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Gerenciamento de Big Data: 5 coisas que você precisa saber

Os usuários já conseguem fazer Gerenciamento de Big Data sozinhos

Os usuários já conseguem fazer Gerenciamento de Big Data sozinhos. À medida que mais organizações adotam plataformas de Big Data, há preocupações de que o desenvolvimento de aplicativos pode sofrer com a falta de boas práticas para gerenciar os dados que alimentam esses aplicativos. 

Quando falamos em gerenciamento de Big Data em relação a plataformas de Big Data (como as que combinam hardware de commodity com o Hadoop), fica claro que, as tecnologias de Big Data criaram a necessidade de ferramentas e processos de gerenciamento de dados novos e diferentes.

Neste artigo, vamos tratar de cinco  que você precisa saber sobre o gerenciamento de Big Data, que te ajudarão a garantir consistência e confiança em seus resultados analíticos. 

1. Um dos “mantras” de Big Data é a disponibilidade

Os usuários de hoje, geralmente querem acessar e preparar os dados operacionais, data warehouses e data marts. Os usuários querem verificar as fontes de dados e elaborar seus relatórios e análises em torno de suas próprias necessidades de negócios.

2. Não é o modelo de dados dos seus pais (ou avós)

Em uma abordagem mais tradicional, capturar e armazenar dados para relatórios e análises concentra-se na absorção de dados em uma estrutura predefinida. Mas, no mundo do Gerenciamento de Big Data, a expectativa é que, tanto os conjuntos de dados estruturados quanto os não estruturados possam ser processados e armazenados em seus formatos originais (ou brutos), evitando o uso de modelos de dados predefinidos

O benefício é que diferentes usuários podem adaptar os conjuntos, da maneira que melhor atende às suas necessidades.

3. Reduzindo o risco de inconsistência e interpretações conflitantes

Para reduzir o risco de inconsistência e interpretações conflitantes, isso sugere a necessidade de boas práticas no gerenciamento de metadados para grandes conjuntos de dados. Isso significa procedimentos sólidos para documentar o glossário de negócios, mapear termos de negócios para elementos de dados e manter um ambiente colaborativo para compartilhar interpretações e métodos de manipulação de dados para fins analíticos.

Gerenciar Big Data envolve um novo grupo de tecnologias e processos para permitir maior acessibilidade e usabilidade de dados.”

4. A qualidade está nos olhos de quem vê.

Nos sistemas convencionais, a padronização e limpeza de dados são aplicadas no armazenamento dos dados em seu modelo predefinido. Uma das consequências do Big Data é que fornecer os dados em seu formato original significa que nenhuma limpeza ou padronização é aplicada quando os conjuntos de dados são capturados.

5. Compreender a arquitetura melhora o desempenho.

As plataformas de Big Data dependem de nós de processamento e armazenamento de mercadorias para computação paralela usando armazenamento distribuído. No entanto, se você não estiver familiarizado com os detalhes de qualquer modelo de otimização e execução de consultas do SQL-on-Hadoop, poderá ser desagradavelmente surpreendido por tempos de respostas ruins.

Por exemplo, JOINS complexos podem requerer que partes de conjuntos de dados distribuídos sejam transmitidos para todos os nós de computação – causando inúmeros dados a serem injetados na rede e criando um gargalo significativo no desempenho

O resultado é que entender como a arquitetura de big data organiza os dados e como o modelo de execução de banco de dados otimiza as consultas ajudará você a escrever aplicativos de dados com um desempenho razoavelmente alto.

6. É um mundo de streaming

No passado, muitos dos dados coletados e consumidos para fins analíticos se originavam dentro da organização e eram armazenados em repositórios de dados estáticos. Hoje, há uma explosão de dados de streaming. Temos o conteúdo gerado por seres humanos, como dados transmitidos de canais de mídia social, blog, e-mails, etc. 

Temos dados gerados por máquina a partir de inúmeros sensores, dispositivos, medidores e outras máquinas conectadas à internet. Temos conteúdo de streaming gerado automaticamente, como registro de eventos da web. Todas essas fontes geram grandes quantidades de dados e são a principal fonte de análise.

Considerações Finais

O gerenciamento de big data não apenas inclui muitas das abordagens convencionais de modelagem e arquitetura de dados, mas também envolve um novo grupo de tecnologias e processos para permitir acessibilidade e usabilidade de dados mais amplas. 

Uma estratégia de gerenciamento de big data deve abranger ferramentas que permitam a descoberta de dados, preparação de dados, acessibilidade de dados de autoatendimento, gerenciamento colaborativo de metadados semânticos, padronizado e limpeza de dados e mecanismos de processamento de fluxo. Estar ciente dessas implicações pode acelerar drasticamente o time-to-value do seu programa de Big Data.