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Introdução a Big Data

Nunca foi tão importante para as empresas tirar valor real dos dados. No entanto, antes de minerá-los para extrair insights de negócios, precisamos acessar os dados provenientes de todas as fontes 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 de ambientes on-premise para a cloud.

O que é big data?

O termo "Big Data" refere-se a dados tão volumosos e complexos que não são mais processáveis por métodos tradicionais. Em geral, Big Data é caracterizado pelo que chamamos de "três Vs": volume, variedade e velocidade. O volume se refere ao tamanho gigantesco; variedade significa a extensa diversidade de formatos não padronizados; velocidade diz respeito à necessidade de processar os dados com rapidez e eficiência.

Por que big data é importante?

Dados só têm valor se for possível protegê-los, processá-los, compreendê-los e utilizá-los. O objetivo da exploração de big data é oferecer informações em tempo real, que podem ser usadas para otimizar sua empresa. O processamento de informações em tempo real é um dos maiores objetivos das empresas que querem gerar valor para os clientes de maneira consistente e simplificada, além de ser uma das funcionalidades cruciais da edge computing. Com os insights extraídos de big data, é possível reduzir custos, operar com mais eficiência e descobrir uma maneira inovadora de aumentar os lucros e conquistar novos clientes.

Analítica de Big Data e otimização da TI

Analítica de Big Data é o termo adotado para o processo de transformar dados brutos e difusos em algo que possa ser compreendido e utilizado. Dados difusos ou "dark data" são coletados durantes as atividades corporativas normais e precisam ser armazenados e protegidos para fins de conformidade. Muitas vezes, esses dados difusos são ignorados. No entanto, assim como os demais tipos de dados, é possível extrair deles insights valiosos que podem ser usados para otimizar sua empresa.

Insights de Big Data ajudam a prevenir problemas dispendiosos, em vez de apenas reagir quando eles ocorrem. Analisar padrões de dados ajuda a prever os comportamentos e as necessidades do clientes, substituindo o "achismo" e criando oportunidades para aumentar receita.

Para ser eficaz é necessário que o software de análise seja executado em uma base flexível, abrangente e confiável. É por isso que a otimização da TI é um fator essencial. É necessário garantir que a empresa continue a coletar, analisar e utilizar dados à medida que o stack tecnológico muda.

Data lakes, data swamps e armazenamento de Big Data

Data lake é um repositório que armazena cópias exatas ou aproximadas dos dados em um único local. Os data lakes são cada vez mais usados por empresas que querem um grande repositório holístico para armazenar dados. Além disso, têm a vantagem de ser mais econômicos do que os bancos de dados.

Os data lakes permitem manter uma visão não refinada dos dados. Assim, os principais analistas da empresa podem explorar suas próprias técnicas de refinamento e análise fora do armazenamento de dados tradicional, como um data warehouse, e independente de qualquer sistema de registros (a fonte de dados que tem autoridade sobre determinado elemento de dados). Se quiser que seus analistas mais competentes continuem a aperfeiçoar suas habilidades e possam explorar maneiras inovadoras de analisá-los, a resposta está em um data lake.

Os data lakes necessitam de manutenção contínua. Além disso, você precisa estabelecer um plano sobre como os dados serão acessados e usados. Sem essa manutenção, há risco de os dados se tornarem mais um tipo de lixo eletrônico, ou seja, inacessíveis, pesados, dispendiosos e inúteis. Os data lakes que se tornam inacessíveis para os usuários são chamados de "data swamps", pântano de dados. 

Grandes organizações têm várias unidades de negócios (UNs), cada uma com suas próprias necessidades de uso de dados. De um certo modo, as UNs competem entre si para ter acesso não somente aos dados, mas também à infraestrutura adequada para analisá-los. Trata-se de um problema de alocação de recursos. Os data lakes não solucionam esse problema. Na verdade, o que essas organizações precisam é de isolamento multitenant de cargas de trabalho em um contexto de compartilhamento de dados. O que isso significa?

Basicamente, em vez de fazer cópias completas dos dados sempre que mais uma UN precisar de acesso (incluindo o trabalho administrativo de criar scripts para copiar os dados e fazer tudo funcionar), a solução permite a redução para apenas poucas cópias que podem ser compartilhadas entre UNs por meio da tecnologia de container ou da virtualização de ferramentas de análise de dados.

Os desafios da TI para a integrar Big Data

Big Data é um desafio para a integração ágil. Como compartilhar dados entre várias unidades de negócios e, ao mesmo tempo, manter contratos de nível de serviço rigorosos? Como gerar mais valor com os dados já existentes?

Minerar Big Data é vantajoso, mas é uma tarefa complexa. Os cientistas de dados são responsáveis por analisar os dados em busca de insights e recomendações úteis para os negócios. Os engenheiros de dados precisam identificar, montar e gerenciar as ferramentas certas no pipeline de dados para viabilizar o trabalho dos cientistas de dados. Por fim, os administradores precisam trabalhar intensamente na infraestrutura para fornecer os serviços básicos que serão utilizados. Ao longo de todo esse processo, há também os desafios de integração, capacidade de armazenamento e cortes no orçamento de TI.

Ao buscar por uma solução de integração, estas são as perguntas que você deve se fazer:

  • As fontes de dados são confiáveis? Você tem apenas uma versão da realidade?

  • A capacidade de armazenamento é adequada? O armazenamento baseado em hardware segrega os dados, tornando-os difíceis de encontrar, acessar e gerenciar?

  • A arquitetura é capaz de se adaptar à constante evolução da tecnologia de dados?

  • Você está aproveitando todas as vantagens da cloud?

  • Os dados estão protegidos? Qual o plano de segurança para a proteção de Big Data?

Fundamentos de uma estratégia de big data bem-sucedida

Armazenamento

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

Nuvem híbrida

A nuvem híbrida é a combinação de dois ou mais ambientes de nuvem (pública ou privada) interconectados. Esse tipo de estrutura minimiza a exposição dos dados e permite que as empresas personalizem um portfólio escalável e flexível de recursos e serviços de TI.

Containers

Com os containers Linux, é possível empacotar e isolar aplicações para transferir dados entre ambientes diferentes (desenvolvimento, teste, produção etc.), sem perder qualquer funcionalidade. Os containers são uma solução simples e rápida para executar tarefas de processamento de Big Data.

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