Como sobreviver sem dados? Impossível, eles são os nossos motores para tomadas de decisão e construção de estratégias. Contudo, o aumento da geração de dados tem desafiado a capacidade de processamento de Big Data das organizações.
Diante disso, é preciso traçar estratégias adequadas ao perfil da sua empresa. Por isso, hoje existe uma busca por soluções que assegurem a segurança e a acessibilidade dessas informações. Mas que não haja prejuízo na velocidade de processamento desses dados e nem seja oneroso para as organizações, complexo não é mesmo?
Pode ficar tranquilo(a), neste artigo separamos dicas essenciais para que, você, consiga gerir um volume de dados imenso a partir de técnicas e ferramentas para o processamento de Big Data. Boa Leitura!
O que é processamento de Big Data?
O processamento de Big Data ou big data analytics trata-se de um conjunto de práticas que analisam um volume imenso de dados estruturados e não estruturados. Cujo objetivo principal, é a obtenção de respostas para enfrentar desafios e identificar oportunidades para o seu negócio.
O que são informações estruturadas e não estruturadas?
Conforme citado anteriormente o processamento de Big Data é feito a partir de informações estruturadas e não estruturadas, veja abaixo a definição desses conceitos:
Informações estruturadas
São aquelas informações dispostas de forma rígida em um ambiente já pensado para análise de dados e análises quantitativas, como planilhas de excel, sistemas legados ou arquivos de texto. Se você cria uma célula no excel que aceita apenas números, não adianta colocar texto, entendeu? Tipos de dados estruturados:
- Planilhas eletrônicas como as do Excel;
- Os próprios bancos de dados;
- Arquivos CSV;
- Arquivos XML;
- Arquivos JSON.
Informações não estruturadas
Já as informações não estruturadas, também podem ser utilizadas em seu banco de dados, no entanto, essas possuem uma análise um pouco mais complexa, uma vez que não possuem formato para padronização da leitura, como:
- Páginas da internet;
- Vídeos;
- Áudios;
- Gravações telefônicas;
- Documentos do Word ou Google Docs.
Principais características do processamento de Big Data
Sendo, o processamento de Big Data, uma forma de otimização do tempo para trazer mais qualidade para as análises de dados. O Big Data nasceu na década de 90 dentro da National Aeronautics and Space Administration, a famosa Nasa.
Os computadores da época não eram suficientes para desbravar dados tão volumosos e complexos, Doug Laney, então, vice-presidente e diretor de pesquisas do Enterprise Analytics Strategies ou Estratégias Analíticas Empresariais desenvolveu a metodologia dos 3v’s para o processamento de Big Data: volume, variedade e velocidade.
Volume
Conforme uma empresa cresce, o volume de dados disponíveis e gerados também aumentam de forma exponencial. A partir do uso da tecnologia e integração de pessoas na rede, por meio de email, perfis em redes sociais, formulários e pesquisas, o volume de dados a serem analisados é cada vez maior.
Se antes falávamos sobre armazenamento em Kbytes, passamos aos gigabytes, hoje é comum que as organizações tenham Terabytes e até Petabytes em dados recolhidos. Isso se trata de uma quantidade de informações difíceis até mesmo de imaginar. Afinal, como estruturar uma quantidade tão imensa de dados?
Velocidade
O segundo V, diz respeito a velocidade com que os dados são captados, processados e analisados. Hoje um munito pode ser muito tempo, quando se fala em detecção de fraudes, liberação de pagamentos ou análises de dados médicos.
Atualmente, grande parte dos projetos em Data Warehouse e Business Intelligence ainda atuam carregando dados do dia anterior. Apesar dessa solução ser suficiente para diversos segmentos, a análise em tempo real pode ser fundamental para determinados nichos de atuação.
Variedade
Este V, vai se dedicar à diversidade dos tipos de dados que podem ser analisados em um projeto. Antigamente, a maioria dos dados eram organizados em tabelas e bancos de dados tradicionais. No entanto com o Big Data elementos como: textos, sensores, histórico de navegação na web, áudios, vídeos e até mesmo centrais de ar-condicionado podem fornecer dados para o processamento.
Dicas essenciais para o processamento de Big Data
Uso de Índices e particionamento
O particionamento de dados é a forma de fragmentar ou particionar os dados em diferentes meios físicos. Ele permite que tabelas e índices de um banco de dados sejam subdivididos em partes menores individuais, cada parte do objeto de banco de dados é chamada de partição. Uma partição tem seu próprio nome e, opcionalmente, pode ter suas próprias características de armazenamento.
O que possibilita que o objeto particionado, possa ser gerenciado coletivamente ou individualmente. Dessa forma, fornece ao administrador mais flexibilidade ao gerenciar um volume de dados tão grande.
O particionamento pode reduzir muito o custo total de propriedade de dados, usando uma abordagem de arquivamento em camadas e mantendo o que é relevante on-line e o que não é no servidor.
Armazenamento distribuído
Distribuir os dados em vários locais diferentes pode ser uma opção interessante para o armazenamento e processamento de Big Data. Um sistema de banco de dados distribuído (BDD), pode ser construído a partir do armazenamento em diversos computadores.
Os quais se comunicam entre si, podendo ser através de redes de alta velocidade, redes sem fio ou até linhas telefônicas. O armazenamento distribuído é melhor que o central porque reduz o risco de perda desse grande volume de dados.
Técnicas de amostragem.
Outra dica para não errar ao lidar com esse imenso volume de dados é a utilização de técnicas de amostragem que podem ser classificadas como:
Amostragem aleatória simples
Refere-se a amostra composta por elementos retirados de forma aleatória de uma população, cada indivíduo é escolhido ao acaso. Em seguida, utilizamos uma tabela de números aleatórios ou programas de computador capazes de gerar um conjunto de números aleatórios. É só informar o tamanho da população e a quantidade de números necessária.
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Amostragem Sistemática
Esta é uma variação da amostragem aleatória simples e pode ser utilizada quando a população está naturalmente ordenada em listas, por exemplo. Para isso, basta escolher amostras aleatórias em intervalos determinados. Em uma amostra com 500 pessoas, os indivíduos podem ser escolhidos a cada intervalo de 100.
Essa técnica simplifica o processo, uma vez que, quando a amostra é muito grande, a verificação aleatória pode ser complexa e envolver um imenso volume de dados.
Amostragem estratificada
Já a amostra estratificada pode ser utilizada para quando é preciso obter representatividade dentro de uma população. Aqui os indivíduos são escolhidos de forma a criarem grupos com determinadas características, evitando que os resultados da pesquisa fiquem enviesados. Além disso, existem muitos outros tipos de amostragem que também podem ser bem interessantes, como a por conglomerados e a não probabilística.
Ferramentas para processamento de Big Data
Além dessas dicas incríveis para o processamento de Big Data, também trouxemos algumas ferramentas para a otimização dessas tarefas. A partir da utilização desses softwares você vai conseguir processar um grande volume de dados:
Apache Hadoop
Diferente dos bancos de dados tradicionais, o Hadoop utiliza-se de múltiplos servidores que trabalham em conjunto para armazenar e processar bases de dados. Ele é composto por um servidor chamado NameNode e diversos servidores chamados de DataNodes.
Essa característica, permite que ele funcione bem, sem a necessidade do uso de máquinas potentes ou com uma arquitetura específica, o que vai trazer mais economia para o seu processamento de Big Data.
Apache Spark
Enquanto isso, o Spark é um framework, ele pode ser utilizado em conjunto com o Hadoop, dessa forma o processamento pode ser ampliado, entregando uma performance até 100 vezes mais alta. O que facilita o trabalho de desenvolvimento de aplicações para processamento de alto volume de dados, ao fornecer uma biblioteca mais completa.
O Spark também se conecta a outras fontes de dados tradicionais como o SAP, HANA, Oracle e PostgreSQL.
Apache Flink
A Flink é um framework de processamento de dados, sua principal vantagem é sua grande velocidade para lidar com grandes volumes de dados. Sendo considerada uma ferramenta de última geração, também é conhecida como o 4G do Big Data.
Apache Kafka
O Kafka é um sistema de gerenciamento de fluxos de dados em tempo real, advindos de sites, aplicações e sensores. Seu funcionamento assemelha-se a uma espécie de “sistema nervoso central” capaz de coletar dados em alto volume como por exemplo atividades de usuário, cliques e comentários.
Outra característica interessante é sua alta velocidade, característica muito valorizada para o desenvolvimento de equipamentos que utilizam a Internet das coisas.
Apache Cassandra
Essa opção de banco de dados é melhor para quem está em busca de escalabilidade e alta disponibilidade, mas não pode perder desempenho. O modelo oferece conveniência de índices de coluna, com desempenho de atualizações em log, um forte apoio para a desnormalização e visões materializadas e poderoso built-in de armazenamento em cache.
Apache HBase
O HBase é um banco de dados em código aberto NoSQL, ele oferece leitura/gravação em tempo real a grandes conjuntos de dados. Além disso, por meio dele o usuário tem acesso aleatório e em tempo real aos seus dados no Hadoop.
Ele é indicado para hospedar tabelas bem grandes e é muito recomendado para armazenar dados multi-estruturados ou esparsos. Interessante né? Além desses, também existem outros bancos de dados interessantes produzido pelas gigantes da tecnologia:
Ao escolher uma ferramenta, é importante analisar com cuidado, a finalidade e as necessidades da sua organização, pois cada tipo de banco de dados tem sua potencialidade.
Vale também se manter atualizado das novidades e até mesmo entrar em comunidades sobre o assunto, para trocar experiências com outras empresas. A partir da ferramenta e técnicas corretas, com toda certeza o seu processamento de Big Data vai ser otimizado!
