Técnicas de Big Data: Confluência de tecnologia e análise de negócios
Confluência da tecnologia e análise de negócios -
Há muito, muito tempo, os homens levam uma vida nômade antes de se voltar gradualmente para a agricultura. A invenção da roda, fogo e motor a vapor são frequentemente considerados pontos de viragem na evolução da humanidade em direção à mecanização e maior conforto à vida.
Da mesma forma, a lendária Lei do Movimento e da Gravidade de Newton, a Teoria da Relatividade de Einstein, que agora está comemorando seu centésimo ano ou Lei da Termodinâmica, revolucionaram a ciência e influenciaram a ciência aplicada. A invenção do computador, a chegada do computador pessoal e a interface gráfica do usuário (GUI) são marcos no desenvolvimento da era digital. Foram os números binários zeros e os que estão no coração das linguagens no nível de assembly.
Técnicas de binário para big data
No nível do hardware, zeros e outros estão acionando os circuitos em um computador; no nível dos negócios, são as técnicas de Big Data que estão mudando radicalmente a maneira como as empresas planejam estratégias de marketing para se manterem competitivas. Poderia ser composto de qualquer coisa, de um dígito e vários dígitos, todos contendo informações vitais sobre o mercado, o funcionamento de uma máquina, corpo humano, transações de comércio eletrônico ou praticamente qualquer atividade cotidiana que possa ou não ter algo. a ver com a compra ou venda.
É comum que empresas e profissionais de contabilidade falem sobre ativos e passivos. Convencionalmente, os ativos representavam máquinas, tecnologia, know-how, recursos humanos, infraestrutura e também ativos financeiros.
Agora, está ocorrendo uma mudança de paradigma, juntamente com esses ativos tangíveis, algumas partes de um ou vários dígitos ou dados se tornaram o ativo mais valioso à medida que as organizações e os mercados crescem em tamanho. Do ponto de vista da estratégia de marketing e big data, os dados se tornaram o ativo mais importante.
As empresas estão crescendo em tamanho e escala. Já não é pequeno bonito ou viável. As operações de vários países, grandes shoppings e empresas de comércio eletrônico de grande volume estabeleceram uma nova tendência em todo o mundo. Para ter sucesso nesses grandes negócios, a análise e os dados de negócios se tornaram críticos. As empresas buscam o Big Data Hadoop para utilizá-lo, obter inteligência de mercado e entender os requisitos do cliente.
A confluência de tecnologia e análise de dados
Fonte da imagem: pixabay.com
As técnicas de big data que as organizações possuem não terão sentido, a menos que exista uma tecnologia de suporte para extrair, processar e organizar dados para que as empresas utilizem esse ativo vital. Bernard Marr, renomado escritor e analista, disse que as empresas, independentemente do seu tamanho, seja uma empresa da Fortune 500 ou uma pequena mãe e loja pop, exigiriam o uso do Hadoop Big Data para testemunhar a mudança que ela traz para as empresas.
As técnicas de big data são uma coleção de grandes conjuntos de dados e estão em grande número que são necessários programas sofisticados para analisar e criar informações significativas a partir deles. Pode haver hábitos de compra, frequência de exibição de filmes, sites de frequência de login, compras on-line, pedidos de compras, frequência de troca de aparelhos celulares e assim por diante.
Várias ferramentas, estruturas e técnicas são usadas para analisar grandes conjuntos de dados e elas são muito procuradas pelo setor. Segundo especialistas, não são os dados que são importantes, mas o que a empresa faz com esses dados.
Entre várias tecnologias e plataformas, o Hadoop emergiu o mais popular, embora possa ter suas desvantagens. É uma plataforma de desenvolvimento de código aberto escrita em C, C ++, Java e ajuda as organizações a analisar a enorme quantidade de dados em tempo real.
Técnicas de big data em tempo real
Coletar, armazenar, mover e analisar não é uma atividade estática, mas também dinâmica, envolvendo ambientes em tempo real. Os dados estão sendo coletados continuamente para aviões, motores de automóveis, monitores conectados a pacientes em hospitais, transações on-line de cartões de crédito ou débito, todos os quais requerem algoritmos sofisticados, programas, arquitetura de big data e uma robusta capacidade de processamento na memória.
John Schroeder, CEO da MapR, disse que possui aplicativos de Big Data que protegem milhões de portadores de cartão American Express de transações fraudulentas e, na área da saúde, estão trabalhando no sentido de fornecer procedimentos de tratamento aprimorados para pacientes com câncer.
As principais áreas de TI globais, como Microsoft, Oracle, SAP e IBM, estão todas na plataforma de nuvem e também possibilitam soluções em técnicas de big data.
Técnicas de Big Data e Internet das Coisas
As rápidas mudanças na Web e na tecnologia incorporada permitiram a interconexão de vários dispositivos, capazes de enviar dados em tempo real. Uma internet feita de 'coisas' em vez de pessoas e computadores surgiu.
Cada dispositivo que usamos ou usamos é capaz de encerrar dados que, por sua vez, teriam aplicações abrangentes em marketing de dados grandes, design, assistência médica, entre outros.
Mineração de dados
Agora, supercomputadores poderosos são implantados para extrair dados de bancos de dados relacionais e ajudar estatísticos e analistas a criar modelos. Vários inovadores criaram ferramentas para o desenvolvimento de modelos para análise preditiva de big data para melhor tomada de decisão pelas empresas. Eles também fornecem uma interface gráfica de usuário fácil (GUI) e são muito fáceis de usar.
A carreira nas técnicas de Big Data
Naturalmente, a revolução nas técnicas de big data gerou uma nova geração de especialistas associados a áreas específicas dessa análise e tecnologia de big data. Entre as habilidades tecnológicas mais procuradas estão Apache Hadoop, Apache Spark, NoSQL, aprendizado de máquina e mineração de dados, análise estatística e quantitativa, SQL, visualização de dados, cientistas de dados, habilidades de linguagem de programação de uso geral. Segundo os analistas, as oportunidades provavelmente aumentarão na próxima década, graças aos rápidos desenvolvimentos nessa área.
De fato, há uma enorme demanda por conhecimentos relacionados às técnicas de big data em 2015, com a IBM anunciando 2.307 posições nos últimos doze meses em junho, informou a revista Forbes em uma avaliação no meio do ano. O salário anunciado para profissionais técnicos com treinamento em Big Data é de US $ 104.850. As habilidades mais procuradas foram experiência em VMWare, desenvolvimento de aplicativos, tecnologia de código aberto, data warehousing e habilidades de programação em Python.
Do ponto de vista da indústria, o principal fornecedor de técnicas e serviços de Big Data são os Serviços Profissionais, Científicos e Técnicos, que respondem por 25% da demanda. Entre outras categorias líderes, as Tecnologias da Informação representam 17%, Manufatura 15%, Finanças e Seguros 9% e Comércio Varejista 8%.
Vantagens da análise de Big Data
1) Armazenamento, mineração e análise de dados:
As tecnologias de big data permitiram a implantação de dados armazenados e em tempo real para uma variedade de aplicativos comerciais e de missão crítica
2) Previsão e previsão de mercado:
Na era das técnicas pré-big data, as empresas eram forçadas a fazer análises significativas de dados em tempo real ou fazer análises preditivas na ausência de tecnologia. Pesquisas de amostra e feedbacks de clientes ofereceram a única solução para estrategistas inovarem com novas ofertas no mercado.
3) Uma grande quantidade de dados é gerada pelas empresas e, nos anos anteriores, com ferramentas insuficientes de big data para coletá-las e analisá-las, as empresas não usavam um ativo importante com elas.
4) No ambiente de negócios de big data em tempo real, hackers e roubo de dados podem impactar criticamente o funcionamento de uma organização, a confiança de seus clientes e torná-la vulnerável a novos ataques na linha. O Big Data e o Hadoop foram comprovados para ajudar as organizações a detectar roubo de dados. As metodologias de roubo de dados estão evoluindo mais rapidamente do que as metodologias anti-roubo ou atividades de prevenção.
As técnicas de big data são o único requisito para ter sucesso
O hype criado pelo big data não correu bem com alguns críticos que apontam alguns dos problemas associados à sua implantação no setor. Alguns analistas questionaram se existe um retorno positivo do investimento (ROI) e vale o tempo e o esforço necessários para implementá-lo. A segunda diz respeito ao grande volume de dados e análises que podem não explicar 'por que' esse comportamento do consumidor está ocorrendo.
A análise de big data pode ser efetivamente usada em conjunto com as metodologias tradicionais de pesquisa (dados espessos) que mapeiam os padrões demográficos no comportamento de economia, investimento, compra e gasto entre regiões, proporcionando uma compreensão mais ampla do mercado. As ferramentas de Big Data podem dar uma imagem do que aconteceu e como, mas 'por que' isso acontece, só pode ser entendido por uma ampla compreensão de determinados consumidores ou região com base no perfil demográfico, preferências de estilo de vida, hábitos de gastos entre outros, de acordo com os céticos de Ferramentas de dados.
Principais tendências na tecnologia de Big Data
De acordo com John Schroeder, CEO e co-fundador da MapR, a empresa que fornece soluções em Big Data, previu as tendências emergentes para 2015 e a maioria delas parece verdadeira.
Hubs de dados para Data Lakes: os lagos de dados com infraestrutura escalável parecem ser favorecidos, pois são economicamente atraentes com um custo por terabyte reduzido).
Autoatendimento: as ferramentas de big data de autoatendimento capacitarão desenvolvedores, cientistas de dados e analistas de dados a conduzir a exploração de dados diretamente.
Agilidade de dados
À medida que o banco de dados se expande e é necessário um processamento mais rápido, os sistemas legados parecem desacelerar o processo. Verificou-se que os bancos de dados e armazéns herdados são muito lentos e, portanto, as organizações estão analisando a agilidade do processamento de dados.
Hadoop na fase de inovação: o Hadoop permanece na fase de inovação e Shroeder acredita que possivelmente esteja ocorrendo um modelo mais matizado de software de código aberto, combinado com profunda inovação e desenvolvimento da comunidade.
desafio de segurança
O armazenamento e o processamento de big data estão se tornando cada vez mais vulneráveis a ameaças de segurança no sistema Hadoop de código aberto. No entanto, os recursos de segurança ainda são compatíveis com essas ameaças e, especialmente, em comparação com sistemas mais seguros de Enterprise Resource Planning (ERP) e bancos de dados relacionais.
Computação em nuvem
Os rápidos avanços na computação em nuvem estão permitindo que até pequenas e médias empresas façam uso de SaaS (software como serviço), Plataforma como serviço (PaaS) e outras plataformas fornecidas por fornecedores que lhes permitem utilizar serviços de big data a um preço muito mais barato. custo pelo qual não são necessárias taxas e instalações caras de licenciamento.
Segundo Bernard Marr, renomado autor e analista, algoritmos sofisticados são implantados no espaço da nuvem por meio do SaaS, que fornece uma imagem mais precisa de quando, como e por que um produto é vendido. Citando Charlie Crocker, da AutoDesk, ele ressalta que até a chegada do feedback dos clientes de Big Data foi um exercício difícil, mas com os sofisticados algoritmos atualmente em funcionamento, as empresas de big data são mais capazes de entender o comportamento do consumidor e criar produtos para eles.
O futuro das ferramentas de Big Data é brilhante
A International Data Corp prevê que o mercado de big data cresça a uma taxa anual composta de 23% até 2019, com gastos anuais chegando a US $ 48, 6 bilhões em 2019. A IDC acredita que os três principais submercados: infraestrutura, software e serviços crescerão substancialmente nos próximos cinco anos, com software - gerenciamento de informações, descoberta e análise e software de aplicativo - liderando a cobrança com um CAGR de 26%.
A IDC prevê que os serviços, incluindo serviços profissionais e de suporte a infraestrutura e software, crescerão a um CAGR de 22, 7%. Ele prevê que a infraestrutura - que consiste em computação, rede, infraestrutura de armazenamento e outra segurança semelhante à infraestrutura de datacenter - crescerá a um CAGR de 21, 7% e representará aproximadamente metade de todos os gastos até 2019.
“A capacidade de alavancar big data e análise para desenvolver uma visão integrada das atividades e operações de negócios do cliente fornecerá diferenciação competitiva para empresas de todos os setores”, afirmou Jessica, Goepfert, diretora de programa da Organização Global de Pesquisa em Tecnologia e Indústria da IDC, recentemente. “No entanto, além das enormes oportunidades, o big data apresenta alguns riscos e
A transformação digital (DX) impulsionará “tudo o que importa em TI” nos próximos anos. Ter sucesso no que a IDC chama de economia DX significa usar tecnologias como dispositivos móveis, nuvem, ferramentas de análise de big data, IoT, IA e robótica para "criar vantagem competitiva por meio de novas ofertas, novos modelos de negócios e novos relacionamentos com clientes, fornecedores e distribuidores, ”, De acordo com Frank Gens, analista chefe da IDC.
Principais conclusões das previsões da IDC
- Até 2020, quase 50% dos orçamentos de TI estarão vinculados a iniciativas de DX (transformação digital).
- Até 2018, os executivos da Linha de Negócios (LOB) controlarão mais de 45% de todos os gastos com TI em todo o mundo, mais de 60% nos EUA.
- Até 2017, mais de 50% dos gastos com TI serão para novas tecnologias (móveis, nuvem, ferramentas de big data, etc.).
- Mesmo com tecnologias e plataformas em rápida evolução, é duvidoso que todos os dados disponíveis sejam analisados nem sejam necessários, disseram alguns especialistas. O importante é se os dados relevantes são identificados e analisados para o benefício das partes interessadas.
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