Quem se interessa por Data Science precisa entender alguns termos populares dessa área específica – e, claro, como eles dialogam entre si. Já que, quando falamos sobre Big Data Analytics, inevitavelmente estamos dialogando com conceitos como Big Data e Banco de Dados. Falaremos um pouco mais sobre ambos a seguir.
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Big Data Analytics
O que é Big Data?
Para falarmos sobre o assunto, utilizaremos de uma definição fornecida pela Oracle.
Consideramos Big Data os dados que, absolutamente variados e produzidos em volumes cada vez maiores e mais velozes, estão ao nosso alcance.
Os dados em questão são gerados por múltiplas fontes e, com o advento de novas redes, plataformas e espaços de conexão e transmissão de conteúdo, se tornam cada vez mais difíceis de serem tratados por softwares de processamento tradicionais.
- Os três Vs
Você pode não ter percebido, mas utilizamos três palavras para falar sobre Big Data: volume, velocidade e variedade. Entendamos o que isso quer dizer e como eles se relacionam com o banco de dados big data:
- Volume - relacionado à quantidade de dados, diz respeito a volumes não-estruturados, com baixa intensidade. Isso significa que eles podem ser oriundos de aplicativos para celulares, câmeras de monitoramento ou sensores, comunicação e troca em redes sociais etc;
- Velocidade - diz respeito à taxa de recepção de dados. Como sabemos, produtos e plataformas múltiplos atuam em conexão com o aqui e agora - na prática, isso faz com que eles sejam avaliados, corrigidos e administrados em tempo real;
- Variedade - está ligada ao tipo de dado que está disponível para ser acessado. As novas fontes têm gerado grandes quantidades de produtos semi-estruturados ou não estruturados, os quais exigem um processo diferenciado no momento de coleta e tratamento.
- Por que fazer uso do Big Data é interessante?
Com a coleta de dados selecionados e o seu posterior tratamento, somos capazes de produzir relatórios inteligentes e pautados em informações reais, de grande profundidade, acerca de mercado, comportamento de usuários e produtividade.
Isso significa que as empresas, agora munidas de dados personalizados amplamente variados, podem corrigir erros que estão impedindo o seu crescimento ou minando a segurança e experiência do usuário.
Não se pode esquecer que o mundo está cada vez mais conectado e que a tendência é que os dispositivos que utilizamos todos os dias também tenham contato entre si. Com isso em mente, cria-se um estudo poderoso (e cada vez mais robusto, visto que o conteúdo gerado é infinito) sobre perfil de consumidor, boas práticas, etc.
Banco de dados big data: como eles se relacionam?
Antes de tudo, precisamos entender um aspecto: antes de serem transformados em conteúdo inteligível, os dados podem se dividir entre estruturados e não-estruturados.
No primeiro caso, estamos falando de dados que estão organizados de maneira rígida, facilmente processada por uma série de ferramentas.
Como se pode imaginar, dados não-estruturados são o oposto: ou seja, não podem ou não estão armazenados de maneira rígida, em colunas e linhas, por exemplo.
A maior parte dos conteúdos que interessam às empresas faz parte do segundo grupo. Isso exige, portanto, novas formas de armazenar, interpretar, gerenciar e utilizar dados (os quais, reiteramos, seguem sendo produzidos em velocidade aterradora).
É preciso, portanto, que desenvolvamos um conjunto de práticas que nos permitam coletar o que nos interessa, tratar este conteúdo e, então, fazê-lo útil às nossas práticas cotidianas e de longo prazo, essa é a importância do banco de dados big data.
Já que, ao conjunto de informações armazenadas, tratadas e transformadas em material analítico, damos o nome de banco de dados.
- Ferramentas de código aberto Big Data
Existem diversas ferramentas de código aberto de Big Data. Além disso, há a criação quase que diária de novas soluções para tratar os dados que são produzidos por dispositivos e usuários.
Algumas das ferramentas mais utilizadas são:
- Apache Hadoop;
- Cassandra;
- Apache Storm;
- Apache Spark;
- RapidMiner.
