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Essa tecnologia está transformando os negócios empresariais. Para ser usada com eficiência é importante definir os melhores tipos de análise e entender sua estrutura.
O Big Data trouxe diversas modificações para o modo como as empresas tratam, armazenam e processam informações. O aumento no volume e complexidade dos dados gerados pela sociedade, estruturados ou não, só podem ser absorvidos graças a essa tecnologia.
A análise desses dados tem assumido um papel de destaque nas estratégias de negócios empresariais e, para obter os resultados desejados, é necessário entender a fundo como é sua estrutura e as diferentes maneiras como é feita.
Há quatro tipos de análise que se destacam entre as empresas devido a facilidade de uso e potencialidade de seus resultados: a preditiva, prescritiva, descritiva e diagnóstica. Confira a seguir a finalidade de cada uma delas:
Preditiva: examina os dados em busca de possibilidades futuras, utilizando técnicas de estatísticas, mineração de dados, probabilidades e predições. Seu objetivo é responder a pergunta “O que vai acontecer?”, por isso informações como hábitos de compra e histórico de consumo são mapeadas para a tomada de decisão.
Prescritiva: utilizada para identificar quais as melhores medidas a serem implementadas em situações específicas. Ela usa análise gráfica, aprendizagem de máquina, processamentos complexos de eventos, entre outros, para traçar possíveis consequências das ações tomadas.
Descritiva: realiza a mineração de dados na base da cadeia de Big Data para que seja possível compreender em tempo real os acontecimentos. Essa forma de análise permite visualizar os dados, entender o que significam no momento atual sem ser necessário relacioná-los a padrões.
Diagnóstica: examina os dados para compará-los com períodos anteriores. Normalmente utilizada para saber o que está funcionando, o que não está e como isso afeta os negócios. Ela permite entender a razão dos desdobramentos das ações adotadas pela empresa para que sejam modificadas caso não estejam funcionando.
Contar com Big Data nos negócios promete muito em termos de valor comercial, mas pode ser difícil para as empresas determinar como implementar a arquitetura e as ferramentas necessárias para aproveitá-la de forma eficiente.
Diversos pontos devem ser levados em conta além dos tipos de análise. Primeiramente, a organização precisa determinar o que pretende realizar com o Big Data para determinar quais ferramentas são necessárias. Confira alguns dos questionamentos que devem ser levantados antes de se iniciar a implantação:
- Comprar ou construir?
A primeira questão a ser decidida é se a empresa deve comprar um grande sistemas de dados ou criá-lo do zero. Há produtos que podem ser, simplesmente, implementados, enquanto outros são usados para construir um grande sistema de dados.
Na compra, a empresa poderá contar com uma rápida e simples implementação. No entanto, nessa modalidade, as ferramentas geralmente funcionam melhor com dados de baixa diversidade. Por isso, se a organização conta com a parceria de um fornecedor confiável, é uma melhor opção incorporar novos produtos e experimentar grandes ferramentas de dados.
Muitas das ferramentas populares para construir um grande sistema de dados são baratas ou gratuitas, mas podem ser muito complexas. A interoperabilidade é, muitas vezes, um dos maiores problemas enfrentados pelos administradores que seguem esta rota. Por isso, para se decidir, a empresa precisa levar em conta se possui uma equipe de TI capacitada para lidar com todos os processos.
- Dados em lote ou em transmissão?
Produtos, como o Hadoop, que oferecem dados em lote, são descritivos e podem lidar com grandes volumes. Eles também podem ser agendados e geralmente são usados em testes por cientistas de dados.
Já os produtos que fornecem recursos de transmissão podem ser capturados para criar modelos preditivos. Com a transmissão de dados, a velocidade supera a fidelidade dos dados, mas também oferece grande escala e variedade. Além disso, é útil para as organizações que utilizam a cultura DevOps.
- Nuvem pública ou privada?
Para decidir entre os dois modelos, a empresa precisa levar em conta as necessidades de dados, segurança, conformidade e as características de cada modelo.
Na nuvem pública, as operações são realizadas pelo prestador de serviços. A empresa contará com benefícios, como a economias de escalas e custos reduzidos, pagando somente pelos recursos e demandas de capacidade utilizadas. Como o volume de dados pode aumentar ou diminuir repentinamente, os gastos não podem ser previstos.
Já o modelo privado é desenvolvido para atender exclusivamente as necessidades da empresa, permitindo que ela hospede aplicativos e infraestruturas completas na nuvem e dediquem maiores esforços relacionados à segurança dos acessos e controles dos dados.
- DAS ou NAS?
O armazenamento em anexo direto (DAS) costumava ser a única maneira de implantar um cluster Hadoop. No entanto, agora que as redes IP aumentaram a sua largura de banda, a opção de armazenamento em rede (NAS) pode ser considerada mais viável para grandes volumes de dados.
Com o DAS, a empresa conta com maior facilidade para começar o processo de análise. Esse modelo funciona bem com dados de transmissão e os conceitos definidos pelo software. Ele ainda lida de forma efetiva com o crescimento linear no desempenho e armazenamento.
Agora, ao utilizar o NAS, a empresa terá facilidade em se ocupar com multiprotocolos, eficiência em trabalhar com escala, além de atender às necessidades de segurança e conformidade.
O mercado do Big Data ainda é relativamente novo em vista de todo o seu potencial. Esse fenômeno ainda passará por diversas mudanças e, junto da Cloud Computing, transformará, cada vez mais, a forma como as empresas lidam com seus negócios e sendo um grande diferencial para estar à frente dos concorrentes. Por isso é essencial contar com uma arquitetura eficiente que atenda a todas as necessidades da corporação.
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