Saiba Mais Sobre Sistemas de Processamento e Distribuição de Big Data
O que é Software de Processamento e Distribuição de Big Data?
As empresas estão buscando extrair mais valor de seus dados, mas enfrentam dificuldades para capturar, armazenar e analisar todos os dados gerados. Com vários tipos de dados empresariais sendo produzidos rapidamente, é importante que as empresas tenham as ferramentas adequadas para processar e distribuir esses dados. Essas ferramentas são críticas para a gestão, armazenamento e distribuição desses dados, utilizando a tecnologia mais recente, como clusters de computação paralela. Ao contrário das ferramentas mais antigas, que não conseguem lidar com big data, este software é projetado especificamente para implantações em larga escala e ajuda as empresas a organizar grandes quantidades de dados.
A quantidade de dados que as empresas produzem é demais para um único banco de dados lidar. Como resultado, ferramentas são inventadas para dividir os cálculos em partes menores, que podem ser mapeadas para muitos computadores para realizar cálculos e processamento. Empresas que têm grandes volumes de dados (acima de 10 terabytes) e alta complexidade de cálculo colhem os benefícios do software de processamento e distribuição de big data. No entanto, deve-se notar que outros tipos de soluções de dados, como bancos de dados relacionais, ainda são úteis para empresas em casos de uso específicos, como dados de linha de negócios (LOB), que são tipicamente transacionais.
Quais Tipos de Software de Processamento e Distribuição de Big Data Existem?
Existem diferentes métodos ou maneiras em que o processamento e distribuição de big data ocorrem. A principal diferença está no tipo de dados que está sendo processado.
Processamento de fluxo
Com o processamento de fluxo, os dados são alimentados em ferramentas de análise em tempo real, assim que são gerados. Este método é particularmente útil em casos como detecção de fraude, onde os resultados são críticos no momento.
Processamento em lote
O processamento em lote refere-se a uma técnica em que os dados são coletados ao longo do tempo e posteriormente enviados para processamento. Esta técnica funciona bem para grandes quantidades de dados que não são sensíveis ao tempo. É frequentemente usada quando os dados são armazenados em sistemas legados, como mainframes, que não podem entregar dados em fluxos. Casos como folha de pagamento e faturamento podem ser adequadamente tratados com processamento em lote.
Quais são as Características Comuns do Software de Processamento e Distribuição de Big Data?
O software de processamento e distribuição de big data, com o processamento em seu núcleo, fornece aos usuários as capacidades necessárias para integrar seus dados para fins como análises e desenvolvimento de aplicativos. As seguintes características ajudam a facilitar essas tarefas:
Aprendizado de máquina: Este software ajuda a acelerar projetos de ciência de dados para especialistas em dados, como analistas de dados e cientistas de dados, ajudando-os a operacionalizar modelos de aprendizado de máquina em dados estruturados ou semiestruturados usando linguagens de consulta como SQL. Algumas ferramentas avançadas também trabalham com dados não estruturados, embora esses produtos sejam raros.
Sem servidor: Os usuários podem começar rapidamente com armazenamento de dados sem servidor, com o provedor de software focando no provisionamento de recursos nos bastidores. Atualizar, proteger e gerenciar a infraestrutura é tratado pelo provedor, dando assim às empresas mais tempo para se concentrar em seus dados e como derivar insights deles.
Armazenamento e computação: Com opções hospedadas, os usuários podem personalizar a quantidade de armazenamento e computação que desejam, adaptada às suas necessidades de dados particulares e caso de uso.
Backup de dados: Muitos produtos oferecem a opção de rastrear e visualizar dados históricos e permitem restaurar e comparar dados ao longo do tempo.
Transferência de dados: Especialmente no clima atual de dados, os dados são frequentemente distribuídos em lagos de dados, armazéns de dados, sistemas legados e mais. Muitos produtos de software de processamento e distribuição de big data permitem que os usuários transfiram dados de fontes de dados externas de forma agendada e totalmente gerenciada.
Integração: A maioria desses produtos permite integrações com outras ferramentas e frameworks de big data, como o ecossistema de big data Apache.
Quais são os Benefícios do Software de Processamento e Distribuição de Big Data?
A análise de big data permite que usuários de negócios, analistas e pesquisadores tomem decisões mais informadas e rápidas usando dados que antes eram inacessíveis ou inutilizáveis. As empresas usam técnicas avançadas de análise, como análise de texto, aprendizado de máquina, análise preditiva, mineração de dados, estatísticas e processamento de linguagem natural para obter novos insights de fontes de dados anteriormente inexploradas, independentemente ou em conjunto com dados empresariais existentes.
Usando software de processamento e distribuição de big data, as empresas aceleram processos em ambientes de big data. Com ferramentas de código aberto, como o Apache Hadoop (junto com ofertas comerciais, ou não), elas são capazes de enfrentar os desafios que enfrentam em torno da segurança de big data, integração, análise e mais.
Escalabilidade: Em contraste, com o software tradicional de processamento de dados, o software de processamento e distribuição de big data é capaz de lidar com grandes quantidades de dados de maneira eficaz e eficiente e tem a capacidade de escalar à medida que a produção de dados aumenta.
Velocidade: Com esses produtos, as empresas são capazes de alcançar velocidades extremamente rápidas, dando aos usuários a capacidade de processar dados em tempo real.
Processamento sofisticado: Os usuários têm a capacidade de realizar consultas complexas e são capazes de desbloquear o poder de seus dados para tarefas como análises e aprendizado de máquina.
Quem Usa Software de Processamento e Distribuição de Big Data?
Em uma organização orientada por dados, vários departamentos e tipos de trabalho precisam trabalhar juntos para implantar essas ferramentas com sucesso. Enquanto administradores de sistemas e arquitetos de big data são os usuários mais comuns de software de análise de big data, ferramentas de autoatendimento permitem uma gama mais ampla de usuários finais e podem ser aproveitadas por equipes de vendas, marketing e operações.
Desenvolvedores: Usuários que procuram desenvolver soluções de big data, incluindo a criação de clusters e a construção e design de aplicativos, usam software de processamento e distribuição de big data.
Administradores de sistemas: Pode ser necessário que as empresas empreguem especialistas para garantir que os dados estejam sendo processados e distribuídos corretamente. Administradores, que são responsáveis pela manutenção, operação e configuração de sistemas de computador, cumprem essa tarefa e garantem que tudo funcione sem problemas.
Arquitetos de big data: Traduzir necessidades de negócios em soluções de dados é desafiador. Arquitetos preenchem essa lacuna, conectando-se com líderes empresariais e engenheiros de dados para gerenciar e manter o ciclo de vida dos dados.
Quais são as Alternativas ao Software de Processamento e Distribuição de Big Data?
Alternativas ao software de processamento e distribuição de big data podem substituir esse tipo de software, parcial ou completamente:
Software de armazém de dados: A maioria das empresas possui um grande número de fontes de dados díspares. Para integrar melhor todos os seus dados, elas implementam software de armazém de dados. Armazéns de dados armazenam dados de vários bancos de dados e aplicativos empresariais que permitem que ferramentas de inteligência de negócios e análise extraiam todos os dados da empresa de um único repositório. Esta organização é crítica para a qualidade dos dados que são ingeridos pelo software de análise.
Bancos de dados NoSQL: Enquanto soluções de bancos de dados relacionais se destacam com dados estruturados, bancos de dados NoSQL armazenam mais efetivamente dados pouco estruturados e não estruturados. Bancos de dados NoSQL combinam bem com bancos de dados relacionais se uma empresa lida com dados diversos que são coletados por meios estruturados e não estruturados.
Software Relacionado ao Software de Processamento e Distribuição de Big Data
Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com o software de processamento e distribuição de big data incluem:
Software de preparação de dados: O software de preparação de dados ajuda as empresas com sua gestão de dados. Essas soluções permitem que os usuários descubram, combinem, limpem e enriqueçam dados para análise simples. Embora o software de processamento e distribuição de big data geralmente ofereça alguns recursos de preparação de dados, as empresas podem optar por uma ferramenta de preparação dedicada.
Software de análise de big data: Empresas com uma solução robusta de processamento e distribuição de big data em vigor podem começar a explorar seus dados e analisá-los. Elas podem adotar ferramentas voltadas para big data, chamadas de software de análise de big data, que fornecem insights sobre grandes conjuntos de dados coletados de clusters de big data.
Software de análise de fluxo: Quando os usuários estão procurando por ferramentas especificamente voltadas para analisar dados em tempo real, o software de análise de fluxo pode ser útil. Essas ferramentas de processamento em tempo real ajudam os usuários a analisar dados em transferência através de APIs, entre aplicativos e mais. Este software é útil com dados de internet das coisas (IoT) que podem exigir análise frequente em tempo real.
Software de análise de logs: O software de análise de logs é uma ferramenta que dá aos usuários a capacidade de analisar arquivos de log. Este tipo de software geralmente inclui visualizações e é particularmente útil para fins de monitoramento e alerta.
Quais Empresas Devem Comprar Software de Processamento e Distribuição de Big Data?
A implementação de soluções de processamento de dados pode ter um impacto positivo em empresas de uma variedade de indústrias diferentes.
Serviços financeiros: O uso de processamento e distribuição de big data em serviços financeiros pode gerar ganhos significativos, como para bancos, que podem usá-lo para tudo, desde o processamento de dados relacionados a pontuações de crédito até a distribuição de dados de identificação. Com o software de processamento e distribuição de big data, as equipes de dados podem processar dados da empresa e implantá-los em aplicativos internos e externos.
Saúde: Na área da saúde, uma grande quantidade de dados é produzida, como registros de pacientes, dados de ensaios clínicos e mais. Além disso, como o processo de descoberta de medicamentos é particularmente caro e leva um tempo significativo, as organizações de saúde estão usando esse software para acelerar o processo, usando dados de ensaios anteriores, artigos de pesquisa e mais.
Varejo: No varejo, especialmente no comércio eletrônico, a personalização é importante. Os principais varejistas estão reconhecendo a importância do software de processamento e distribuição de big data para fornecer aos clientes experiências altamente personalizadas, com base em fatores como comportamento anterior e localização. Com o software adequado em vigor, essas empresas podem começar a organizar seus dados.
Como Comprar Software de Processamento e Distribuição de Big Data
Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Processamento e Distribuição de Big Data
Se uma empresa está começando e procurando comprar seu primeiro software de processamento e distribuição de big data, onde quer que esteja no processo de compra, o g2.com pode ajudar a selecionar o melhor software de processamento e distribuição de big data para o negócio.
O primeiro passo no processo de compra deve envolver uma análise cuidadosa de como os dados são armazenados, tanto no local quanto na nuvem. Se a empresa acumulou muitos dados, a necessidade é procurar uma solução que possa crescer com a organização. Embora as soluções em nuvem estejam em ascensão, cada empresa deve avaliar suas próprias necessidades de dados para tomar a decisão certa.
A nuvem nem sempre é a resposta, pois nem sempre é uma solução viável. Nem todos os especialistas em dados têm o luxo de trabalhar na nuvem por uma série de razões, incluindo segurança de dados e questões relacionadas à latência. Em casos como o de saúde, regulamentações rigorosas como a HIPAA exigem que os dados sejam seguros. Portanto, soluções no local podem ser vitais para alguns profissionais, como aqueles na indústria de saúde e no setor governamental, onde a conformidade com a privacidade é particularmente rigorosa e às vezes vital.
Os usuários devem pensar nos pontos problemáticos, como consolidar seus dados e coletar seus dados de fontes díspares, e anotá-los; esses devem ser usados para ajudar a criar uma lista de verificação de critérios. Além disso, o comprador deve determinar o número de funcionários que precisarão usar este software, pois isso determina o número de licenças que provavelmente comprarão. Ter uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a iniciar a criação de uma lista de verificação de critérios. A lista de verificação serve como um guia detalhado que inclui recursos necessários e desejáveis, incluindo orçamento, recursos, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou no local e mais.
Dependendo do escopo da implantação, pode ser útil produzir um RFI, uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de um software de processamento e distribuição de big data.
Comparar Produtos de Software de Processamento e Distribuição de Big Data
Crie uma lista longa
Desde atender às necessidades de funcionalidade do negócio até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação após todas as demonstrações estarem completas, ajuda a preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor.
Crie uma lista curta
A partir da lista longa de fornecedores, é útil reduzir a lista de fornecedores e chegar a uma lista mais curta de candidatos, de preferência não mais que três a cinco. Com esta lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções.
Conduza demonstrações
Para garantir que a comparação seja completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta com o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma semelhante e veja como cada fornecedor se compara à concorrência.
Seleção de Software de Processamento e Distribuição de Big Data
Escolha uma equipe de seleção
Antes de começar, é crucial criar uma equipe vencedora que trabalhará junta durante todo o processo, desde a identificação de pontos problemáticos até a implementação. A equipe de seleção de software deve consistir em membros da organização que tenham o interesse, habilidades e tempo certos para participar deste processo. Um bom ponto de partida é ter de três a cinco pessoas que preencham funções como o principal tomador de decisões, gerente de projeto, proprietário do processo, proprietário do sistema ou especialista em matéria de pessoal, bem como um líder técnico, administrador de TI ou administrador de segurança. Em empresas menores, a equipe de seleção de fornecedores pode ser menor, com menos participantes multitarefas e assumindo mais responsabilidades.
Negociação
Só porque algo está escrito na página de preços de uma empresa, não significa que seja fixo (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou por recomendar o produto a outros.
Decisão final
Após esta etapa, e antes de se comprometer totalmente, é recomendado realizar um teste ou programa piloto para testar a adoção com um pequeno grupo de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e bem recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta.
Quanto Custa o Software de Processamento e Distribuição de Big Data?
Como mencionado acima, o software de processamento e distribuição de big data está disponível tanto como soluções no local quanto na nuvem. Os preços entre os dois podem diferir, com o primeiro frequentemente vindo com mais custos iniciais relacionados à configuração da infraestrutura.
Como qualquer software, essas plataformas estão frequentemente disponíveis em diferentes níveis, com as soluções mais básicas custando menos do que as de escala empresarial. As primeiras frequentemente não terão tantos recursos e podem ter limites de uso. Os fornecedores podem ter preços escalonados, nos quais o preço é adaptado ao tamanho da empresa dos usuários, ao número de usuários ou ambos. Essa estratégia de preços pode vir com algum grau de suporte, que pode ser ilimitado ou limitado a um certo número de horas por ciclo de faturamento.
Uma vez configurados, eles geralmente não exigem custos significativos de manutenção, especialmente se implantados na nuvem. Como essas plataformas frequentemente vêm com muitos recursos adicionais, as empresas que buscam maximizar o valor de seu software podem contratar consultores terceirizados para ajudá-las a derivar insights de seus dados e obter o máximo do software. Antes de avaliar o custo total da solução, uma empresa deve considerar cuidadosamente a oferta completa que está comprando, tendo em mente o custo de cada componente. Não é incomum que as empresas assinem um contrato pensando que usarão apenas uma pequena parte de uma determinada oferta, apenas para perceber depois que se beneficiaram e pagaram por muito mais.
Retorno sobre o Investimento (ROI)
As empresas decidem implantar software de processamento e distribuição de big data com o objetivo de obter algum grau de ROI. Como estão buscando recuperar suas perdas que gastaram no software, é crítico entender os custos associados a ele. Como mencionado acima, essas plataformas geralmente são cobradas por usuário, o que às vezes é escalonado dependendo do tamanho da empresa. Mais usuários geralmente se traduzem em mais licenças, o que significa mais dinheiro.
Os usuários devem considerar quanto é gasto e comparar isso com o que é ganho, tanto em termos de eficiência quanto de receita. Portanto, as empresas podem comparar processos entre pré e pós-implantação do software para entender melhor como os processos foram melhorados e quanto tempo foi economizado. Elas podem até produzir um estudo de caso (seja para fins internos ou externos) para demonstrar os ganhos que viram com o uso da plataforma.
Implementação de Software de Processamento e Distribuição de Big Data
Como o Software de Processamento e Distribuição de Big Data é Implementado?
A implementação difere drasticamente dependendo da complexidade e escala dos dados. Em organizações com grandes quantidades de dados em fontes díspares (por exemplo, aplicativos, bancos de dados, etc.), muitas vezes é sábio utilizar uma parte externa, seja um especialista em implementação do fornecedor ou uma consultoria terceirizada. Com vasta experiência, eles podem ajudar as empresas a entender como conectar e consolidar suas fontes de dados e como usar o software de forma eficiente e eficaz.
Quem é Responsável pela Implementação do Software de Processamento e Distribuição de Big Data?
Pode exigir muitas pessoas, como o diretor de tecnologia (CTO) e o diretor de informações (CIO), bem como muitas equipes, para implantar adequadamente, incluindo engenheiros de dados, administradores de banco de dados e engenheiros de software. Isso ocorre porque, como mencionado, os dados podem atravessar equipes e funções. Como resultado, é raro que uma pessoa ou mesmo uma equipe tenha uma compreensão completa de todos os ativos de dados de uma empresa. Com uma equipe multifuncional em vigor, uma empresa pode começar a juntar dados e iniciar a jornada da ciência de dados, começando com a preparação e gestão adequadas dos dados.
Tendências do Software de Processamento e Distribuição de Big Data
Código aberto vs. comercial
Muitas ofertas de software no espaço de big data são baseadas em frameworks de código aberto, como o Apache Hadoop. Embora engenheiros de dados experientes montem vários componentes de código aberto e desenvolvam seu próprio ecossistema de dados, isso frequentemente não é uma opção viável devido à sua complexidade e ao tempo necessário para criar uma solução sob medida. As empresas frequentemente procuram opções comerciais devido às capacidades extras que fornecem, como ferramentas adicionais, monitoramento e gestão.
Nuvem vs. no local
As empresas que procuram implantar software de processamento e distribuição de big data têm opções quando se trata da maneira e método em que isso é realizado. Com o aumento da nuvem e seus benefícios, como não exigir grandes gastos com infraestrutura, muitos estão olhando para a nuvem para gestão, processamento, distribuição e até mesmo análise de dados. Eles misturam e combinam com a opção de escolher vários provedores de nuvem para diferentes necessidades de dados. Também é possível combinar nuvem com soluções no local para maior segurança.
Volume, velocidade e variedade de dados
Como mencionado anteriormente, os dados estão sendo produzidos em um ritmo rápido. Além disso, os tipos de dados não são todos de um só tipo. Empresas individuais podem estar produzindo uma variedade de tipos de dados, desde dados de sensores de dispositivos IoT até logs de eventos e fluxos de cliques. Como tal, as ferramentas necessárias para processar e distribuir esses dados precisam ser capazes de lidar com essa carga de uma maneira escalável, eficiente em termos de custo e eficaz. Avanços em técnicas de IA, como aprendizado de máquina, estão ajudando a tornar isso mais gerenciável.
