Software de Big Data: Como escolher a ferramenta ideal para a sua empresa

Muito se fala em Big Data e na importância do bom uso dela para buscar os melhores resultados para a empresa, principalmente no mercado altamente competitivo de hoje em dia.

Por mais que a facilidade em acessar informações e transpassar barreiras geográficas seja muito benéfica em diversos aspectos, como a facilidade de exportação de produtos e serviços, mesmo para empresas de pequeno porte — o que permite a busca por lucros em uma moeda mais forte do que a moeda utilizada na residência fiscal da empresa.

É importante perceber que, por mais que a empresa seja de pequeno porte e esteja direcionada para um mercado local, a competitividade aumentou muito e, mais do que nunca, tomar decisões estratégicas de forma segura e o mais certeiras possível é vital!

A ideia por trás do uso estratégico do Big Data é que você pode descobrir novos insights através da grande quantidade de dados que você tem à sua disposição, o que lhe permite tomar decisões baseadas em fatos.

Entretanto, há um aspecto que não deve ser negligenciado: as ferramentas que você vai usar para suportar a sua tomada de decisões.

Usar as ferramentas certas é fundamental para fornecer uma resposta adequada às suas necessidades e garantir que você possa lidar com todos esses dados sem qualquer risco — afinal, se tomar decisões não baseadas em dados já pode ser extremamente arriscado, tomar decisões baseadas em dados de má qualidade pode ter consequências desastrosas.

É importante observar que há muitas soluções diferentes de software Big Data disponíveis no mercado, cada uma com suas próprias forças e fraquezas. Portanto, vamos dar uma olhada nos melhores softwares disponíveis hoje, para te ajudar a entender como eles podem te ajudar a encontrar a solução certa para as suas necessidades comerciais.

“First things first” O que é essencial saber?

Existem diferentes etapas  em um projeto de Big Data e não existe apenas um software que seja o melhor em todas estas etapas.

Por isso, a sua melhor escolha de software vai depender de qual a atual necessidade da sua empresa.

Quais são estas etapas?

Podemos dividir, de forma geral, em 4 etapas:

Coleta dos dados

O primeiro passo é coletar os dados a serem analisados.

É muito importante que o software usado nesta etapa seja eficiente e tenha capacidade de fazer uma coleta completa. Afinal, será com base nestes dados que todas as outras etapas do processo serão desenvolvidas.

Processamento dos dados

Neste passo são feitas a limpeza e mineração dos dados.

Esta etapa consiste na organização, identificação de discrepâncias, duplicações e inconsistências, além da padronização dos dados.

Controle e armazenamento dos dados

Para que a próxima etapa seja feita com eficácia, os dados devem estar organizados e seguros em um local de armazenamento único, que servirá como suporte para as atividades do programa de BI.

Isto permite que as empresas façam análise de quantidades grandes de dados com estabilidade, além de fornecer um histórico dos dados já coletados.

Visualização e análise dos dados

Após coletados, organizados, limpos e armazenados chegou a hora de usar os dados.

Para isso, é necessário que seja feita a análise dos dados que trazem as informações da área específica que você deseja — seja para identificar insights estratégicos ou verificar a eficácia da estratégia realizada, por exemplo.

A visualização dos dados coletados permite que as empresas vejam suas operações de uma nova maneira, permitindo-lhes assim tomar melhores decisões e, consequentemente, corrigir problemas logo em seu início e/ou obter vantagem competitiva.

Quais os melhores softwares disponíveis?

Existem vários softwares disponíveis hoje. Mas, diferente do que muitas pessoas acreditam, muitas vezes essa grande diversidade de opções não é tão boa assim.

Dúvida?

Então imagine o seu aplicativo de delivery favorito — é… esse mesmo!

Quantas opções de restaurante você tem? A não ser que você seja uma pessoa bastante metódica, que sempre pede daquela pequena relação de restaurantes favoritos… Quanto tempo você passa escolhendo o que você vai comer?

Ou ainda um serviço de streaming de filmes e séries… Quantas horas acabam sendo gastas na escolha de um programa? O pior é que muitas vezes acabamos desistindo e voltando a assistir a mesma série de sempre ou o mesmo filme pela enésima vez.

Digo isso por experiência própria… (se juntar as 3h em média, de cada filme se Senhor dos Anéis, eu certamente já passei mais de 45 horas da minha vida assistindo Frodo levar o um anel para Mordor… isso, até o momento que estou escrevendo esse artigo para você — risos)

No caso de softwares de Big Data,escolher pode ser ainda mais difícil, ainda mais se você está começando a entrar nesse universo ou no meio de uma pesquisa para transição do sistema que é usado atualmente…

Por isso, separei para você o Top 3, dos melhores softwares disponíveis no mercado hoje!

Hadoop

A tecnologia Big Data mais popular e amplamente utilizada é o Apache Hadoop — mais conhecido simplesmente como Hadoop —, ele tem a capacidade de gerenciar enormes quantidades de dados e a capacidade de executar atividades quase ilimitadas ao mesmo tempo..

Uma estrutura de código aberto, completamente livre, que roda em hardware padrão em um centro de dados existente. Ele também pode ser executado em uma infra-estrutura de nuvem.

Basicamente, podemos dizer que o Hadoop se divide em 4 partes. São elas:

HDFS ou Sistema de arquivos distribuídos:

É um sistema de arquivo descentralizado altamente escalável que é compatível com o crescimento muito alto da largura de banda.

MapReduce:

Ele permite processar uma enorme quantidade de dados em paralelo. Ele decompõe um enorme fragmento em partes menores a serem processadas em vários blocos menores de dados, que são então combinados para dar uma única resposta.

É uma ótima opção se a velocidade não for o foco. Caso o processamento de dados possa ser concluído em um tempo um pouco maior, se puder ser feito no decorrer da noite , por exemplo, o MapReduce do Hadoop é uma ótima alternativa.

YARN:

O objetivo da Yarn é fornecer gerenciamento de recursos para processos baseados no Hadoop.

Biblioteca:

No Hadoop você encontrará tanto a biblioteca nativa, quanto a possibilidade de carregar bibliotecas compartilhadas.

Apache spark

Apache Spark é uma ferramenta de código aberto multilíngue voltado para a execução de engenharia de dados, ciência de dados e machine learning em máquinas single node ou clusters.

O objetivo desta ferramenta é fornecer capacidades de processamento que o Apache Hadoop não cobre.

Como funciona com dados em RAM, ele acaba sendo muito mais rápido do que o processamento em disco. Este é um benefício significativo para os analistas que precisam de resultados mais rápidos a partir de tipos específicos de dados.

Spark suporta armazenamento de dados em uma variedade de tecnologias, incluindo HDFS e outros bancos de dados como OpenStack Swift ou Apache Cassandra. Além de ser bastante simples rodar o Spark em um sistema local, facilitando a aplicação de desenvolvimento e testes.

Como características principais, podemos citar:

Dados em lote / streaming

Use sua linguagem favorita, Python, SQL, Scala, Java, ou R para unificar seu processamento de dados em lotes e streaming em tempo real.

Machine learning

Use o mesmo código para dimensionar algoritmos de aprendizagem de máquinas rodando em um laptop para clusters tolerantes a falhas de milhares de dispositivos.

Analítise SQL

Os painéis e relatórios podem ser construídos rapidamente em questão de minutos. Consultas ANSI SQL rápidas e distribuídas podem ser usadas para painéis de controle e relatórios ad-hoc. Ele tem um desempenho superior à maioria dos data warehouses em termos de desempenho.

Data Science em escala

Sem ter que recorrer à redução da resolução, é possível realizar análise exploratória de dados (EDA) em escala de petabyte.

É uma alternativa ao MapReduce da Hadoop e pode executar tarefas mais de 100 vezes mais rápido. Não é surpresa que a Spark seja o mecanismo mais popular da computação em escala, em milhares de organizações por todo o mundo, incluindo 80% das 500 maiores empresas da Fortune.

Apache Storm

O Apache Storm é uma plataforma de computação distribuída em tempo real, livre e de código aberto.

O Apache Storm torna simples processar um número infinito de fluxos de dados, replicando efetivamente o sucesso do Hadoop com processamento em lote para o processamento em tempo real . Além de ser simples e aceitar qualquer linguagem de programação.

O Apache Storm pode ser usado em diversos casos, como:

• análise em tempo real
• aprendizado de máquina online
• computação contínua
• RPC distribuído,
• ETL
• e muito mais.

Além de ser extremamente rápido, ele também é escalonável, tolerante a falhas, garante o processamento de seus dados ​​e é extremamente simples de ser configurado e operado.

Apache Storm se integra com as soluções de fila e armazenamento de dados que você já utiliza. Uma topologia Apache Storm orquestra os fluxos de dados e os processa de forma arbitrariamente complexas, distribuindo as fontes entre várias fases de operação, conforme necessário.

As topologias utilizadas pela Storm assemelham-se às utilizadas pela MapReduce. Porém, no Storm, os dados são processados em tempo real, em vez de em lotes. O planejador Storm distribui as tarefas para os nós com base na configuração da topologia. Se necessário, ele pode se comunicar com o HDFS da Hadoop usando adaptadores, o que é outra razão pela qual ele pode ser uma boa solução de código aberto em Big Data.

Como escolher o Software de Big Data que melhor atenda às suas necessidades?

Um ponto muito importante para se levar em conta é justamente que não existe “o melhor” software de Big Data. Mas, existe sim, o melhor para atender as necessidades da sua empresa nesse momento.

Por isso, antes de sair pesquisando sobre informações técnicas dos softwares, custos e benefícios, é necessário olhar para dentro da empresa e entender em qual momento está a sua operação e qual a real necessidade dela.

É importante que você entenda que é sim importante ter um dashboard organizado e apresentável, que apresente as informações de forma simples e possibilite insights de qualidade para as áreas estratégicas da empresa.

Mas, de nada adianta um dashboard bonito e bem organizado, se os dados que chegarem até ele estiverem desorganizados, desfalcados ou apresentarem algum problema na Data Quality.

Assim como não adianta ter uma excelente coleta de dados, uma data warehouse bem estruturada e organizada, mas não conseguir apresentar os dados de forma que eles sejam úteis para gerar insights valiosos.

Desta forma, para que você possa escolher o melhor software para as necessidades da sua empresa, é necessário:

• Olhar para dentro

Entenda qual o momento da sua empresa. É importante olhar de forma desapaixonada e sincera para as forças e fraquezas da sua empresa/equipe. Só assim você conseguirá seguir as próximas etapas com qualidade e entender qual é a  solução de software ideal para você.

• Qual o desenvolvimento da área de data science da sua empresa?

Quanto mais completos e complexos forem os softwares, mais experiência deve ser necessária para fazer a utilização correta e completa do software.

Acredite, na mão de alguém que acabou de tirar a carteira de motorista, vai ser mais seguro um bom e confiável Volkswagen do que uma linda e potente Ferrari…

• Quais são os seus objetivos com os dados coletados

De que adianta ter uma montanha de dados e relatórios, se você não souber os resultados que precisa atingir?

Para coletar os dados certos e conseguir extrair informações de qualidade, você precisa saber o que está buscando! Afinal, buscas aleatórias levam a resultados inespecíficos e pobres.

• Busque pelas especificações técnicas ideais

O próximo passo, depois de identificar quais os seus objetivos com os dados coletados é entender quais são as ferramentas capazes de coletar os dados que você busca.

Uma vez que identificar essas ferramentas, faça uma comparação técnica entre elas e selecione 3 a 5 que melhor se encaixarem em seus requisitos, respeitando o nível de experiência dos colaboradores que usarão as ferramentas e o nível de complexidade de cada uma delas.

• Entenda a relação Custo X Benefício

Por que deixar o “custo” para o final? Simples. Assim você não se deixa influenciar apenas pelo preço. Não necessariamente a ferramenta mais cara será a melhor e a gratuita será pior…

Após entender quais são as questões realmente importantes para que a ferramenta possa atender às suas necessidades técnicas e estratégicas, os valores de contratação da ferramenta devem ser levados em consideração para traçar a melhor relação Custo X Benefício para a empresa.

Espero que estas considerações possam te ajudar a entender melhor como solucionar a sua escolha pela melhor ferramenta de Big Data para a sua empresa.

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