O que são grandes dados? 10 ferramentas de big data mais populares

Publicados: 2023-01-18

O que são grandes dados?

Big data refere-se ao grande volume de dados estruturados e não estruturados que são gerados e coletados rapidamente, dificultando o processamento usando ferramentas tradicionais de processamento de dados. Esses grandes conjuntos de dados podem vir de várias fontes, como mídias sociais, dados de sensores e registros de transações. Os dados são analisados para descobrir insights e tomar melhores decisões.

Big data geralmente inclui conjuntos de dados com tamanhos além da capacidade das ferramentas de software comumente usadas para capturar, selecionar, gerenciar e processar os dados dentro de um tempo decorrido tolerável. O “tamanho” de big data é um alvo em constante movimento, a partir de agora um conjunto de dados é considerado big data se variar de algumas dezenas de terabytes a muitos petabytes de dados. As três principais características do big data são volume, velocidade e variedade.

Volume refere-se à quantidade de dados gerados, que podem ser em petabytes ou exabytes. Esses dados podem vir de várias fontes, como mídias sociais, dados de sensores e registros de transações, e podem ser estruturados ou não estruturados.

Velocidade refere-se à velocidade na qual os dados são gerados e precisam ser processados. Esses dados são gerados em tempo real e precisam ser analisados e processados rapidamente para serem úteis.

Variedade refere-se aos diferentes tipos de dados gerados, como texto, imagens, áudio e vídeo. Esses dados podem ser estruturados, semiestruturados ou não estruturados e requerem ferramentas e técnicas especializadas para processar e analisar.

Big data é usado em vários setores, como finanças, saúde, varejo e transporte, para obter insights e tomar melhores decisões. Análises avançadas, como aprendizado de máquina e inteligência artificial, costumam ser usadas para analisar big data para descobrir padrões, tendências e insights ocultos.

Alguns exemplos de big data

Dados de mídia social , como tweets, postagens no Facebook e fotos no Instagram, que podem fornecer informações sobre o sentimento e o comportamento do consumidor.
Dados do sensor , como dados coletados de dispositivos IoT, que podem fornecer informações sobre o desempenho do equipamento e a condição do ambiente.
Dados financeiros , como preços de ações e volumes de negociação, que podem fornecer informações sobre tendências de mercado e oportunidades de investimento.
Dados de assistência médica, como registros médicos eletrônicos e dados genômicos, que podem fornecer informações sobre a saúde do paciente e ajudar no desenvolvimento de novos tratamentos.
Dados de varejo , como dados de vendas e histórico de compras do cliente, que podem fornecer informações sobre o comportamento de compra do consumidor e ajudar no gerenciamento de estoque.
Dados de transporte , como dados de GPS de veículos e dados de tráfego, que podem fornecer informações sobre padrões de tráfego e ajudar na otimização de rotas.
Registre dados de servidores da Web , que podem fornecer informações sobre o comportamento do usuário e ajudar na otimização do site.
Dados genômicos , que podem fornecer informações sobre a predisposição genética para doenças e ajudar na medicina personalizada.

Esses são apenas alguns exemplos das muitas fontes de big data que estão sendo geradas e coletadas hoje. Os insights que podem ser obtidos com big data podem ser usados para melhorar a eficiência, otimizar operações e impulsionar o crescimento dos negócios.

Tipos de Big Data

Dados estruturados : esse tipo de dado é organizado em um formato específico, como em um banco de dados relacional. Exemplos de dados estruturados incluem transações financeiras, registros de clientes e dados de sensores.
Dados semiestruturados : esse tipo de dados possui alguma estrutura, mas não tanto quanto os dados estruturados. Exemplos de dados semiestruturados incluem e-mail, postagens de mídia social e arquivos de log.
Dados não estruturados : esse tipo de dado não possui estrutura predefinida e pode vir em várias formas, como texto, imagens, áudio e vídeo. Exemplos de dados não estruturados incluem imagens, vídeos, áudio e documentos de texto.
Dados de streaming : esse tipo de dados é gerado e processado em tempo real e requer ferramentas e técnicas especializadas para processar e analisar. Exemplos de dados de streaming incluem dados de mídia social, dados de sensores e dados do mercado financeiro.
Dados obscuros : esse tipo de dados são dados que uma organização coleta, processa e armazena, mas nunca usa. Os dados obscuros podem ser desestruturados e podem ser encontrados em várias formas, como e-mails, postagens de mídia social e arquivos de log.
Dados Públicos : Este tipo de dados é gerado por organizações governamentais, instituições de pesquisa e outras entidades que disponibilizam dados ao público. Os dados públicos podem ser usados para pesquisa e para melhorar os serviços públicos.

Cada um desses tipos de dados tem suas próprias características únicas e requer diferentes ferramentas e técnicas para processar e analisar. Compreender os diferentes tipos de big data pode ajudar as organizações a tomar melhores decisões sobre como gerenciar, armazenar e analisar seus dados.

Vantagens do Big Data

O processamento de big data tem várias vantagens, incluindo:

Tomada de decisão aprimorada : analisando grandes quantidades de dados, as organizações podem descobrir insights e padrões que não seriam visíveis com os métodos tradicionais. Isso pode levar a uma melhor tomada de decisão e planejamento estratégico.
Maior eficiência : o processamento de big data pode ajudar as organizações a identificar ineficiências e otimizar as operações. Por exemplo, pode ajudar no gerenciamento de estoque, na otimização da cadeia de suprimentos e na identificação e prevenção de fraudes.
Desenvolvimento de novos produtos : Big data pode ser usado para obter insights sobre o comportamento do consumidor, que podem ser usados para desenvolver novos produtos e serviços.
Personalização : Big data pode ser usado para criar experiências personalizadas para os clientes, como campanhas de marketing personalizadas e recomendações de produtos e serviços.
Economia de custos : ao identificar ineficiências e otimizar as operações, o processamento de big data pode ajudar as organizações a economizar dinheiro.
Detecção de fraude : Big data pode ser usado para detectar atividades fraudulentas, como fraude de cartão de crédito ou fraude de sinistros de seguro.
Manutenção preditiva : Big data pode ser usado para prever quando o equipamento provavelmente falhará, permitindo que as organizações programem a manutenção, reduzam o tempo de inatividade e aumentem a eficiência.
Modelagem preditiva : o big data pode ser usado para criar modelos preditivos que podem ajudar as organizações a fazer previsões sobre eventos futuros, como vendas, comportamento do cliente e muito mais.

No geral, o processamento de big data pode fornecer informações valiosas às organizações e ajudá-las a tomar melhores decisões, melhorar a eficiência e impulsionar o crescimento.

Principais ferramentas e softwares de Big Data

#1 Apache Hadoop

O Apache Hadoop é um software de código aberto que permite a distribuição de grandes conjuntos de dados em vários clusters de computadores utilizando uma interface de programação fácil de usar.

Recursos:
- Armazenamento distribuído e processamento de grandes conjuntos de dados
- Escalabilidade, pois o sistema pode ser facilmente expandido adicionando novos nós
- Tolerância a falhas, pois os dados são replicados entre os nós
- Suporte para uma ampla gama de formatos de dados e sistemas de armazenamento
- Alta taxa de transferência de dados
- Integração com outras ferramentas de big data, como Apache Spark e Apache Hive

Site do Apache Hadoop

#2 Apache Spark

O Apache Spark é um sistema de computação distribuída de código aberto que pode processar grandes conjuntos de dados rapidamente.

Recursos:
- Processamento de dados na memória para análise rápida
- Capacidade de lidar com diversos tipos de formatos de dados e sistemas de armazenamento.
- Suporte para SQL, streaming e aprendizado de máquina
- Integração com outras ferramentas de big data, como Apache Hadoop e Apache Kafka
- Pode ser executado em um cluster ou em uma única máquina
- APIs de alto nível para Java, Python e Scala

Site do Apache Spark

#3 Apache Kafka

O Apache Kafka é uma plataforma de streaming de eventos distribuídos de código aberto que pode lidar com fluxos de dados de alto volume, alto rendimento e baixa latência.

Recursos:
- Fluxo de dados tolerante a falhas e de alto rendimento
- Suporte para processamento de dados em tempo real
- Escalabilidade, pois o sistema pode ser facilmente expandido adicionando novos nós
- Suporte para uma ampla gama de formatos de dados e sistemas de armazenamento
- Integração com outras ferramentas de big data, como Apache Storm e Apache Hadoop

Site do Apache Kafka

#4 Elasticsearch

O Elasticsearch é um mecanismo de pesquisa baseado na biblioteca Lucene, que pode ser usado para pesquisa de texto completo, análise de desempenho e registro.

Recursos:
- Pesquisa e análise em tempo real
- Escalabilidade, pois o sistema pode ser facilmente expandido adicionando novos nós
- Capacidade de lidar com diversos tipos de formatos de dados e sistemas de armazenamento.
- Funcionalidade de pesquisa avançada, incluindo pesquisa facetada e pesquisa geoespacial
- Integração com outras ferramentas de big data, como Logstash e Kibana

Site Elasticsearch

#5 quadro

O Tableau é um software de inteligência de negócios e visualização de dados que pode se conectar a uma ampla variedade de fontes de dados e criar visualizações e painéis interativos.

Recursos:
- Interface de arrastar e soltar para criar visualizações
- Suporte para uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo plataformas de big data
- Recursos de interatividade e colaboração, como a capacidade de compartilhar visualizações e painéis
- Análise avançada, como previsão e modelagem estatística
- Integração com outras ferramentas de big data, como R e Python

Site do Tableau

#6 Tempestade Apache

O Apache Storm é um sistema de computação distribuído em tempo real que pode processar fluxos de dados em tempo real.

Recursos:
- Processamento de dados em tempo real
- Escalabilidade, pois o sistema pode ser facilmente expandido adicionando novos nós
- Capacidade de lidar com diversos tipos de formatos de dados e sistemas de armazenamento.
- Suporte para várias linguagens de programação, incluindo Java, Python e Ruby
- Integração com outras ferramentas de big data, como Apache Kafka e Apache Hadoop

Site Apache Storm

#7 Cloudera

Cloudera é uma distribuição do Apache Hadoop que inclui ferramentas e serviços adicionais para gerenciamento e análise de big data.

Recursos:
- Armazenamento distribuído e processamento de grandes conjuntos de dados
- Escalabilidade, pois o sistema pode ser facilmente expandido adicionando novos nós
- Capacidade de lidar com diversos tipos de formatos de dados e sistemas de armazenamento.
- Análise avançada, como aprendizado de máquina e SQL
- Integração com outras ferramentas de big data, como Apache Spark e Apache Kafka
- Disponível nas versões de código aberto e empresarial

Site da Cloudera

#8MongoDB

O MongoDB é um banco de dados NoSQL orientado a documentos que pode lidar com grandes quantidades de dados não estruturados.

Recursos:
- Suporte para documentos do tipo JSON
- Suporte para escala horizontal
- Suporte para linguagem de consulta avançada
- Suporte para análises em tempo real
- Integração com outras ferramentas de big data, como Apache Spark e Apache Hadoop
- Disponível nas versões de código aberto e empresarial

Site do MongoDB

#9 Databricks

Databricks é uma plataforma baseada em nuvem para engenharia de dados, aprendizado de máquina e análise.

Recursos:
- Suporte para Apache Spark
- Escalabilidade, pois o sistema pode ser facilmente expandido adicionando novos nós
- Capacidade de lidar com diversos tipos de formatos de dados e sistemas de armazenamento
- Análise avançada, como aprendizado de máquina e SQL
- Integração com outras ferramentas de big data, como Apache Kafka e Elasticsearch
- Disponível nas versões de código aberto e empresarial

Site do databricks

#10 Talend

O Talend é uma ferramenta de integração de big data que permite a integração e gerenciamento de big data de várias fontes.

Recursos:
- Capacidade de lidar com diversos tipos de formatos de dados e sistemas de armazenamento
- Suporte para várias linguagens de programação, incluindo Java, Python e Ruby
- Suporte para processamento de dados em tempo real
- Suporte para qualidade de dados e governança de dados
- Integração com outras ferramentas de big data, como Apache Hadoop, Apache Spark e MongoDB
- Disponível nas versões de código aberto e empresarial

Site Talend

Estas são algumas das ferramentas e softwares de big data mais populares atualmente disponíveis, mas também existem muitas outras opções. Vale a pena notar que muitas dessas ferramentas têm casos de uso específicos e é importante escolher a ferramenta certa para o trabalho.