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O termo Big Data já não é mais uma novidade e muitas organizações trabalham gerando insights a partir de um grande volume de dados. Para fazer isso, porém, é necessário contar com algumas ferramentas específicas que ajudam na extração, processamento, armazenamento e recuperação das informações tão importantes para as empresas.
O analista de Big Data dispõe dessas ferramentas para realizar o seu trabalho e atender as expectativas da organização no que diz respeito aos dados. A seguir, você vai conhecer algumas das principais ferramentas de Big Data, como elas funcionam e como elas ajudam no desenvolvimento do trabalho dos profissionais da área.
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Big Data
Apache Hadoop
Uma das ferramentas mais importantes usadas em Big Data, o Apache Hadoop é capaz de lidar com o processamento de dados em larga escala. A sua principal função é diminuir ou aumentar o tamanho dos arquivos, facilitando o trabalho sobre uma quantidade massiva de informações ao mesmo tempo.
Trata-se de um software de código aberto, gratuito e muito eficiente para o trabalho que se propõe a fazer. O Hadoop também possui a capacidade de realizar processamento em nuvem, oferecendo versatilidade na hora da execução.
Mais detalhes sobre o Apache Hadoop neste link.
MongoDB
Todo trabalho com dados precisa de um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD). O MongoDB é uma das melhores opções para lidar com Big Data por conta de sua compatibilidade com diversas plataformas e a grande variedade de recursos embutidos em sua estrutura.
Essa ferramenta se trata de um banco de dados NoSQL de código aberto ideal para empresas que precisam de um sistema rápido e confiável para o armazenamento e processamento de informações. O software é eficiente e flexível, oferecendo suporte para o armazenamento em nuvem e servidor local.
Você pode aprender mais sobre o MongoDB aqui.
Oracle Data Mining
A mineração de dados é uma etapa importante na análise de Big Data por “peneirar” as informações que são mais relevantes para a organização. O Oracle Data Mining é uma ferramenta poderosa para esse fim, oferecendo algoritmos que permitem ao analista obter insights preciosos ao tratar uma base de dados, criando previsões e alavancando a tomada de decisões.
O Oracle Data Mining é uma extensão do Oracle SQL Developer e está disponível juntamente com a solução de Big Data da Oracle.
PowerBI
Uma das ferramentas mais conhecidas e utilizadas em Business Intelligence também pode ser muito útil para analistas de Big Data. Essa plataforma distribuída pela Microsoft permite a integração com diferentes fontes de dados, como planilhas, redes sociais e até aplicativos de nuvem.
Um dos diferenciais dessa ferramenta é a possibilidade de criar dashboards e relatórios dinâmicos que facilitam a visualização dos dados e apoiam a tomada de decisão por parte da empresa.
Import.io
O Import.io é uma ferramenta utilizada para extrair dados de fontes open source sem que o especialista precise digitar uma linha de código. A facilidade na hora de usar é uma das principais vantagens do programa, permitindo que uma grande variedade de bases seja explorada sem grandes esforços.
Tudo o que o profissional precisa fazer é inserir a URL na plataforma e o Import.io vai, de forma automática, extrair todos os dados relevantes daquela fonte. É possível ajustar as configurações para que somente algumas informações sejam capturadas ou que a exportação aconteça em formatos específicos.
Como se tornar um especialista em Big Data Analytics
Uma das melhores formas de se especializar em uma área é aprender a utilizar as ferramentas disponíveis. Além dessas listadas, muitas outras poderiam ter sido mencionadas, como Anaconda, Cassandra, Knime, Pentaho, Splunk, etc. Outra alternativa é contar com uma trilha estruturada para o aprendizado de Big Data Analytics.
Isso é o que oferece o Instituto Infnet, organização que é referência na formação tecnológica. A instituição oferece formações em diversos níveis para aqueles que querem se especializar em Big Data.
