Categoria: Big Data

O Big Data Analytics ajuda você a:

• Reduzir custos;
• Tomar decisões mais rapidamente;
• Otimizar o desempenho dos negócios;
• Gerenciar dados e
• Analisar e prever tendências.

O principal objetivo do Big Data é capturar, processar e analisar os dados estruturados e não estruturados para melhorar os resultados do cliente.

Big Data, como o nome sugere, é algo relacionado a dados, em que big significa grande ou enorme. Simplificando, Big Data refere-se a grandes quantidades de dados (em termos de volume) que não podem ser digeridos (processados) com aplicativos tradicionais de processamento de dados de maneira eficaz. À medida que os dados aumentam, eles também se tornam mais complexos e requerem técnicas matemáticas e estatísticas mais avançadas e robustas para obter o que queremos dos dados.

Muitas ferramentas de análise de Big Data obtêm seus dados de várias fontes, como mídias sociais, web e bancos de dados adicionais, e depois executam análises detalhadas desses dados para descobrir insights. O que separa a análise de Big Data de algo, como a análise de negócios, é o grande volume de dados sendo processado e as técnicas analíticas aplicadas a esses dados. Essas ferramentas geralmente exigem conhecimento avançado de técnicas de análise de dados e fazem uso de tecnologias como Apache Hadoop e análises baseadas em nuvem.

A análise de Big Data pega esses dados e os apresenta de maneiras significativas, utilizando visualizações e painéis poderosos. Dados bem apresentados podem fornecer aos tomadores de decisão e gerentes as informações necessárias para, por exemplo, avançar com lançamentos de produtos ou reduzir seus esforços de marketing.

Esse tipo de software geralmente usa quatro tipos de análise para ajudar a gerar e descobrir insights:

• Análise prescritiva;
• Análise descritiva;
• Análise preditiva e
• Análise de diagnóstico.

Pode ser difícil de acreditar, mas a análise de Big Data pode ajudar os usuários a reduzir custos em seus negócios. O Hadoop e as análises baseadas na nuvem oferecem maneiras baratas e eficientes de armazenar os dados dos usuários. O benefício adicional de ter uma visão geral de alto nível é que você pode ver as facetas de seu negócio com desempenho abaixo e abaixo do desempenho.

Por exemplo, digamos que seu departamento de marketing esteja trazendo um grande número de leads, mas seus clientes estão abandonando seus carrinhos durante a fase de pagamento, ao utilizar a análise de Big Data, você pode investigar quais fatores estão contribuindo para a perda de vendas e tratá-los. Talvez sua página de checkout não esteja bem otimizada? Você pode gastar recursos adicionais em engenharia para solucionar o problema.

Tome decisões mais rapidamente

Com ampla disponibilidade de dados, os usuários geralmente são capazes de tomar decisões críticas rapidamente, portanto é necessário gastar menos tempo analisando pequenos pontos de dados que ainda não foram analisados ​​ou compilados.

Otimize o desempenho dos negócios

Ver todas as facetas da sua empresa traz benefícios significativos porque permite que os usuários diagnostiquem pontos problemáticos ou deficiências e os tratem. Quando determinados departamentos não estão executando ou atendendo aos KPIs, os usuários podem investigar o motivo. A maioria dos produtos de análise de Big Data ajudará a fornecer pelo menos algumas informações de diagnóstico, como fatores de corroboração ou pontos de dados associados.

Gerenciar dados

O gerenciamento de dados, geralmente conhecido como governança de dados, é um recurso crítico do Big Data. Como regulamentações como o Regulamento Geral de Proteção de Dados continuam a ter um impacto na maneira como as empresas lidam com dados, controlar o fluxo desses dados é uma questão de importância crítica. O gerenciamento da qualidade dos dados geralmente inclui limpeza, colheita, distribuição e contextualização dos dados.

Analisar e prever tendências

Prever tendências e analisar comportamentos estão entre os recursos mais cobiçados da análise de Big Data. Trabalhando com dados e evidências históricas, a análise de Big Data tentará fazer projeções e previsões, além de contar com vários fatores adicionais que podem influenciar os resultados. Fatores como sazonalidade, flutuações de preço, discrepâncias, comportamento do consumidor, interação com a marca e mais são geralmente considerados nas previsões.

Como um benefício adicional, as previsões ajudam os líderes a se prepararem para o futuro, digamos que um determinado produto, como ovos de Páscoa de plástico, seja vendido bem na primavera, de acordo com dados históricos, os gerentes podem garantir que eles tenham muitos em estoque para o boom sazonal.

Compartilhe insights

Compartilhar idéias com outras pessoas da sua organização é uma função crítica de qualquer conjunto de análises, não apenas da análise de Big Data. Quase sempre, essas descobertas de dados são comunicadas através do uso de painéis, relatórios e visualizações, cada uma das quais serve a seus propósitos exclusivos.

Os painéis são janelas interativas com atualização ao vivo em dados brutos, eles geralmente são altamente personalizados para casos de uso específicos, como marketing, vendas ou gerenciamento. Enquanto os relatórios são gerados e depois considerados “completos”, um painel tecnicamente nunca é completo. Ele mostra informações em tempo real, utilizando visualizações para transmitir informações de maneira significativa. Os painéis geralmente podem ser manipulados e explorados pelo usuário.

Por outro lado, os relatórios são partes estáticas de conteúdo que compilam informações designadas e as entregam usando figuras, visualizações ou ambas. Muitas vezes, os relatórios são gerados no final de uma jornada de trabalho ou em qualquer período de tempo definido e servem como parâmetros de desempenho.

As visualizações se referem aos componentes vitais e ilustrativos que são frequentemente utilizados por painéis e relatórios. As visualizações ajudam a contar a história dos dados, comunicando-se de maneira eficiente e significativa. Algumas ferramentas de visualização incluem:

Gráficos;

Heatmaps;

Fluxogramas;

Nuvens de palavras;

Linhas do tempo;

Perguntas frequentes e

Como o Big Data pode melhorar o desempenho dos negócios?.

As ferramentas de Big Data atraem grandes quantidades de dados em todo o espectro de seus negócios, quando tomadores de decisão e gerentes podem ver a amplitude e o escopo de sua empresa, e como ela está se saindo, eles podem tomar medidas para capitalizar as vitórias e otimizar suas perdas.

Estou pronto para o Big Data?

Existem alguns fatores-chave que determinam se sua empresa está ou não pronta para começar a tirar proveito da análise de Big Data. Considerar:

• Objetivos da sua organização na utilização de dados;
• Pontos problemáticos e pontos fracos do seu negócio;
• Comportamento inexplicável e errático do cliente;
• A sua organização precisa acompanhar certas facetas dos negócios e
• Falta de progresso.

Como seleciono uma solução de Big Data Analytics?

Escolher uma ferramenta de análise de Big Data que atenda às necessidades de seus negócios não é uma tarefa fácil, lembre-se de alguns aspectos essenciais ao procurar software.

Pense nas necessidades da sua empresa, em primeiro lugar, depois decida quais recursos de análise de Big Data você precisará, pense no que deseja e inicie a lista de produtos. Temos páginas selecionadas de produtos com listas de recursos e benefícios para ajudar a tornar esse processo um pouco mais fácil. Também temos uma ferramenta útil chamada Requirements Hub que pode ajudar os usuários a criar uma lista de requisitos para seus negócios.

Em seguida, pense no seu orçamento. Quanto você está disposto a gastar e deseja ir mais alto pelos recursos necessários?

Quando você sentir que possui o suficiente das informações necessárias, é hora de iniciar uma solicitação de proposta, que é uma tarefa por si só. Se você nunca fez uma RFP de análise antes, vá para o nosso artigo, que explica o processo em profundidade.

As 10 melhores ferramentas de Big Data de código aberto para 2020

Quando falamos sobre ferramentas de Big Data vários aspectos entram em cena a respeito. Por exemplo, qual o tamanho dos conjuntos de dados, que tipo de análise faremos neles, qual é a saída esperada, etc. Portanto, em termos gerais, podemos categorizar a lista de ferramentas de código aberto de Big Data nas seguintes categorias: com base em dados lojas, como plataformas de desenvolvimento, como ferramentas de desenvolvimento, ferramentas de integração, para ferramentas de análise e relatório.

Preparando-se para a entrevista com Big Data? Aqui estão as 50 principais perguntas da Big Data com respostas detalhadas para quebrar a entrevista!

Por que existem tantas ferramentas de Big Data de código aberto no mercado?

Sem dúvida, o Hadoop é a única razão e seu domínio no mundo dos Big Data como uma plataforma de Big Data de código aberto. Portanto, a maioria dos grupos ou organizações ativas desenvolve ferramentas de código aberto para aumentar a possibilidade de adoção no setor. Além disso, é fácil baixar e usar uma ferramenta de código aberto, livre de qualquer sobrecarga de licenciamento.

Se examinarmos de perto a lista de ferramentas de código aberto de Big Data, o resultado pode ser desconcertante. Como as organizações estão desenvolvendo rapidamente novas soluções para alcançar a vantagem competitiva no mercado de Big Data, é útil se concentrar nas ferramentas dessa plataforma de código aberto que estão impulsionando este setor.

As 10 melhores ferramentas de Big Data de código aberto em 2020

Com base na popularidade e usabilidade, listamos as dez ferramentas de código aberto a seguir como as melhores ferramentas de Big Data de código aberto em 2020.

1. Hadoop

O Apache Hadoop é a ferramenta mais importante e usada no setor de Big Data, com sua enorme capacidade de processamento de dados em larga escala. Essa é uma estrutura 100% de código aberto e é executada em hardware comum em um data center existente. Além disso, ele pode ser executado em uma infraestrutura de nuvem. O Hadoop consiste em quatro partes:

Sistema de arquivos distribuídos do Hadoop: Comumente conhecido como HDFS, é um sistema de arquivos distribuídos compatível com largura de banda de escala muito alta.

MapReduce: um modelo de programação para o processamento de Big Data.

YARN: é uma plataforma usada para gerenciar e agendar os recursos do Hadoop na infraestrutura do Hadoop.

Bibliotecas: Para ajudar outros módulos a trabalhar com o Hadoop.

Planejando construir uma carreira no Big Data Hadoop? Aqui estão os 20 termos mais importantes do Hadoop que você deve saber para se tornar um profissional do Hadoop.

2. Apache Spark

O Apache Spark é o próximo hype na indústria entre as ferramentas de Big Data. O ponto principal desta ferramenta de código aberto é que preenche as lacunas do Apache Hadoop em relação ao processamento de dados. Curiosamente, o Spark pode lidar com dados em lote e em tempo real. Como ele processa dados na memória, isso acontece muito mais rapidamente que o processamento em disco tradicional. Este é realmente um ponto positivo para os analistas que lidam com certos tipos de dados para obter resultados mais rápidos.

O Apache Spark é flexível para trabalhar com o HDFS e com outros armazenamentos de dados, por exemplo, com o OpenStack Swift ou o Apache Cassandra. Também é muito fácil executar o Spark em um único sistema local para facilitar o desenvolvimento e os testes.

O Spark Core é o coração do projeto e facilita muitas coisas como:

Transmissão de tarefas distribuídas;

Agendamento e

Funcionalidade de E / S.

O Spark é uma alternativa ao MapReduce do Hadoop, ele pode executar trabalhos 100 vezes mais rápido que o MapReduce do Hadoop. Se você quiser saber o motivo, leia o blog anterior sobre os 11 principais fatores que tornam o Apache Spark mais rápido.

3. Apache Storm

O Apache Storm é uma estrutura distribuída em tempo real para o processamento confiável do fluxo de dados ilimitado. Essa ferramenta suporta qualquer linguagem de programação e seus recursos exclusivos são:

Escalabilidade maciça;

Tolerância ao erro;

Abordagem “falhe rápido, reinicialização automática”;

O processo garantido de cada tupla;

Escrito em Clojure;

Executa na JVM;

Suporta topologia de gráfico acrílico direto (DAG);

Suporta vários idiomas e

Suporta protocolos como JSON.

As topologias de tempestade podem ser consideradas semelhantes ao trabalho do MapReduce. No entanto, no caso do Storm, é o processamento de dados de fluxo em tempo real, em vez de ser em lote. Com base na configuração da topologia, o planejador Storm distribui as cargas de trabalho para os nós. E ele pode interoperar com o HDFS do Hadoop através de adaptadores, se necessário, que é outro ponto que o torna útil como uma ferramenta de Big Data de código aberto.

4. Cassandra

O Apache Cassandra é um banco de dados de tipo distribuído para gerenciar um grande conjunto de dados nos servidores. Essa é uma das melhores ferramentas de Big Data que processa principalmente conjuntos de dados estruturados, que fornece serviço altamente disponível, sem ponto único de falha. Além disso, possui certos recursos que nenhum outro banco de dados relacional e qualquer banco de dados NoSQL podem fornecer. Esses recursos são:

Disponibilidade contínua como fonte de dados;

Desempenho escalável linear;

Operações simples;

Nos centros de dados, fácil distribuição destes;

Pontos de disponibilidade na nuvem;

Escalabilidade e

Atuação.

A arquitetura Apache Cassandra não segue a arquitetura mestre-escravo e todos os nós desempenham o mesmo papel. Ele pode lidar com vários usuários simultâneos nos data centers, portanto, adicionar um novo nó não importa no cluster existente, mesmo no período de atividade.

5. RapidMiner

O RapidMiner é uma plataforma de software para atividades de ciência de dados e fornece um ambiente integrado para:

Preparação de dados;

Aprendizado de máquina;

Mineração de texto;

Análise preditiva;

Aprendizagem profunda;

Desenvolvimento de aplicações e

Prototipagem.

Essa é uma das ferramentas úteis de Big Data que oferecem suporte a diferentes etapas do aprendizado de máquina, como:

Preparação de dados;

Visualização;

Análise preditiva;

Validação do modelo;

Otimização;

Modelagem estatística;

Avaliação e

Desdobramento, desenvolvimento.

O RapidMiner segue um modelo de cliente / servidor em que o último pode estar localizado no local ou em uma infraestrutura de nuvem. É escrito em Java e fornece uma GUI para projetar e executar fluxos de trabalho, além de poder fornecer 99% de uma solução analítica avançada.

6. MongoDB

O MongoDB é um banco de dados NoSQL de código aberto compatível com várias plataformas e com muitos recursos embutidos. É ideal para empresas que precisam de dados rápidos e em tempo real para tomar decisões instantâneas. E também para usuários que desejam experiências baseadas em dados. É executado na pilha de software MEAN, aplicativos NET e plataforma Java.

Alguns recursos notáveis ​​do MongoDB são:

Pode armazenar qualquer tipo de dados como inteiro, string, array, objeto, booleano, data etc.

Ele fornece flexibilidade na infraestrutura baseada em nuvem.

É flexível e particiona facilmente os dados entre os servidores em uma estrutura de nuvem.

O MongoDB usa esquemas dinâmicos, portanto você pode preparar dados rapidamente, sendo essa uma outra maneira de economizar custos.

7. Ferramenta de Programação R

Essa é uma das ferramentas de Big Data de código aberto amplamente usadas neste setor para análise estatística de dados. A parte mais positiva dessa ferramenta é, embora usada para análise estatística, como usuário, você não precisa ser um especialista neste quesito. O R possui sua própria biblioteca pública CRAN (Comprehensive R Archive Network), que consiste em mais de 9000 módulos e algoritmos para análise estatística de dados.

R pode ser executado no servidor Windows e Linux, bem como no servidor SQL etambém suporta Hadoop e Spark. Usando essa ferramenta, é possível trabalhar com dados discretos e experimentar um novo algoritmo analítico para análise. É uma linguagem portátil e sendo assim, um modelo R construído e testado em uma fonte de dados local pode ser facilmente implementado em outros servidores ou mesmo em um data lake Hadoop.

8. Neo4j

O Hadoop pode não ser uma escolha inteligente para todos os problemas relacionados ao Big Data. Por exemplo, quando você precisa lidar com um grande volume de dados de rede ou problemas relacionados a gráficos, como redes sociais ou padrão demográfico, um banco de dados de gráficos pode ser uma escolha perfeita.

O Neo4j é uma das ferramentas de Big Data que é amplamente usada no banco de dados de gráficos neste setor. Segue a estrutura fundamental do banco de dados de gráficos, que é a relação de dados interconectada dos nós. Ele mantém um padrão de valor-chave no armazenamento de dados.

Recursos notáveis ​​do Neo4j são:

Suporta transação ACID;

Alta disponibilidade;

Escalável e confiável;

Flexível, pois não precisa de um esquema ou tipo de dados para armazenar dados;

Pode integrar-se com outros bancos de dados e

Suporta linguagem de consulta para gráficos que é comumente conhecido como Cypher.

9. Apache SAMOA

O Apache SAMOA está entre as conhecidas ferramentas de Big Data usadas para algoritmos de streaming distribuídos para mineração de Big Data. Além de mineração de dados, ele também é usado para outras tarefas de aprendizado de máquina, como:

Classificação;

Agrupamento;

Regressão e

Abstração de programação para novos algoritmos.

É executado na parte superior dos DSPEs (mecanismos de processamento de fluxo distribuído). O Apache Samoa é uma arquitetura conectável e permite a execução em vários DSPEs que incluem:

Apache Storm;

Apache S4;

Apache Samza e

Apache Flink.

Devido às razões abaixo, Samoa tem imensa importância como a ferramenta de Big Data de código aberto do setor:

Você pode programar uma vez e executá-lo em qualquer lugar;

Sua infraestrutura existente é reutilizável, portanto você pode evitar a implantação de ciclos;

Sem tempo de inatividade do sistema e

Não há necessidade de processo complexo de backup ou atualização.

10. HPCC

O cluster de computação de alto desempenho (HPCC) é outro entre os melhores.

Ele é outra das melhores ferramentas de Big Data, considerada o concorrente do Hadoop neste mercado. É uma das ferramentas de Big Data de código aberto sob a licença Apache 2.0 e alguns dos seus principais recursos são:

Ajuda no processamento de dados paralelo;

Plataforma de computação de dados distribuídos de código aberto;

Segue arquitetura nada compartilhada;

Executa em hardware de commodity;

Vem com pacotes binários suportados para distribuições Linux ;

Oferece suporte ao gerenciamento completo do fluxo de trabalho de Big Data;

A plataforma inclui:

           Thor: para manipulação de dados orientada a lotes, seus links e análises e

           Roxie: para entrega e análise de dados em tempo real.

Implicitamente um mecanismo paralelo;

Mantém o encapsulamento de código e dados;

Extensível;

Altamente otimizado;

Ajuda a criar planos gráficos de execução e

Compila em C ++ e código de máquina nativo.

Conclusão

Para entrar no setor de Big Data é sempre bom começar com o Hadoop. Um treinamento de certificação no Hadoop associa muitas outras ferramentas de Big Data, como mencionado acima. Escolha qualquer um dos principais caminhos de certificação da Cloudera ou da Hortonworks e prepare-se para o mercado como profissional do Hadoop ou de Big Data.