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5 tendências que você precisa saber sobre análise de Big Data

De acordo com a IBM, cerca de 2,5 quintilhões de bytes são gerados diariamente na web, dados que se somam a outros zilhões de petabytes que já existem e se acumulam gradualmente no universo virtual, gerando um completo caos cibernético de infinitas informações sobrepostas. É diante da necessidade de tratar esse imenso acúmulo de dados e encontrar soluções de negócios que se chegou ao conceito de Big Data. Por isso, preparamos este post pra te explicar um pouco mais sobre o que é Big Data e algumas tendências que têm dominado a TI e todos que usam desse serviço. Confira!

Big Data e seu auxílio na tomada de decisões

Big Data é um conjunto de dados extremamente extenso e incapaz de ser tratado perante o olhar humano. Essa galáxia de bytes necessita de supersistemas eletrônicos com velocidade de processamento recorde e capacidade de mineração de dados sem precedentes na história da computação. E é na mesma proporção da velocidade de tráfego de dados dos sistemas de Big Data Analytics disponíveis no mercado (vide o supercomputador Watson, da IBM) que esse conceito se torna popular mundo moderno, revolucionando o planejamento estratégico das empresas, a análise de cenários das organizações, avaliação de diagnósticos médicos e até a previsão com extrema antecedência da ocorrência de fenômenos naturais.

O que nenhum profissional de TI pode perder de vista quando o assunto é Big Data

Nesse contexto de crescimento permanente de variáveis relacionadas à tomada de decisão, conhecer as mais impactantes tendências do universo de Big Data para os próximos tempos é de fundamental importância a analistas, gerentes de TI e CIO’s. Descubra aqui o que não pode escapar ao seu olhar no que se refere ao tratamento de grandes dados no futuro:

1) Uso da análise Big Data para mapear falhas e defeitos em logs de rede, bem como em sensores da máquina

A capacidade de processamento “relâmpago” de um software de mineração de grande volume de dados permite que identifique, com extrema rapidez, diversos tipos de falhas em logs de rede, identificando com precisão e de forma instantânea, todos os problemas internos de uma máquina.

2) Fusão entre as tecnologias de Big Data Analytics e os sistemas de inteligência artificial

De acordo com o MIT Technology Review (publicação científica da Massachusetts Institute of Technology), está em estudo um modelo de inteligência artificial chamado “Deep Learning”, o qual consiste no desenvolvimento de um sistema de algoritmos que simula a rede neural humana, permitindo, entre outras coisas, que o computador consiga interpretar sentimentos ou sensações humanas a partir da análise de dados disponíveis em páginas de redes sociais, por exemplo.

Com o auxílio dos trabalhos de mineração de dados poderá ser possível, por exemplo, que o Facebook reconheça os sentimentos de seus usuários antes mesmo da inserção de uma informação textual mais objetiva, bem como que uma mídia social consiga “prever” um comportamento humano futuro, prevenindo, se for o caso, um ataque terrorista.

3) Hadoop para analisar perfis em redes sociais com função mercadológica e sugerir produtos aos possíveis clientes.

Tecnologia de armazenamento de dados não estruturados, o Hadoop consiste em uma implementação open source do paradigma de programação Map-Reduce (modelo desenvolvido pela Google para mapear grandes volumes de dados). O Hadoop é escrito em Java e terá, entre suas principais missões, mapear perfis de possíveis clientes de empresas, a partir de redes sociais e oferecer a eles novos produtos ou serviços, em linha com suas necessidades.

4) SQL interligado ao Hadoop

Assim como vem ocorrendo com tudo o que está integrado ao conceito de Big Data, percebe-se o crescimento muito rápido de ferramentas que possibilitam o suporte à linguagem SQL em conexão com o Hadoop, o que certamente representa novos paradigmas em soluções Big Data utilizando esse sistema em Java. Vale lembrar que SQL é uma das mais conhecidas linguagem para acessar, analisar e manipular dados estruturados.

5) Aprimoramento nos resultados das análises prescritivas.

As tecnologias em classificação, organização, mineração e interpretação de dados permitirão maior precisão no diagnóstico de cenários diversos. Existem algumas empresas de grande porte que já trabalham com Big Data Analytics para conquistarem vantagem competitiva em seus mercados, identificando com mais rapidez as possíveis inclinações futuras de seus clientes e permitindo-se darem “um passo” adiante de seus concorrentes. No Brasil, até o Ministério da Justiça já adotou esse conceito revolucionário na investigação de movimentações financeiras ilegais.

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