A tempestade midiática em torno do big data acalmou, mas as empresas ainda estão buscando maneiras de aproveitar todos esses dados.

Na verdade, a empresa de pesquisa IDC prevê que os gastos globais com tecnologias de big data alcançarão 260 bilhões de dólares até 2022 – com um foco intenso em análises de big data.

Indústrias como manufatura, bancos, serviços profissionais, entretenimento e até mesmo o governo federal estão apostando tudo no big data. Então, quais outras tecnologias estão em ascensão?

8 tecnologias de big data

Viu algo que gostou? Sinta-se à vontade para pular adiante e ler mais sobre isso:

1. Hadoop
2. Linguagens de programação para big data
3. Bancos de dados NoSQL
4. Lagos de dados
5. Análises avançadas
6. Análises de fluxo
7. Computação de borda
8. Opções de autoatendimento

1. Hadoop

O Hadoop existe há bastante tempo, mas seria difícil compilar uma lista de tecnologias de big data sem mencioná-lo.

O ecossistema Hadoop é uma estrutura de código aberto com muitos produtos dedicados ao armazenamento e análise de big data. Por exemplo, alguns dos produtos mais populares incluem o MapReduce para processamento de big data, o Spark para fluxo de dados em memória, o Hive para análises e o Storm para streaming em tempo real distribuído.

A adoção do Hadoop ainda está em ascensão. Estima-se que 100 por cento das empresas provavelmente adotarão tecnologias relacionadas ao Hadoop para analisar big data.

Veja o que usuários reais estão dizendo sobre o Hadoop e sua suíte de produtos.

2. Linguagens de programação para big data

Também não se pode mencionar o Hadoop sem mencionar o conjunto de linguagens de programação para big data usadas para tarefas analíticas em larga escala, bem como para operacionalizar o big data. Aqui estão as quatro linguagens abaixo:

Python – Com mais de 5 milhões de usuários, o Python é facilmente a linguagem de programação mais popular no momento. O Python é particularmente útil com aprendizado de máquina e análise de dados, sem mencionar que possui uma sintaxe coerente – tornando-o mais acessível para programadores iniciantes.

R – Esta linguagem de código aberto é amplamente utilizada para visualização de dados e análise estatística. A curva de aprendizado do R é muito mais íngreme do que a do Python, e é mais usada por mineradores de dados e cientistas para tarefas analíticas mais profundas.

Java – Vale mencionar que o Hadoop e muitos de seus produtos são inteiramente escritos em Java. Isso por si só é a razão pela qual essa linguagem de programação é ótima para empresas que trabalham regularmente com big data.

Scala – Esta linguagem faz parte do ecossistema da Máquina Virtual Java e ganhou seu nome por ser altamente escalável. O Apache Spark é inteiramente escrito em Scala.

Veja o que os especialistas têm a dizer sobre as quatro linguagens de programação para big data em nosso último guia.

3. Bancos de dados NoSQL

É amplamente conhecido que mais de 80 por cento de todos os dados gerados hoje são, na verdade, dados não estruturados. Para contextualizar, a maioria de nós normalmente trabalha com dados estruturados que são "etiquetados" para que possam ser armazenados e organizados em bancos de dados relacionais.

Dados não estruturados não têm uma estrutura predefinida. Imagens, áudio, vídeos, texto de páginas da web e mais multimídia são exemplos comuns de dados não estruturados. Esse tipo de dado não pode ser trabalhado usando métodos convencionais, razão pela qual os bancos de dados NoSQL estão em ascensão.

Embora existam muitos tipos de bancos de dados NoSQL, todos eles têm o objetivo de criar modelos flexíveis e dinâmicos para armazenar big data.

4. Lagos de dados

Uma tecnologia de big data relativamente nova é chamada de lago de dados, que permite que os dados estejam em sua forma mais bruta e fluida, sem precisar ser convertidos e analisados primeiro.

Os lagos de dados são essencialmente o oposto dos armazéns de dados, que fazem uso principalmente de dados estruturados. Os lagos de dados também são muito mais escaláveis devido à sua falta de estrutura necessária, tornando-os uma opção mais otimizada para big data.

Os lagos de dados também são construídos com base em modelos de esquema na leitura, o que significa que os dados podem ser carregados como estão. Os armazéns de dados são construídos com base em modelos de esquema na escrita, que imitam bancos de dados convencionais. Se aprendemos algo sobre o mundo do big data, é que a convencionalidade geralmente não é suficiente.

5. Análises avançadas

Tanto a análise preditiva quanto a prescritiva são tipos de análises de dados que ganharão destaque a cada ano que passa. Estas são consideradas análises avançadas que serão fundamentais para fornecer insights sobre big data.

Atualmente, há uma variedade de softwares de análise preditiva disponíveis. Esses produtos analisam dados históricos de CRM, ERP, automação de marketing e outras ferramentas, e então fornecem previsões futuras sobre o que esperar a seguir. Cada ferramenta tem suas próprias capacidades específicas, por isso vale a pena explorar nossa categoria para encontrar uma que atenda às suas necessidades.

A análise prescritiva vai um passo além, pegando informações que foram previstas e fornecendo próximos passos acionáveis. Esta análise é extremamente avançada e apenas um punhado de fornecedores hoje a oferece.

6. Análises de fluxo

Com um influxo tão grande de big data, tanto estruturado quanto não estruturado, analisá-lo em tempo real se tornou um verdadeiro desafio. Softwares de análise de fluxo são uma solução em tendência para capturar esses dados em tempo real à medida que são transferidos entre aplicativos e APIs.

O aumento das análises em tempo real significa que as empresas podem monitorar usuários e endpoints com mais clareza e resolver problemas mais rapidamente.

7. Computação de borda

Dispositivos conectados à internet geram enormes quantidades de dados não estruturados, tornando a internet das coisas um dos maiores contribuintes para o universo do big data. A computação de borda oferece uma solução para armazenar esses dados para acesso rápido.

A computação de borda armazena temporariamente os dados próximos de onde foram criados, daí o nome borda. Esta é sua diferença mais significativa em relação à computação em nuvem.

A computação de borda reduz o tempo necessário para que as informações sejam transmitidas por uma rede. Isso também pode levar a economias de recursos.

8. Opções de autoatendimento

A escassez de profissionais de ciência de dados abriu caminho para outras maneiras de analisar big data. Uma das soluções mais proeminentes é chamada de inteligência de negócios de autoatendimento.

Essas ferramentas de autoatendimento são projetadas para usuários com habilidades técnicas limitadas para consultar e examinar seus dados de negócios na forma de gráficos, painéis, scorecards e outras opções de visualização.

Softwares de inteligência de negócios de autoatendimento reduzem o tempo necessário para gerar relatórios, já que menos membros da equipe estão envolvidos no processo.

Embora existam alguns desafios para o autoatendimento, ele se provou uma ótima alternativa para empresas com flexibilidade limitada de TI.

Concluindo

Dependendo da indústria e do foco do negócio, algumas tecnologias de big data se mostrarão mais úteis do que outras. De qualquer forma, todas as tecnologias acima ajudarão de alguma forma as empresas a aproveitar e analisar big data com mais facilidade do que os métodos convencionais.

Quer aprender mais? Confira nosso guia abrangente sobre big data para ver para onde o mercado de big data está indo ou aprender sobre a importância da engenharia de big data.