Análise de Big Data: Como Entender o Big Data

Dados estão em toda parte.

Mas apenas uma pequena porcentagem dos dados gerados é analisada e utilizada.

Cada busca ou clique que fazemos na internet é indexado e usado por empresas para entender melhor nossas preferências. Se uma empresa puder capturar e armazenar os dados de seus clientes, ela poderá analisar esses dados e usar os insights derivados para tomar decisões valiosas.

Você pesquisou "tênis de corrida" online?

Os varejistas online usarão suas informações de busca para exibir anúncios personalizados e incentivá-lo a comprar um par de tênis de corrida em suas lojas.

Claro, o processo de exibir anúncios direcionados pode parecer simples. Simples no sentido de que, quando um cliente pesquisa por tênis de corrida, são exibidos anúncios de tênis de corrida.

Mas a questão é que você não é a única pessoa pesquisando por um par de tênis de corrida em um determinado momento, e há centenas de varejistas esperando para fazer negócios com você. Como vários outros fatores afetarão sua decisão de compra, incluindo comportamento de compra anterior, dados demográficos como idade e época do ano, os varejistas precisam considerá-los também.

Em qualquer momento, a quantidade de dados de clientes gerada é massiva. Para os humanos, é uma tarefa hercúlea fazer sentido de volumes tão vastos de dados. Embora seja impossível utilizar totalmente os dados gerados, muito pode ser alcançado com a ajuda de ferramentas de análise de big data.

O que é análise de big data?

Análise de big data (BDA) é o processo de analisar grandes volumes de dados para derivar insights. Esses insights podem ser correlações, padrões ocultos, tendências de mercado, preferências dos clientes ou qualquer coisa que possa ajudar as organizações a tomar decisões de negócios melhores e mais informadas.

Grandes volumes de dados que continuam crescendo exponencialmente com o tempo são chamados de big data.

Big data ainda são dados, mas enormes. São grandes e complexos a ponto de não poderem ser armazenados ou processados usando sistemas tradicionais de gerenciamento de dados ou soluções tradicionais de inteligência de negócios; por isso, requerem análise de big data.

A análise de big data é uma forma avançada de análise de dados. Inclui aplicações complexas alimentadas por algoritmos estatísticos, modelos preditivos e mais. Pode responder a inúmeras perguntas avançadas e lucrativas relacionadas a negócios, examinando grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados.

A inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo podem acelerar a parte da análise e ajudar as empresas a entender o big data e obter insights mais complexos. Algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar a coletar, analisar e interpretar big data. Eles também podem ser implementados em várias operações de big data, incluindo segmentação e rotulagem de dados.

Dados vs. informação

Observe que os termos "dados" e "informação" não significam o mesmo. Dados por si só não carregam nenhum significado especial. É apenas uma coleção aleatória de números e detalhes. Os dados podem ser estruturados, não estruturados ou semiestruturados. Quando os dados são processados, estruturados, interpretados e apresentados, são chamados de informação.

Em outras palavras, a informação é derivada dos dados e pode ser usada para tirar conclusões. Os dados não dependem da informação, mas o inverso não é verdadeiro. A informação fornece contexto aos dados e os torna significativos e valiosos.

Por exemplo, uma lista de datas (dados) é sem sentido. A informação de que é a lista de feriados dá relevância aos dados.

Assim como dados e informação, muitos frequentemente confundem análise de dados e mineração de dados.

Em essência, mineração de dados usa modelos matemáticos e científicos para identificar tendências e padrões nos dados. Por outro lado, análise de dados usa modelos analíticos e ferramentas de inteligência de negócios. A mineração de dados é frequentemente considerada um subconjunto da análise de dados.

Por que a análise de big data é importante?

Vivemos em um mundo orientado por dados.

O volume de dados gerados a cada ano está aumentando exponencialmente, e os números já são tão grandes que nosso cérebro terá dificuldade em compreendê-los. Para contextualizar, o volume de dados esperado para ser gerado em 2023 é quase três vezes o que foi criado em 2019.

As empresas não podem se dar ao luxo de perder a análise de big data. É essencial para ganhar uma vantagem competitiva e prever tendências de mercado futuras. Mais importante ainda, a BDA permite que as empresas entendam melhor seus clientes e encontrem mais maneiras de aumentar seu valor vitalício.

Tecnologias de big data como Hadoop podem ajudar as empresas a reduzir custos operacionais e encontrar meios de aumentar a eficiência. Elas são mais rápidas e melhores que os humanos na tomada de decisões e também entendem as necessidades e desejos dos clientes.

A abordagem tradicional para análise de dados ocorre após um evento acontecer. Ao contrário, na análise de big data, a análise pode ser histórica ou em tempo real, o que significa que os dados podem ser coletados e processados quase instantaneamente. Essa característica permite que a BDA crie várias inovações em saúde, manufatura, transporte e comércio eletrônico.

Tipos de análise de big data

Dados são a matéria-prima básica para a ciência de dados.

Não apenas os dados históricos atuam como evidência, mas também ajudam os cientistas de dados a criar histórias. Tais histórias podem ajudar as empresas a tomar decisões impactantes que não são baseadas em instintos. Na verdade, a BDA permite que as empresas confiem em fatos e não em sentimentos.

Existem quatro tipos diferentes de análise de big data: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva.

Nem todas as análises pintam o mesmo quadro. Elas respondem a diferentes perguntas relacionadas aos dados e alimentam diferentes tipos de processos de tomada de decisão. Em essência, todos os quatro tipos de análise de big data se concentram em extrair informações do big data.

1. Análise descritiva

A análise descritiva responde à pergunta "o que aconteceu".

É a forma mais comum e elementar de análise de dados e, na maioria dos casos, cientistas de dados e analistas começam sua jornada com análise descritiva. Ela oferece uma visão geral do que aconteceu em um determinado ponto no passado. Em outras palavras, é a interpretação de dados históricos para entender as mudanças que ocorreram em um negócio.

A análise descritiva ajuda as empresas a entender como estão se saindo, oferecendo contexto. Visualização de dados desempenha um papel crucial nesse tipo de análise de big data.

A análise descritiva pode ajudar as empresas a identificar seus pontos fortes e fracos. Aqui estão alguns exemplos de como a análise descritiva pode ser usada.

• Comparação de vendas anuais e receita de um negócio
• Calcular o tempo médio que os alunos levam para concluir um curso
• Avaliar o retorno sobre o investimento (ROI) de uma campanha de marketing

Novamente, esse tipo de análise de big data não está preparado para fazer estimativas. É apenas usado para processar grandes volumes de dados em pedaços compreensíveis e entender o que está acontecendo.

2. Análise diagnóstica

A análise diagnóstica resolve a pergunta "por que isso aconteceu".

É uma forma de análise avançada que pode fornecer insights valiosos para os negócios e descobrir as razões por trás de resultados específicos. Geralmente é realizada com técnicas como detalhamento, mineração de dados, descoberta de dados e correlações. Esse tipo de análise não é capaz de fornecer insights acionáveis.

A análise diagnóstica também é conhecida como análise de causa raiz. Geralmente explora dados para descobrir correlações. Ajuda a determinar quais fatores e eventos contribuíram para um resultado específico. Por exemplo, em uma série temporal de dados de vendas, a análise diagnóstica pode ajudá-lo a entender por que as vendas aumentaram ou diminuíram em um mês específico.

3. Análise preditiva

Análise preditiva responde à pergunta "o que é provável que aconteça".

Em termos simples, a análise preditiva pode ser comparada à previsão do futuro, mas sem especulações. É neste ponto que a análise de big data começa a ficar um pouco complicada. Com a ajuda da IA e do aprendizado de máquina, a análise preditiva pode fornecer às organizações insights sobre o que é provável que aconteça.

No entanto, observe que esse tipo de análise de dados não pode prever se um evento ocorrerá no futuro. Em vez disso, apenas prevê a probabilidade de ocorrência de um evento.

A análise preditiva pode ser aplicada para identificar clientes que provavelmente abandonarão a empresa. Isso permitirá que as empresas tomem ações específicas, como oferecer incentivos a esses clientes.

4. Análise prescritiva

A análise prescritiva resolve a pergunta "como fazer isso acontecer".

Enquanto a análise preditiva oferece a probabilidade de ocorrência de um evento, a análise prescritiva vai um passo além e sugere várias ações para alcançar um resultado específico. Também ajuda a identificar e evitar atividades específicas que podem levar a problemas no futuro.

Um exemplo de análise prescritiva é como o Google Maps considera fatores como condições de tráfego em tempo real, distância e modo de transporte para encontrar a rota mais rápida.

Principais ferramentas e tecnologias de análise de big data

Várias ferramentas e tecnologias trabalham juntas para tornar a análise de big data viável. Elas tornam a análise de dados mais econômica e também facilitam o processamento de terabytes (ou petabytes) de dados.

Aqui estão algumas das ferramentas e tecnologias usadas na análise de big data:

• Apache Hadoop: É uma estrutura de software de código aberto que pode armazenar e processar conjuntos de big data. Oferece enorme poder de processamento e pode lidar com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.
• Apache Spark: É um mecanismo de análise de código aberto usado para processar big data. Ele usa métodos de processamento de dados, incluindo processamento em lote e em fluxo.
• SQL: Significa linguagem de consulta estruturada. É uma das linguagens mais comumente usadas para extrair dados de bancos de dados.
• Bancos de dados NoSQL: São bancos de dados não tabulares ou não relacionais que armazenam informações em documentos JSON, ao contrário dos bancos de dados relacionais que armazenam informações em linhas e colunas. Eles são ideais para dados brutos e não estruturados e podem lidar com grandes quantidades de dados.
• Lago de dados: É um repositório de armazenamento capaz de armazenar grandes volumes de dados brutos. Ele usa uma arquitetura plana para salvar dados.
• Armazém de dados: É um repositório que armazena dados de negócios coletados de várias fontes. Armazéns de dados são projetados para suportar atividades de inteligência de negócios, como análises, e geralmente contêm grandes quantidades de dados históricos.

Como funciona a análise de big data?

A análise de big data é sobre derivar insights valiosos do big data. Esse processo de derivar insights é realizado por profissionais de análise, como cientistas de dados e analistas. Em resumo, a análise de big data envolve quatro principais processos de preparação de dados: coleta, processamento, limpeza e análise.

Antes disso, vamos dar uma olhada no que são dados de big data. Para isso, você precisa entender os três V's usados para descrever o big data.

Três V's do big data

Big data são dados que são grandes demais para serem manipulados por sistemas tradicionais de gerenciamento de dados. Mas o termo "grande" é subjetivo. É por isso que é descrito usando três vetores: volume, velocidade e variedade.

1. Volume

Volume é o V mais associado ao big data. Volume indica a quantidade de dados gerados. Isso pode ser dados gerados a partir de sites, smartphones, assistentes virtuais, smartwatches, basicamente de qualquer coisa.

Isso é apenas uma parte da equação. Dados são gerados por usuários individuais quando eles curtem, comentam e compartilham. Em resumo, os dados gerados por essas plataformas são vastos e não podem ser manipulados por sistemas tradicionais. Isso representa o aspecto de volume do big data.

2. Velocidade

Velocidade é a rapidez com que os dados são gerados. Especifica o crescimento dos dados e impacta profundamente como vemos os dados. Também afeta a melhoria das tecnologias empregadas para utilizar os dados.

Isso é uma quantidade colossal de dados chegando a cada dia. Outro exemplo são os dados gerados pelos dispositivos da Internet das Coisas (IoT). Com a IoT tomando a maioria das indústrias de assalto, os dados gerados por dispositivos como sensores, câmeras de segurança e rastreadores sem fio estão aumentando rapidamente.

3. Variedade

Ao falar sobre dados, muitos podem ter uma imagem mental de linhas e colunas em planilhas do Excel. Algumas décadas atrás, essa imagem era quase precisa. Mas agora, temos uma ampla variedade de conjuntos de dados, incluindo imagens, gravações de áudio e vídeo, números, texto e dados de sensores.

A maioria dos dados gerados ou coletados são não estruturados e não se encaixam realmente em planilhas. Isso também significa que, ao contrário do passado, os dados gerados não se encaixarão perfeitamente em um único aplicativo de banco de dados. Essa diversidade no big data é chamada de variedade.

Algumas décadas atrás, o volume, a velocidade e a variedade dos dados sobrecarregavam os sistemas tradicionais de última geração disponíveis na época. Mas agora, um smartphone terá capacidade de armazenamento e poder de computação suficientes para armazenar e processar esse tipo de dados.

Quatro processos de preparação de dados

Agora de volta a como funciona a análise de big data.

Profissionais de análise, como analistas de dados e cientistas, estatísticos e modeladores preditivos, coletam, processam, limpam e analisam big data. Além disso, o big data é frequentemente uma mistura de dados estruturados e não estruturados.

1. Coleta de dados

Os dados precisam ser coletados para serem analisados. O processo de coleta de dados será diferente para diferentes organizações e também diferirá com base em como elas planejam usar esses dados.

Como o big data é tão "grande" e diversificado, armazenar esses dados em um banco de dados nem sempre é viável. Cientistas de dados podem ter que recorrer a abordagens mais recentes, como aplicar metadados e, em seguida, carregá-los em um lago de dados.

O big data raramente é estruturado. É uma combinação de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados. Veja como eles diferem.

Dados estruturados

Dados estruturados são dados que são lineares e armazenados em um banco de dados relacional. Pense nas linhas e colunas de dados que você vê em uma planilha. É fácil para aplicativos de big data processarem dados estruturados, mas eles representam apenas uma pequena fração dos dados de hoje.

Dados não estruturados

Não surpreendentemente, até 2022, quase 80 por cento de todos os dados serão não estruturados. Mensagens de texto, gravações de áudio, fotos e vídeos são alguns exemplos. Dados não estruturados são diversos e às vezes até aleatórios. Comparados aos dados estruturados, os dados não estruturados são difíceis de entender, e os aplicativos de big data terão dificuldade em processá-los.

Dados semiestruturados

Dados que não podem ser organizados em um banco de dados relacional, mas têm algumas propriedades estruturais, são chamados de dados semiestruturados. E-mails, arquivos compactados, páginas da web e pacotes TCP/IP são alguns exemplos. No entanto, com alguns processos, os dados semiestruturados podem às vezes ser armazenados em bancos de dados relacionais. Um exemplo disso seria dados XML.

2. Processamento de dados

Após coletar e armazenar dados, eles precisam ser processados e classificados para uso. O ritmo em que os dados crescem torna uma tarefa desafiadora processar big data. Existem vários tipos de métodos de processamento de dados.

Processamento em lote

O processamento em lote é quando grandes volumes de dados, armazenados ao longo de um período de tempo, são analisados juntos ou em lotes. É crucial quando grandes conjuntos de dados precisam ser processados para obter insights abrangentes. Como há uma grande quantidade de dados envolvidos, o sistema levará horas, senão dias, para processar. No entanto, ao processar dados em lotes, os recursos computacionais são economizados.

Processamento distribuído

A maioria dos grandes conjuntos de dados é grande demais para ser processada em uma única máquina. Como o nome sugere, o processamento distribuído divide grandes conjuntos de dados em pedaços menores e os armazena em vários servidores. Ele tem uma alta tolerância a falhas porque, se um servidor falhar, as tarefas de processamento de dados podem ser atribuídas a outros servidores disponíveis.

Processamento em fluxo

O processamento em fluxo refere-se ao processamento de dados assim que são produzidos ou coletados. Ao contrário do processamento em lote, há pouco ou nenhum atraso desde o momento em que os dados são recebidos e processados. O processamento em fluxo é ideal se a análise em tempo real for essencial para o seu negócio. No entanto, pode ser mais complexo do que o processamento em lote e geralmente é caro.

Processamento em tempo real

O processamento em tempo real é usado quando se espera que a saída seja quase instantânea. Ele processa os dados recebidos o mais rápido possível e, se encontrar um erro, o ignorará e prosseguirá para o próximo bloco de dados recebidos. Aplicativos de rastreamento por GPS são excelentes exemplos de processamento de dados em tempo real.

Além disso, existem outros tipos de processamento de dados, como processamento online, processamento de dados comerciais e multiprocessamento.

3. Limpeza de dados

Nem todos os dados coletados são de boa qualidade. E os insights derivados dos dados são tão bons quanto os dados.

Em termos simples, dados de baixa qualidade darão origem a insights de baixa qualidade. A limpeza de dados é realizada para garantir que os dados usados sejam de boa qualidade ou relevantes para as aspirações de uma organização.

Também conhecida como depuração ou limpeza de dados, limpeza de dados é o processo de limpar dados. É uma parte crítica da análise de big data e pode afetar diretamente a qualidade da tomada de decisões orientada por dados. Envolve corrigir ou remover dados corrompidos, incorretos, duplicados ou formatados incorretamente em um conjunto de dados.

Cientistas de dados passam quase 45 por cento do seu tempo carregando e limpando dados. Como dados limpos são um componente crítico de insights precisos, o tempo gasto é facilmente justificado.

A limpeza de dados é crítica ao combinar várias fontes de dados. Isso porque, em tais casos, as chances de os dados serem duplicados ou rotulados incorretamente são maiores.

As técnicas usadas para limpeza de dados variam dependendo da organização e do tipo de dados que ela manipula. Aqui estão cinco etapas básicas envolvidas no processo de limpeza.

• Remover observações de dados duplicadas ou irrelevantes
• Corrigir erros estruturais
• Remover outliers (um ponto de dados que difere significativamente de outras observações) se necessário
• Excluir, inserir ou sinalizar valores ausentes
• Analisar a qualidade dos dados

Inteligência artificial e aprendizado de máquina desempenham papéis cruciais na limpeza de formas não estruturadas de dados, como imagens, gravações de áudio e vídeos. Além disso, o processamento de linguagem natural pode ser usado para limpar dados pesados de texto gerados por humanos por meio de um processo chamado mineração de texto.

4. Análise de dados

Uma vez que os dados são coletados, armazenados, processados e limpos para qualidade, estão prontos para serem analisados. Esta etapa final é chamada de análise de dados e, em essência, é a extração de informações valiosas de grandes volumes de dados.

Como mencionado anteriormente, existem quatro tipos diferentes de análise de big data: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. E novamente, nem todos os tipos de análise mostram o mesmo quadro.

Aplicações de análise de big data

Onde há dados, há espaço para análise.

Se você está conectado à internet, as chances são bastante altas de que você use constantemente recursos que são possibilitados por big data e análises. Os sistemas de recomendação da Amazon e do YouTube são exemplos rápidos.

Aqui estão alguns casos de uso do mundo real de análise de big data:

• Experiência do cliente: A análise de big data torna possível elevar a experiência do cliente analisando informações do cliente, como compras anteriores, preferências e comportamentos de compra. As empresas podem entender melhor as necessidades e desejos de seus clientes e adaptar suas ofertas de acordo.
• Desenvolvimento de produtos: Criar produtos que os clientes adorarão usar é crucial. A análise de big data pode ajudar as empresas, oferecendo insights sobre decisões de desenvolvimento, viabilidade de produtos e análise de progresso.
• Detecção de fraudes: Usando análise preditiva, as empresas podem detectar anomalias no comportamento do cliente e prevenir atividades fraudulentas. Prevenir fraudes com cartões de crédito é um exemplo. A detecção de fraudes é possibilitada pela análise das informações de compra de um cliente, como hora e local da compra, e observando anomalias.
• Retenção de clientes: A satisfação do cliente é um aspecto crítico da retenção de clientes. Ao dar aos clientes o que eles querem, é mais provável que eles permaneçam leais a uma empresa. Plataformas de big data podem ajudar as empresas nessa tarefa. Um exemplo disso são os mecanismos de recomendação do YouTube e da Netflix que mantêm os usuários conectados aos respectivos serviços.
• Gestão da cadeia de suprimentos: A análise de big data desempenha um papel instrumental na gestão da cadeia de suprimentos. Ela permite que as partes interessadas prevejam a demanda futura e otimizem o estoque de acordo. Junto com a gestão de estoque, também ajuda as empresas a reduzir os custos de transporte com a otimização de rotas.

Desafios da análise de big data

Embora a análise de big data traga vários benefícios para um negócio, sua implementação nem sempre é simples. As empresas devem adotar uma cultura orientada por dados e ter as ferramentas necessárias para coletar, processar e analisar dados. Aqui estão alguns desafios que as organizações podem enfrentar ao adotar a análise de big data.

Qualidade dos dados

Na análise de big data, dados de qualidade são tudo. Conjuntos de dados de baixa qualidade, duplicados ou inconsistentes podem levar a muitos problemas, incluindo má interpretação, tomada de decisões ruins e, em última análise, perda de receita. Dados de baixa qualidade também podem criar um viés involuntário em um sistema.

Claro, o big data não pode ser 100% preciso. E não precisa ser totalmente preciso para ser útil. Mas conjuntos de dados de qualidade extremamente baixa farão mais mal do que bem e não trarão nenhum insight valioso. Dados duplicados também podem causar contradições e podem arruinar seus esforços em tomar decisões que exigem a máxima precisão.

Sincronização das fontes de dados

Os dados são coletados de uma variedade de fontes, incluindo plataformas de redes sociais e sites de empresas. As empresas também podem coletar dados de clientes se eles usarem instalações em lojas, como Wi-Fi. Varejistas como o Walmart são conhecidos por combinar vigilância em lojas com visão computacional para identificar os corredores que os clientes visitam mais e menos.

A maioria das empresas está crescendo em um ritmo acelerado. Isso também significa que a quantidade de dados gerados por elas também está aumentando. Embora a parte de armazenamento de dados esteja resolvida por uma década ou mais, graças aos lagos de dados e armazéns de dados, sincronizar dados entre diferentes fontes de dados pode ser desafiador.

Esse processo de combinar dados de diferentes fontes em uma visão unificada é chamado de integração de dados e é crucial para derivar insights valiosos. Infelizmente, esse é um aspecto da análise de big data que muitas empresas negligenciam, levando a conflitos lógicos e resultados incompletos ou imprecisos.

Resistência organizacional

Além de alguns dos aspectos tecnológicos da análise de big data, adotar uma cultura orientada por dados em uma organização pode ser desafiador. Em uma pesquisa de 2021 da NewVantage Partners sobre Big Data e IA, foi revelado que apenas 24,4% das empresas que participaram haviam forjado uma cultura de dados dentro de suas empresas.

Falta de compreensão, falta de adoção pela gerência intermediária, resistência dos negócios e alinhamento organizacional insuficiente são algumas das razões pelas quais as empresas ainda não adotaram uma cultura orientada por dados.

Outros desafios

A falta de talento é um desafio significativo que as empresas enfrentam ao integrar big data. Embora o número de indivíduos que optam por uma carreira em ciência de dados e análises esteja aumentando constantemente, ainda há uma escassez de habilidades.

A manutenção da qualidade dos dados é outro problema. Como os dados vêm de várias fontes em alta velocidade, o tempo e os recursos necessários para gerenciar adequadamente a qualidade dos dados podem ser significativos.

Top 5 soluções de software de análise de big data

As soluções de software de análise de big data tornam possível processar grandes quantidades de dados e derivar insights deles. Essas ferramentas ajudam a detectar tendências e padrões em grandes conjuntos de dados e também podem ajudar na visualização de dados.

Para se qualificar para inclusão na categoria de análise de big data, um produto deve:

• Processar dados
• Consultar sistemas de arquivos
• Conectar-se a clusters de big data
• Permitir que os usuários transformem conjuntos de big data em visualizações de dados úteis e compreensíveis
• Criar relatórios, visualizações e painéis com base nos insights derivados dos conjuntos de dados

* Abaixo estão os cinco principais softwares de análise de big data do Relatório Grid® da G2 de Primavera de 2021. Algumas avaliações podem ser editadas para clareza.

1. Qlik Sense

Qlik Sense é uma plataforma de análise que oferece análises de autoatendimento ideais para todos os tipos de usuários em uma organização. Ajuda a construir uma força de trabalho alfabetizada em dados e oferece integração robusta de dados e APIs abertas.

O que os usuários gostam:

"É rápido e fácil criar um aplicativo no Qlik Sense, e há várias maneiras interativas de compartilhar widgets com minha equipe. Também permite que minha equipe edite e crie visualizações próprias."

- Avaliação do Qlik Sense, Dan B.

O que os usuários não gostam:

"Estou trabalhando com o Qlik há muito tempo agora, então, vindo do Qlikview, às vezes me pego querendo fazer coisas que o Qlik Sense não pode fazer naturalmente. Você precisará de extensões de terceiros para atender a requisitos que o Qlikview poderia fazer com facilidade. Isso está se tornando menos problemático a cada nova versão do Qlik Sense, no entanto."

- Avaliação do Qlik Sense, Severino H.

2. Azure Databricks

Azure Databricks é um serviço de análise colaborativo baseado no Apache Spark que pode desbloquear insights de big data e ajudar a construir soluções de IA. Sua integração com o Azure Machine Learning facilita a identificação de algoritmos adequados e o acesso a capacidades avançadas de aprendizado de máquina.

O que os usuários gostam:

"A versatilidade do Databricks permite que seja usado por engenheiros e cientistas de dados. Com integração contínua e atualizações do Azure, o Databricks está constantemente evoluindo e crescendo em um mecanismo robusto para processar grandes dados. Com alguns comandos do Spark, ele pode processar rapidamente dados em qualquer negócio."

- Avaliação do Azure Databricks, Ben B.

O que os usuários não gostam:

"Ao usar o Azure Databricks, descobri que preciso de alguma ajuda prática para entender como funciona. Pode levar um tempo para aprender o que todos os recursos fazem e explorar tudo o que essa fantástica ferramenta de análise de big data tem a oferecer."

- Avaliação do Azure Databricks, Anudeep Sri B.

3. MATLAB

MATLAB é uma plataforma de programação e computação de alto desempenho usada para analisar dados e desenvolver algoritmos. Oferece um ambiente fácil de usar em que problemas e soluções são representados em notações matemáticas.

O que os usuários gostam:

"É muito fácil para programação, como C. Muitos recursos estão disponíveis com um clique no próprio software. A principal vantagem é que possui muitas caixas de ferramentas para quase todas as áreas. A maneira de importar dados é fácil e intuitiva. A personalização de gráficos é útil para pesquisa e acadêmicos. Os dados podem ser importados, analisados e visualizados em gráficos e imagens de alta resolução. Eu gosto das capacidades de processamento de imagem e sinal do MATLAB. Além disso, tecnologias de ponta, como IA, aprendizado profundo, aprendizado de máquina, interface de hardware controlando vários instrumentos, etc., estão disponíveis no MATLAB."

- Avaliação do MATLAB, Dipak K.

O que os usuários não gostam:

"Integrais, derivadas e outras operações com funções implícitas demoram mais do que outras linguagens de programação. Este é um problema menor que você sempre pode encontrar soluções alternativas, no entanto."

- Avaliação do MATLAB, Lucas M.

4. Qubole

Qubole é uma plataforma de lago de dados segura ideal para aprendizado de máquina, streaming e análises ad-hoc. Usando esta plataforma, as empresas podem conectar e explorar dados de vários bancos de dados relacionais e não tradicionais.

O que os usuários gostam:

"O Qubole é incrivelmente fácil de usar. Conseguimos implementar nossas cargas de trabalho de Big Data muito rapidamente. Recebemos ótimo suporte deles durante a implementação. Continuamos a receber grande ajuda com nossos novos projetos e implementações existentes. Ele escalou com nossas necessidades crescentes de processamento. A maior vantagem é que reduziu nossos custos de computação em nuvem."

- Avaliação do Qubole, Christian U.

O que os usuários não gostam:

"A necessidade contínua de atualizar serviços ou solicitar suporte para coisas mais simples - não me entenda mal, os requisitos são atendidos - apenas as coisas menores precisam de algum refinamento."

- Avaliação do Qubole, Achilles S.

5. Google BigQuery

Google BigQuery é um armazém de dados empresarial sem servidor e de baixo custo usado para análises. É benéfico para acessar e compartilhar insights com segurança em uma organização e também pode ajudar a criar relatórios e painéis.

O que os usuários gostam:

"Ter a capacidade de armazenar e consultar conjuntos de dados enormes sem se preocupar tanto com a infraestrutura é fantástico. Tenho bancos de dados com trilhões de pontos de dados neles. Sem o BigQuery, eu precisaria atualizar constantemente o hardware para armazenar/recuperar os dados de que preciso. Com o BigQuery, só preciso me preocupar em otimizar a consulta para lidar com a carga. As consultas também são extremamente rápidas, além de serem salváveis, para que você possa executar novamente as coisas facilmente. A interface web e a utilidade de linha de comando são muito bem documentadas e fáceis de usar."

- Avaliação do Google BigQuery, Nick B.

O que os usuários não gostam:

"Não encontrei muitos problemas. Como é baseado em nuvem, mover grandes conjuntos de dados de/para nossos servidores internos pode ser um pouco lento, mas isso não é um problema relacionado ao BigQuery. Como um usuário relativamente novo, estou bastante satisfeito com ele até agora."

- Avaliação do Google BigQuery, Joel M.

Dados são o novo petróleo

Embora muitos possam argumentar que não é, dados são o novo petróleo e alimentam processos de tomada de decisão em quase todas as indústrias. A boa notícia é que é abundante e está crescendo exponencialmente. A análise de big data é aquele motor de combustão que usa dados como combustível para impulsionar a inovação.

O mercado de análise de big data está previsto para atingir US$ 103 bilhões até 2023. Claro, descobrimos apenas a ponta do "iceberg do big data". Com o poder computacional e o armazenamento se tornando mais baratos, mais empresas podem agora usar a análise de big data para tomar decisões melhores.

O big data torna a inteligência artificial viável. O nível de inteligência artificial que temos atualmente é chamado de IA estreita. Embora possa parecer fraco, está por trás de várias inovações, incluindo carros autônomos e assistentes de voz.