fontes de dados, incluindo Big Data.<\/p>\n\n\n\n
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\nLembre-se sempre que o objetivo<\/a> final do Big Data \u00e9 extrair conhecimentos e informa\u00e7\u00f5es valiosas a partir de um grande conjunto de dados a fim de te auxiliar na hora de tomar decis\u00f5es mais informadas, identificar padr\u00f5es, prever tend\u00eancias e otimizar processos.\u00a0<\/p>\n\n\n\nE essa capacidade de an\u00e1lise de dados em larga escala, que tem aplica\u00e7\u00f5es em diversas \u00e1reas, incluindo neg\u00f3cios, ci\u00eancia, sa\u00fade, governo e muito mais, pode ser feita por meio das ferramentas de Big Data. Basta escolher a ideal para a sua empresa<\/a>!<\/p>\n\n\n\nSe voc\u00ea chegou at\u00e9 aqui e gostou deste conte\u00fado, que tal inscrever-se na newsletter<\/em><\/a> <\/em>da Na\u00e7\u00e3o Digital<\/strong><\/a> e continuar recebendo mais informa\u00e7\u00f5es sobre o universo digital diretamente na caixa de entrada do seu e-mail? \u00c9 s\u00f3 preencher o formul\u00e1rio abaixo!<\/p>\n\n\n\n
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\nAl\u00e9m dos 3 V\u2019s mais comuns (volume, variedade e velocidade), h\u00e1 quem acrescente veracidade<\/strong>, que diz respeito \u00e0 confiabilidade dos dados, e valor, <\/strong>cujo foco \u00e9 destacar a import\u00e2ncia de extrair informa\u00e7\u00f5es significativas e insights valiosos dos dados.<\/p>\n\n\n\n A Apache Spark<\/strong><\/a> <\/strong>\u00e9 um mecanismo para execu\u00e7\u00e3o de engenharia e ci\u00eancia de dados. A op\u00e7\u00e3o tem como caracter\u00edstica principal a unifica\u00e7\u00e3o do processamento de dados em lotes em tempo real, que pode ser feita em linguagens diferentes, como Python, SQL, Scala, Java ou R.<\/p>\n\n\n\n Ela tamb\u00e9m executa consultas ANSI SQL, an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados (EDA) e permite que voc\u00ea treine algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina no seu computador e use o mesmo c\u00f3digo para dimensionar clusters tolerantes a falhas de milhares de m\u00e1quinas.<\/p>\n\n\n\n Com o lema \u201cgerencie grandes quantidades de dados, rapidamente, sem perder o sono\u201d, a Cassandra<\/strong><\/a> <\/strong>\u00e9 nossa segunda sugest\u00e3o de ferramenta de Big Data para voc\u00ea.<\/p>\n\n\n\n Essa \u00e9 uma op\u00e7\u00e3o de ferramentas de big data open source, ou seja, um banco de dados distribu\u00eddo NoSQL de c\u00f3digo aberto, que tem como prop\u00f3sito a escalabilidade linear e a toler\u00e2ncia a falhas comprovada em hardware comum ou infraestrutura em nuvem, tornando-o uma op\u00e7\u00e3o ideal para dados de miss\u00e3o cr\u00edtica.<\/p>\n\n\n\n A Hadoop<\/strong><\/a> \u00e9 um software<\/a> de c\u00f3digo aberto que possibilita o processamento de conjuntos de dados significativos em clusters de computadores.<\/p>\n\n\n\n A pr\u00f3pria biblioteca da plataforma foi projetada para detectar e tratar falhas na camada de aplica\u00e7\u00e3o, garantindo, assim, um servi\u00e7o mais confi\u00e1vel e escal\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n No site da empresa<\/a> \u00e9 poss\u00edvel conferir todas as vers\u00f5es dispon\u00edveis, \u00faltimas atualiza\u00e7\u00f5es, al\u00e9m de m\u00f3dulos e projetos relacionados.<\/p>\n\n\n\n Utilizada por Volvo, Dow Jones e Unilever, o <\/strong>Import.io<\/strong><\/a> conta com solu\u00e7\u00f5es para varejo, viagem, hospitalidade, an\u00e1lise, com\u00e9rcio eletr\u00f4nico e marcas. Aqui, o foco \u00e9 a extra\u00e7\u00e3o de dados a fim de potencializar as a\u00e7\u00f5es por meio de aplicativos intuitivos, APIs poderosas e servi\u00e7os especializados.<\/p>\n\n\n\n Na hora de avaliar e analisar o comportamento do consumidor<\/a>, a MindMiners<\/strong><\/a> oferece tecnologia aliada a m\u00e9todos \u00e1geis<\/a> de pesquisa para garantir seu acesso a informa\u00e7\u00f5es em tempo real.<\/p>\n\n\n\n O sistema faz uso de machine learning<\/em> e intelig\u00eancia artificial<\/a> para inova\u00e7\u00e3o cont\u00ednua, conta com um time de pessoas que ser\u00e3o suporte no atendimento, e traz um leque de 3 milh\u00f5es de consumidores reais prontos para responder perguntas.<\/p>\n\n\n\n Com essas funcionalidades, \u00e9 poss\u00edvel tomar decis\u00f5es que gerem o impacto desejado, desenvolver produtos indispens\u00e1veis e entender como o desempenho da sua marca pode criar campanhas memor\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n A partir disso, a experi\u00eancia do cliente<\/a> \u00e9 otimizada e, com os comportamentos antecipados, o resultado final ser\u00e1 um impacto maior e positivo no sucesso do seu neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n A Oracle Data Mining<\/strong><\/a> <\/strong>\u00e9 uma ferramenta de minera\u00e7\u00e3o de dados integrada ao ambiente Oracle Database. Ela fornece algoritmos de minera\u00e7\u00e3o de dados para descoberta de padr\u00f5es e previs\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Utiliza SQL na hora de realizar tarefas; e oferece suporte a uma variedade de algoritmos, como \u00e1rvores de decis\u00e3o, redes neurais e clustering.<\/p>\n\n\n\n O Pentaho<\/strong><\/a> \u00e9 uma su\u00edte de ferramentas<\/a> de Business Intelligence (BI) e integra\u00e7\u00e3o de dados. Embora seja conhecido principalmente por BI, tem componentes ETL (Extract, Transform, Load) para integra\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n\n\n\n Suporta integra\u00e7\u00e3o com v\u00e1rias fontes de dados, incluindo bancos de dados Big Data.<\/p>\n\n\n\n J\u00e1 a RapidMiner<\/strong><\/a> \u00e9 uma das plataformas de Big Data de ci\u00eancia de dados que oferece funcionalidades de prepara\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es, modelagem preditiva, aprendizado de m\u00e1quina e an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\n Traz uma interface gr\u00e1fica para fluxos de trabalho de an\u00e1lise de dados<\/a> e suporta\u00a0 ampla variedade de algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n Por fim, a Tableau<\/strong><\/a> \u00e9 nossa \u00faltima sugest\u00e3o de plataforma de Big Data para voc\u00ea. Uma ferramenta de visualiza\u00e7\u00e3o de dados e Business Intelligence que permite criar dashboards interativos e relat\u00f3rios da Salesforce.<\/p>\n\n\n\n Entre as caracter\u00edsticas principais, podemos listar a facilidade de cria\u00e7\u00e3o de visualiza\u00e7\u00f5es interativas e pain\u00e9is de controle e a possibilidade de conex\u00e3o a v\u00e1rias fontes de dados, incluindo Big Data.<\/p>\n\n\n\n Lembre-se sempre que o objetivo<\/a> final do Big Data \u00e9 extrair conhecimentos e informa\u00e7\u00f5es valiosas a partir de um grande conjunto de dados a fim de te auxiliar na hora de tomar decis\u00f5es mais informadas, identificar padr\u00f5es, prever tend\u00eancias e otimizar processos.\u00a0<\/p>\n\n\n\n E essa capacidade de an\u00e1lise de dados em larga escala, que tem aplica\u00e7\u00f5es em diversas \u00e1reas, incluindo neg\u00f3cios, ci\u00eancia, sa\u00fade, governo e muito mais, pode ser feita por meio das ferramentas de Big Data. Basta escolher a ideal para a sua empresa<\/a>!<\/p>\n\n\n\n Se voc\u00ea chegou at\u00e9 aqui e gostou deste conte\u00fado, que tal inscrever-se na newsletter<\/em><\/a> <\/em>da Na\u00e7\u00e3o Digital<\/strong><\/a> e continuar recebendo mais informa\u00e7\u00f5es sobre o universo digital diretamente na caixa de entrada do seu e-mail? \u00c9 s\u00f3 preencher o formul\u00e1rio abaixo!<\/p>\n\n\n\nFerramentas de Big Data<\/strong> para conhecer<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
1. Apache Spark<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
2. Cassandra<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
3. Hadoop<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
4. Import.io<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
5. MindMiners<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
6. Oracle Data Mining<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
7. Pentaho<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
8. RapidMiner<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
9. Tableau<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n