O assunto sobre Big Data é tão importante que nós resolvemos dar continuidade na postagem de hoje. Porém, desta vez, abordaremos aqui não só algumas das suas principais ferramentas, assim como algumas tendências.
Na postagem anterior, tecemos comentários sobre o Big Data de uma forma mais abrangente e mostramos também:
Os cinco aspectos contidos no Big Data
Costumeiramente chamados de ‘os principais aspectos do Big Data’ – os 5 Vs: Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor.
Hoje vamos mostrar e exemplificar algumas das maiores empresas do mundo fazendo o uso do BIG DATA no seu dia a dia e obtendo resultados significativos e impressionantes, como é o caso das gigantes McDonalds e Walmart.
O McDonalds, por exemplo, equipou algumas lojas com dispositivos que rastreiam dados operacionais, interações com os clientes, tráfego nas lojas e padrão de ordens, permitindo a análise dos impactos na produtividade e nas vendas gerados por mudanças em itens como cardápio, atendimento e desenho da loja.
Outro exemplo do uso do Big Data foi o case de uma empresa de telecomunicações da Índia, que estava adicionando à sua base uma média de 5 milhões de novos assinantes por mês. Entretanto, estavam perdendo 1,5 milhões de clientes para a concorrência todos os meses. Constatou-se, após uma análise minuciosa, que os clientes tinham uma alta tendência de mudar de operadora depois de 6 chamadas interrompidas. Desta forma, a empresa, após a quinta chamada interrompida, disparava um torpedo com uma promoção para o cliente, evitando assim a sua fuga para a concorrência.
Esses são apenas alguns dos cases de empresas que fazem jus a existência do advento BIG DATA. Fazemos questão de pontuar como essas empresas fazem uso desses processos porque gostamos que nossa audiência tome nota sobre como eles funcionam na prática.
É importante lembrar que, como em todo modelo competitivo, ganha mais vantagem quem chega primeiro. Dito isso, entendemos o quão importante é a ideia das empresas encararem os dados como um ativo imprescindível e construirem projetos para investigação e subsequente implementação do Big Data como ferramenta de diferenciação no mercado, sempre alinhados aos objetivos corporativos e com metas bem estabelecidas.
Outro panorama que podemos citar é sobre o fluxo de dados que são gerados diariamente e de forma massiva na internet. São impressionantes 40 mil pesquisas feitas por segundo no Google. Ao longo do ano, esse número pode chegar a 2 trilhões. Desta maneira, conseguimos exemplificar melhor o que é esse conjunto de ferramentas de análise de dados. Então, tudo aquilo que fazemos utilizando a rede mundial de computadores gera dados que compõem o que chamamos de Big Data.
O mais importante é entender e saber como as empresas podem analisar esses dados e convertê-los em informações relevantes para os negócios.
Dito isso, resolvemos apresentar algumas das principais ferramentas de Big Data que possam te ajudar a inserir esses processos de forma mais fácil na hora de análisar os dados de maneira mais eficiente, bem como ser mais assertivo no seu processo de tomada de decisão.
Vamos mostrar algumas das principais ferramentas de Big Data
1- Pesquisas automatizadas
É fato que podemos contar com todas essas ferramentas que ajudam a filtrar, selecionar e visualizar dados. Mas, muitas vezes, é necessário fazer pesquisas específicas para responder perguntas que ficaram ainda sem resposta clara para as peculiaridades do seu negócio.
2- Pentaho
Ao longo da análise de Big Data, é importante tentar integrar as informações das diferentes plataformas e softwares utilizados. O Pentaho é um ótimo exemplo de ferramenta que permite essa integração e é um facilitador de conectividade do Tableau com as redes sociais da sua empresa, tornando-se mais eficiente no uso dessas informações.
3 – Oracle Data Mining
A mineração de dados é considerada uma das etapas da análise de Big Data que consiste em fazer uma triagem das informações mais relevantes em meio a todos os dados coletados.
Uma das ferramentas mais expressivas no auxílio desta triagem é o Oracle Data Mining. Essa ferramenta fornece poderosos algoritmos de mineração de dados que permitem aos analistas obterem insights, fazer previsões e alavancar investimentos.
Com esta ferramente fica mais simples criar e aplicar modelos preditivos e fazer projeções sobre o comportamento do cliente, desenvolver perfis, identificar oportunidades de vendas e detectar possíveis anomalias e fraudes.
4 – Statwing
O Statwing é uma ferramenta muito útil para análise estatística. Para utilizá-lo, basta importar uma planilha para essa plataforma e os dados serão verificados automaticamente.
Por meio do Statwing, é possível construir relações entre diferentes dados e chegar a conclusões bem fundamentadas. Além disso, você pode:
- Fazer uma análise detalhada sobre conjunto de dados;
- Comparar e descrever os dados coletados;
- Gerar tabelas e gráficos automaticamente.
5 – Tableau
Visualizar as informações com clareza é fundamental para quem quer investir em análises de Big Data. Nesse sentido, uma das suas principais ferramentas com essa finalidade é o Tableau.
Trata-se de um software que permite criar mapas, gráficos variados, tabelas e outros recursos gráficos para facilitar a compreensão das informações ali colocadas.
Tudo isso é criado de forma rápida e atualizado em tempo real. Estão disponíveis versões gratuitas e versões pagas com funcionalidades adicionais.
6 – Chartio
O Chartio permite que você combine os diferentes dados coletados e crie relatórios diretamente no seu navegador. Os arquivos, então, poderão ser convertidos em formato PDF e enviados por e-mail.
7- Apache Hadoop
O Apache Hadoop é uma das principais ferramentas de Big Data utilizadas no mercado. Esse famoso software é capaz de aumentar ou diminuir o tamanho de qualquer arquivo. Tudo isso de maneira ágil.
8 – Import.io
O Import.io é uma plataforma que serve para extrair dados open source, sem precisar digitar nenhum tipo de código de acesso. Isso significa que todo o ambiente web é visto como um grande banco de dados.
Essa ferramenta é utilizada da seguinte forma: os usuários precisam inserir uma URL e o Import.io vai, automaticamente, tentar extrair daquele website todos os dados que forem considerados relevantes. Além disso, é possível extrair dados de diferentes fontes simultaneamente.
Os dados coletados serão armazenados na nuvem dos servidores do Import.io, podendo ser exportados nos formatos de Excel, CSV, JSON ou acessados via Interface de Programação de Aplicações (API). Nesse sentido, as pesquisas são uma importante ferramenta de coleta de dados. Elas ajudam você, por exemplo, a conhecer melhor o seu público e a entender melhor o mercado e o contexto em que a sua empresa está inserida.
Com a ajuda da tecnologia, essa tarefa fica mais fácil. A MindMiners desenvolveu uma plataforma de pesquisas automatizadas para que você possa elaborar questionários e obter dados confiáveis que servirão como um guia para as suas estratégias de negócio.
Com a nossa plataforma, é possível:
- Construir questionários personalizados e com diferentes filtros de análise;
- Mapear a opinião e a percepção de clientes e fornecedores;
- Estabelecer prioridades;
- Acompanhar a pesquisa em tempo real;
- Exportar relatórios automaticamente.
TOP 5 das tendências acerca do BIG DATA
1- A convergência da Internet das coisas (IoT), da nuvem e do Big Data gera novas oportunidades para a análise de autoatendimento
A IoT está gerando volumes enormes de dados estruturados e não estruturados, e uma parte cada vez maior desses dados está sendo implantada em serviços de nuvem. Normalmente, os dados são heterogêneos e estão armazenados em diversos sistemas relacionais e não relacionais, desde clusters do Hadoop até bancos de dados NoSQL. Embora as inovações em armazenamento e serviços gerenciados tenham agilizado o processo de captura, acessar e entender os dados ainda é um desafio para o usuário final. Por isso, há uma crescente demanda por ferramentas de análise capazes de se conectar a uma ampla gama de fontes de dados hospedadas na nuvem e combiná-las. Ferramentas como essas permitem que as empresas explorem e visualizem quaisquer tipos de dados armazenados em qualquer lugar, ajudando-as a descobrir oportunidades escondidas em seus investimentos em IoT.
2 – O Spark e o aprendizado de máquina dão gás ao Big Data
O Apache Spark está se tornando a plataforma preferida de Big Data das empresas, pois, disponibilizar o aprendizado de máquina para as massas resultará na criação de mais modelos e aplicativos que, por sua vez, irão gerar petabytes de dados. À medida que as máquinas aprendem e os sistemas ficam mais inteligentes, todos os olhares estarão voltados para os provedores de software de autoatendimento para ver como eles tornarão esses dados acessíveis para os usuários finais.
3 – O Big Data não está mais limitado ao Hadoop: ferramentas específicas para o Hadoop estão ficando obsoletas
Nos anos anteriores, com a onda do Big Data, várias tecnologias surgiram para atender às necessidades de análises no Hadoop. No entanto, empresas com ambientes complexos e heterogêneos não querem mais adotar um ponto de acesso de BI específico apenas para um tipo de fonte de dados. As respostas para as perguntas dessas empresas estão escondidas em diversas fontes de dados, que variam desde sistemas de registros até dados estruturados e não estruturados de fontes de dados do Hadoop e de outros tipos. Consequentemente, as plataformas que são agnósticas em relação a dados e fontes prosperarão, enquanto aquelas desenvolvidas especificamente para o Hadoop e que não são compatíveis com outros casos de uso serão deixadas de lado. A aquisição da Platfora é um indicador dessa tendência.
4 – A preparação de dados de autoatendimento está se tornando essencial, à medida que os usuários começam a modelar o Big Data
O surgimento das plataformas de análise de autoatendimento facilitou essa jornada, mas os usuários corporativos querem reduzir ainda mais a complexidade e o tempo destinado à preparação de dados para análise, o que é especialmente importante quando há vários tipos e formatos deles. As ferramentas de preparação de dados de autoatendimento permitem que os dados do Hadoop sejam preparados na origem, além de disponibilizá-los instantaneamente para facilitar e agilizar sua exploração. Vimos muitas inovações nesse campo, como o Alteryx, o Trifacta e o Paxata. Essas ferramentas estão reduzindo os obstáculos que impedem a entrada dos clientes tardios e retardatários do Hadoop, e elas continuarão a ganhar espaço.
5- O surgimento de catálogos de metadados ajuda as pessoas a encontrar o Big Data que vale a pena ser analisado
Por muito tempo, empresas descartaram seus dados porque não tinham capacidade de processar tantos deles.
Com o Hadoop, elas conseguem processar grandes volumes de dados, mas nem sempre esses dados estavam organizados de uma forma propícia para sua descoberta. Os catálogos de metadados podem ajudar usuários a descobrir e entender dados relevantes para a análise com o auxílio de ferramentas de autoatendimento. Essa lacuna na necessidade do cliente está sendo preenchida por empresas como a Alation e a Waterline, que usam aprendizado de máquina para automatizar o trabalho de descoberta de dados no Hadoop. Elas catalogam arquivos usando marcas, descobrem relações entre ativos de dados e até mesmo fornecem sugestões de consultas em interfaces do usuário pesquisáveis. Isso ajuda os consumidores e os administradores de dados a reduzir o tempo destinado à confiabilidade, à descoberta e à consulta adequada dos dados. No próximo ano, haverá mais conscientização e demanda para a descoberta de autoatendimento, que crescerá como uma extensão natural da análise de autoatendimento.
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