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Visões e ideias

Obter valor de Big Data começa com a base certa

Atualmente, encontrar valor real nos dados é essencial para as empresas. Mas antes de extraí-los para gerar percepções de negócios, precisamos acessar esses dados de todos os recursos relevantes com precisão, segurança e rapidez. Como? Com uma base que integra diversas fontes de dados e pode fazer a transição de cargas de trabalho entre limites da nuvem e no local.

O que é Big Data?

Big Data é popularmente definido por características conhecidas como os 3 Vs: volumes de dados enormes em uma variedade de formatos não padrão que são processados em alta velocidade.

A mina de ouro potencial do Big Data

Analisar Big Data, incluindo o muitas vezes ignorado dark data, pode gerar percepções valiosas que são usadas para aprimorar os negócios. As empresas usam essas percepções para cortar custos, operar com mais eficiência e encontrar novas maneiras de aumentar os lucros. As percepções de Big Data podem ajudar você a impedir problemas dispendiosos em vez de ter que reagir a eles, além de prever comportamentos de clientes e necessidades em vez de adivinhar, o que pode aumentar a receita.

Os números não mentem

Está claro que o caminho para a otimização do uso de Big Data não é simples. Mas já que podemos esperar que o Big Data ficará cada vez maior com o tempo, é uma jornada que deve ser iniciada o mais rápido possível e com um plano sólido.

Three ways for CIOs to handle big data (Três maneiras para CIOs lidarem com Big Data), Scott Koegler, The Enterpriser's Project Leia o artigo

Casos de uso de Big Data

Como algumas empresas de sucesso estão usando Big Data

Big Data cria desafios de TI

Extrair Big Data é recompensador, mas também complexo. As suas fontes de dados são confiáveis? Você tem 1 versão da verdade? Você tem capacidade de armazenamento adequada? O seu armazenamento baseado em hardware segrega os dados, tornando-os difíceis de encontrar, acessar e gerenciar? A sua arquitetura se adapta à constante evolução da tecnologia de dados? Você está tirando proveito da nuvem? Os seus dados estão protegidos?

Rethinking data integration (Repensando a integração de dados) [PDF]

Para o Big Data, a base certa faz toda a diferença

O principal objetivo é obter percepções do seus dados. Mas antes de explorar seu Big Data, você precisa da base certa para garantir que os dados sejam abrangentes, confiáveis e oportunos. Uma base permite que você:

  • Integre facilmente tecnologias de gerenciamento de dados tradicionais - como armazenamentos de dados e bancos de dados - à novas, como Hadoop e Spark.
  • Adapte-se às mudanças no panorama competitivo, de tecnologias emergentes e volatilidade na escala das operações de negócios.
  • Prepare-se para o futuro, resolvendo os maiores desafios de dados hoje.
  • Evite ficar preso a uma abordagem ou uma pilha de fornecedor, já que as tecnologias para lidar com Big Data estão no estágio inicial.

Se a base estiver errada, nenhuma quantia de investimento em software de análise irá compensar.

5 características de uma implantação efetiva de Big Data

Blocos de construção de uma implantação de Big Data bem-sucedida

  • Plataforma como serviço (PaaS - Platform-as-a-Service)

    Desenvolva aplicativos com rapidez, processe dados em tempo real e integre sistemas facilmente para criar soluções modulares que permitem o crescimento dos negócios.

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  • Infraestrutura como serviço

    Implante e gerencie fornecedores de serviços, ferramentas e componentes de arquitetura de TI em plataformas e pilhas de tecnologia de maneira unificada e consistente.

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  • Middleware, integração e automação

    A necessidade de informações e análises cria novas fontes de dados e expansão eventual - a menos que você crie uma fonte de dados única e virtualizada e uma maneira fácil de gerenciar para conectar tanto os recursos internos quanto os externos. O processamento de dados e outras cargas de trabalho exigentes requerem integração e interação simplificada.

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  • Armazenamento

    Escolha o melhor tipo de armazenamento por carga de trabalho com uma plataforma de armazenamento ágil e definida por software que pode integrar armazenamento de arquivo e objeto, serviços de dados Hadoop e análises no local.

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Como você pode se envolver?

Hadoop no OpenStack (Projeto Sahara)

Liderado pela Red Hat e seus parceiros de Big Data, o projeto Sahara fornece uma maneira simples de provisionar um cluster de aplicativo com um grande volume de dados (Hadoop ou Spark) no OpenStack.

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