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Introdução Post 2
Nesse segundo post, vamos falar sobre a implementação do big data e tentaremos escrever um guia passo a passo para que possa ajudá-los nessa empreitada.
No primeiro artigo falamos sobre os conceitos de Big Data e alguns esclarecimentos sobre a tecnologia. Agora vamos falar um pouco mais sobre a implementação do big data para que vocês possam saber por onde começar um projeto dessa envergadura. Vamos direto ao ponto sem enrolação.
Implementação do Big Data
A implementação do Big Data pode parecer assustadora para os iniciantes, mas seguindo um processo passo a passo, é possível simplificar esse desafio. Nosso objetivo aqui é mostrar para vocês de maneira simplificada, alguns passos fundamentais na implementação do projeto:
1 – Defina seus objetivos: Parece meio obvio, mas nem todos tem isso claro. Antes de começar a implementação do Big Data, é importante identificar quais são seus objetivos e o que você espera alcançar com essa iniciativa. Determine as áreas de negócio que podem se beneficiar da análise de dados e estabeleça metas claras. Sempre digo que esses projetos fazemos de trás pra frente, ou seja, descobrindo quais são as perguntas de negócio que responderemos para depois ir construindo as bases de dados e seus processos.
2 – Avalie sua infraestrutura tecnológica: Verifique se você possui a infraestrutura adequada para lidar com o Big Data. Isso envolve capacidade de armazenamento, poder de processamento e ferramentas de gerenciamento de dados. Considere se será necessário investir em tecnologias específicas, como bancos de dados distribuídos e sistemas de processamento paralelo. Nesse ponto também você deverá avaliar se irá manter a infraestrutura local ou utilizará as benesses da nuvem.
3 – Extraia os dados: Identifique as fontes de dados relevantes para o projeto. Isso pode incluir dados estruturados e não estruturados, fontes internas ou externas. Exemplos de dados estruturados são os bancos de dados transacionais, ERP´s e outros sistemas OLTP. Já os dados não estruturados, pode ser externos e internos, como feeds de mídia social (twitter, facebook e etc), dados de sensores, arquivos texto e o inesquecível Excel. Esteja seguro de que você esteja capturando os dados corretos para obter insights relevantes e consiga assim responder as perguntas de negócios que os usuários fizeram, fazem e farão.
4 – Armazene os dados de forma eficiente: O armazenamento adequado dos dados é essencial para garantir a acessibilidade e a integridade dos mesmos. Considere opções como bancos de dados NoSQL, armazenamento em nuvem ou sistemas de arquivos distribuídos, dependendo das suas necessidades e do volume dos dados. Nos proximos artigos iremos aprofundar um pouco mais esse tema que é fundamental para o sucesso do projeto, mas se quiser ir se adiantando e aprender um pouco mais sobre o ecossistema Hadoop, veja esse artigo que já escrevemos.
5 – Prepare os dados para análise: Para que os dados possam gerar insights e valor ao negócio, faz-se necessário prepará-los. Eles terão de passar por um processo que pode envolver extração, limpeza, enriquecimento e agregação. O objetivo dessa etapa é garantir que os dados estejam prontos e organizados para serem explorados e analisados pelas áreas de negócio.
6 – Escolha as ferramentas de análise adequadas: Como o volume de dados a ser disonibilizado para a análise é enorme, se torna fundamental o uso de boas ferramentas de análise de dados para que consigamos extrair as informações e insigths de negócios que os usuários buscam, a boa notícia é que tem bastante opções disponíveis no mercado. Avalie as opções que melhor atendem às suas necessidades e orçamento, digo isso porque há boas opçõe de código aberto e uso free. Isso inclui ferramentas de visualização e exploração de dados, ferramentas de análise preditiva e machine learning.
7 – Realize a análise e obtenha insights: Nessa etapa começa a análise de dados. Com as ferramentas adequadas os usuários de negócios terão condições de explorar os dados, encontrando padrões, tendências e correlações presentes neles para obter insights valiosos e assim gerarem mais valor ao negócio, impulsionando a tomada de decisões com base em dados e não em intuição ou “achismo”. Utilize as ferramentas escolhidas e considere ter ajuda de especialistas em análise como os cientistas de dados, se for necessário.
8 – Tome melhores decisões: Como falamos acima, as decisões serão tomadas com base nos insights obtidos e isso naturalmente tornará o processo de tomada de decisão mais rápido, assertivo e melhor, pois com base em dados e análises aprofundadas o índice de erros diminuirá e assim o negócio será impulsionado. Utilize também os resultados da análise de dados para melhorar processos, otimizar estratégias de marketing, reduzir e otimizar custos, identificar oportunidades de crescimento e muito mais.
Big Data e Analytics – Combinação perfeita
Enquanto o Big Data lida com a captura e o armazenamento de grandes volumes de dados, a análise desses dados é o que permite obter insights significativos e tomar decisões mais assertivas. É aí que entra a análise de dados, ou analytics.
A implementação do big data proporciona uma ampla base de dados para análise. A análise de dados é o processo de explorar, examinar e interpretar os dados para descobrir padrões, tendências e informações relevantes. Ela permite extrair valor dos dados e transformá-los em conhecimento utilizável.
Com a implementação do Big Data, podemos combinar o Big Data com a análise de dados ou também chamada de análise preditiva, podemos obter insights ainda mais poderosos. O Big Data fornece o volume e a variedade dos dados, enquanto a análise preditiva nos ajuda a entender esses dados e a obter insights importantes utilizando algoritmos de machine learning. É uma combinação interessante que impulsiona a tomada de decisões baseada em dados.
Conclusão
A implementação do Big Data pode ser um projeto com uma jornada desafiadora, mas com o conhecimento adequado, patrocínio das áreas de negócios corretas e um planejamento cuidadoso, é possível obter resultados significativos. O Big Data oferece uma quantidade imensa de dados valiosos, enquanto a análise de dados nos permite explorar e encontrar verdadeiros tesouros escondidos neles, que a olho nu dificilmente veríamos. Ao implementar um processo estruturado, você estará preparado para aproveitar ao máximo que o Big Data tem a ferecer e assim obter insights poderosos para impulsionar seu negócio.
Por hoje é só, fiquem ligados que em breve tem o 3 post!
