O que é a análise de Big Data?

A análise de Big Data utiliza técnicas analíticas avançadas em volumes maciços de dados complexos para obter percepções acionáveis que podem ajudar a reduzir os custos operacionais, aumentar a receita e melhorar o envolvimento do cliente em uma empresa.

Esta página abordará o assunto:

• O que é big data?
• Tipos de análise de Big Data
• Benefícios da análise de big data
• Casos de uso para análise de Big Data
• Desafios da análise de Big Data
• Ferramentas de análise de Big Data
• Como o Couchbase ajuda na análise de Big Data
• Conclusão

O que é big data?

O termo "big data" refere-se à coleta e ao processamento de grandes quantidades de dados diversos que podem ser estruturados, semiestruturados ou não estruturados e, em muitos casos, uma combinação dos três tipos. Normalmente, as organizações coletam os dados de fontes internas, como sistemas operacionais de negócios, e fontes externas, como notícias, clima e mídia social. Devido à sua diversidade e ao seu volume, o big data traz consigo uma complexidade inerente.

Tipos de análise de Big Data

Ao examinar o big data usando técnicas estatísticas, tendências, padrões e correlações, você pode descobrir insights que ajudam sua organização a tomar decisões de negócios bem informadas. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem aproveitar ainda mais os insights para prever resultados prováveis e recomendar o que fazer em seguida. Embora existam muitas maneiras de usar a análise de Big Data, em geral, você pode aproveitá-la de quatro maneiras:

Análise descritiva

A análise descritiva determina "o que aconteceu", medindo as finanças, a produção e as vendas. Determinar "o que aconteceu" é normalmente a primeira etapa de uma análise de Big Data mais ampla. Depois que a análise descritiva identifica as tendências, você pode usar outros tipos de análise para discernir as causas e recomendar a ação apropriada.

Análise de diagnóstico

A análise de diagnóstico se esforça para determinar "por que isso aconteceuou seja, se há alguma relação causal nos dados a partir de insights descobertos pela análise descritiva.

Análise preditiva

As técnicas de análise preditiva utilizam algoritmos de aprendizado de máquina e modelagem estatística em dados históricos e em tempo real para determinar "O que acontecerá em seguidaO termo "comportamento" significa os resultados ou comportamentos mais prováveis em uma determinada situação ou condição.

Análise prescritiva

A análise prescritiva usa algoritmos de simulação complexos para determinar "Qual é a próxima melhor ação?" com base nos resultados da análise descritiva e preditiva. O ideal é que a análise prescritiva produza recomendações para otimização dos negócios.

Benefícios da análise de big data

Os insights da análise de Big Data podem permitir que uma organização interaja melhor com seus clientes, ofereça serviços mais personalizados, forneça produtos melhores e, por fim, seja mais competitiva e bem-sucedida. Alguns dos benefícios do uso da análise de Big Data incluem:

• Compreensão e uso de tendências históricas para prever resultados futuros para a tomada de decisões estratégicas
• Otimizar os processos de negócios e torná-los mais eficientes para reduzir os custos
• Engajar melhor os clientes, compreendendo suas características, preferências e sentimentos para obter ofertas e recomendações mais personalizadas
• Reduzir os riscos corporativos por meio de uma maior conscientização das operações comerciais

Casos de uso para análise de Big Data

Devido à sua capacidade de determinar tendências históricas e fornecer recomendações com base na consciência situacional, a análise de Big Data tem um valor extraordinário para organizações de qualquer porte em qualquer setor, mas especialmente para empresas maiores com enormes pegadas de dados. Alguns casos de uso prático da análise de Big Data incluem:

• Varejistas usam big data para fornecer recomendações hiperpersonalizadas
• Empresas de manufatura que monitoram a cadeia de suprimentos ou as operações de montagem para prever falhas ou interrupções antes que elas ocorram, evitando paralisações dispendiosas
• Empresas de serviços públicos que executam dados de sensores em tempo real por meio de modelos de aprendizado de máquina para identificar problemas e ajustar as operações em tempo real
• Empresas de bens de consumo que monitoram a mídia social em busca de sentimentos em relação a seus produtos para informar campanhas de marketing e direcionamento de produtos

Esses são apenas alguns exemplos de como você pode usar insights acionáveis para reduzir os custos operacionais, aumentar a receita e melhorar o envolvimento do cliente em uma empresa.

Desafios da análise de Big Data

Por envolver volumes imensos de dados em vários formatos, a análise de Big Data traz uma complexidade significativa e desafios específicos que uma organização deve considerar, inclusive a pontualidade, a acessibilidade dos dados e a escolha da abordagem correta para os objetivos. Tenha esses desafios em mente ao planejar iniciativas de análise de Big Data para a sua organização:

Muito tempo para o insight
Obter insights operacionais o mais rápido possível é o objetivo final de qualquer esforço de análise. No entanto, a análise de Big Data normalmente envolve a cópia de dados de fontes diferentes e o carregamento em um sistema analítico usando ETL processos que levam tempo - quanto mais dados você tem, mais tempo leva. Por esse motivo, a análise não pode começar até que todos os dados tenham sido transferidos para o sistema analítico e verificados, o que torna quase impossível obter informações em tempo real. Embora as atualizações após um carregamento inicial possam ser incrementais, elas ainda incorrem em atrasos à medida que as alterações se propagam dos sistemas de origem para o sistema analítico, diminuindo o tempo de obtenção de informações.

Organização e qualidade dos dados
Os Big Data devem ser armazenados e organizados de forma que sejam facilmente acessíveis. Como envolvem grandes volumes de dados em vários formatos de diversas fontes, as organizações precisam investir tempo, esforço e recursos significativos para implementar o gerenciamento da qualidade dos dados.

Segurança e privacidade de dados
Os sistemas de Big Data podem apresentar problemas de segurança e privacidade devido à possível sensibilidade dos elementos de dados que contêm - e quanto maior o sistema, maior o desafio. O armazenamento e a transferência de dados devem ser criptografados e o acesso deve ser totalmente auditável e controlado por meio de credenciais de usuário, mas também é preciso considerar como os dados são analisados. Por exemplo, talvez você queira analisar os dados dos pacientes em um sistema de saúde. Entretanto, as normas de privacidade podem exigir que você os torne anônimos antes de copiá-los para outro local ou usá-los para análises avançadas. A abordagem da segurança e da privacidade em um esforço de análise de Big Data pode ser complicada e demorada.

Encontrar as tecnologias certas para a análise de Big Data
As tecnologias de armazenamento, processamento e análise de Big Data estão disponíveis há anos, e há muitas opções e arquiteturas possíveis a serem empregadas. As organizações devem determinar seus objetivos e encontrar as melhores tecnologias para sua infraestrutura, requisitos e nível de especialização. As organizações devem considerar os requisitos futuros e garantir que a pilha de tecnologia escolhida possa evoluir de acordo com suas necessidades.

Ferramentas de análise de Big Data

A análise de Big Data é um processo apoiado por várias ferramentas que trabalham juntas para facilitar partes específicas do processo de coleta, processamento, limpeza e análise de Big Data. Algumas tecnologias comuns incluem:

Hadoop

O Hadoop é uma estrutura de código aberto criada com base no Google MapReduce. Ele foi projetado especificamente para armazenar e processar big data. Fundado em 2002, o Hadoop pode ser considerado o estadista mais antigo do cenário tecnológico de Big Data. A estrutura pode lidar com grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados, mas pode ser lenta em comparação com as tecnologias de Big Data mais recentes, como o Spark.

Faísca

O Spark é uma estrutura de computação em cluster de código aberto da Apache Foundation que fornece uma interface para programação em clusters. O Spark pode lidar com processamento em lote e em fluxo para computação rápida e, em geral, é mais rápido que o Hadoop porque é executado na memória em vez de ler e gravar dados intermediários em discos.

Bancos de dados NoSQL

Os bancos de dados NoSQL são bancos de dados não relacionais que normalmente armazenam dados como documentos JSON, que são flexíveis e sem esquema, o que os torna uma ótima opção para armazenar e processar big data bruto e não estruturado. Os bancos de dados NoSQL também são distribuídos, executados em clusters de nós para garantir alta disponibilidade e tolerância a falhas. Alguns bancos de dados NoSQL suportam a execução na memória, o que torna os tempos de resposta das consultas excepcionalmente rápidos.

Kafka

O Apache Kafka é uma plataforma de streaming de eventos distribuídos de código aberto que transmite dados de fontes do editor, como aplicativos da Web e móveis, bancos de dados, logs, middleware orientado a mensagens e muito mais. O Kafka é útil para streaming em tempo real e análise de big data.

Ferramentas de aprendizado de máquina

Em geral, os sistemas de análise de Big Data utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para prever resultados, fazer previsões, fornecer recomendações ou reconhecer padrões nos dados. As ferramentas de aprendizado de máquina geralmente vêm acompanhadas de uma biblioteca de algoritmos que você pode usar para várias análises, e há muitas opções gratuitas e de código aberto, como scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, KNIME e outras.

Ferramentas de visualização de dados e business intelligence

Você pode comunicar os insights da análise de big data por meio de visualizações de dados, como tabelas, gráficos, quadros e mapas. As ferramentas de visualização de dados e business intelligence representam os resultados das análises de forma sucinta, e muitas são especializadas na criação de painéis que monitoram os principais indicadores e fornecem alertas sobre problemas.

Como o Couchbase ajuda na análise de Big Data

Couchbase Capella™ é um banco de dados distribuído na nuvem que combina os pontos fortes dos bancos de dados relacionais, como transações SQL e ACID, com a flexibilidade e a escala do JSON.

O Capella oferece recursos de vários modelos, como processamento na memória para aumentar a velocidade, replicação automática de dados para alta disponibilidade e failover, pesquisa de texto completo integrada para adicionar pesquisa a aplicativos e eventos para acionar ações com base em alterações nos dados. Ele ainda vem com um assistente de codificação baseado em IA chamado Capella iQ para ajudar na elaboração de consultas e na manipulação de dados, facilitando a adoção.

Graças ao seu modelo de armazenamento de documentos JSON e à arquitetura que prioriza a memória, o Capella é ideal para sistemas de análise de Big Data, pois pode armazenar grandes quantidades de diversos dados semiestruturados e não estruturados e fazer consultas rápidas aos dados.

O Capella também pode trabalhar nativamente com outras ferramentas de análise de big data usando conectores para Faísca, Kafkae Tableau para visualização de dados, permitindo que uma organização crie pipelines de dados analíticos altamente dimensionáveis e eficientes.

O melhor de tudo é que o Capella inclui análisesA Capella, Inc., oferece um serviço que permite a análise de dados operacionais sem a necessidade de movê-los por meio de processos demorados de ETL. Ao eliminar a necessidade de copiar dados operacionais antes de analisá-los, o serviço de análise permite a análise quase em tempo real, e o serviço pode ingerir, consolidar e analisar dados JSON de clusters Capella, AWS S3 e Azure Blob Storage.

Conclusão

A análise de Big Data promete possibilitar uma organização mais eficiente, competitiva e centrada no cliente por meio de sua capacidade de descobrir áreas problemáticas, fornecer recomendações para melhorias e prever comportamentos prováveis que podem informar o envolvimento do consumidor.

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