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Big Data é a análise e a interpretação de grandes volumes de dados de grande variedade. Para isso são necessárias soluções específicas para Big Data que permitam a profissionais de TI trabalhar com informações não-estruturadas a uma grande velocidade.

As ferramentas de Big Data são de grande importância na definição de estratégias de marketing. Com elas é possível, por exemplo, aumentar a produtividade, reduzir custos e tomar decisões de negócios mais inteligentes. Veja como isso acontece:

Muitos dados em pouco tempo

As soluções de Big Data são feitas para lidar com um grande volume de dados não-estruturados. Isso significa que eles não têm relação entre si e nem uma estrutura definida. São, por exemplo, posts no Facebook, vídeos, fotos, tweets, geolocalização, comportamento. Teoricamente, os dados não-estruturados só poderiam ser analisados por humanos. Por outro lado, os dados estruturados podem facilmente ser colocados em uma tabela do Excel, por exemplo. Eles possuem regularidade entre si.

Ferramentas "comuns", feitas para analisar dados estruturados, como os preços dos supermercados de uma região, não são capazes de analisar dados não-estruturados. As ferramentas de Big Data não devem só dar conta da grande quantidade de dados variáveis, mas devem fazer isso a uma grande velocidade.

As ferramentas de armazenamento de Big Data também são diferentes das usadas para armazenar dados comuns. Ao contrário dos bancos de dados comuns, os bancos usados no Big Data devem ter elasticidade, pois precisam suportar não só grandes volumes, mas grandes volumes que crescem muito em pouco tempo. Eles também precisam ser flexíveis para aceitar vários tipos de mídias.

Os 5 Vs do Big Data

Os principais aspectos do Big Data podem ser definidos por 5 Vs: Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor. Os aspectos de Volume, Variedade e Velocidade, como explicamos, diz respeito à grande quantidade de dados não-estruturados que devem ser analisados pelas soluções de Big Data a uma grande velocidade.

O V de Veracidade é sobre as fontes e a qualidade dos dados, pois eles devem ser confiáveis. Já o V de Valor é relacionado aos benefícios que as soluções de Big Data vão trazer para uma empresa. Cada instituição precisa checar se os benefícios trazidos pela análise de Big Data compensam o alto investimento nas soluções específicas para isso.

Exemplos de uso de Big Data

As empresas usam o Big Data para realizar os desejos dos clientes antes que eles peçam. Um exemplo disso são as sugestões de sites de compras, como a Amazon, e as recomendações de serviços como Netflix e Spotify.

Big Data também pode ser usado para satisfazer os clientes de outras maneiras como, por exemplo, dando mais conforto a ele em situações incômodas, mas que não são desagradáveis o suficiente para chegar a um canal de reclamações da empresa. A companhia aérea Delta identificou que uma das maiores preocupações de seus clientes durante as viagens era com a bagagem. Com base nessa informação, criaram um recurso no aplicativo da companhia que ajuda os viajantes a rastrear suas malas, o Track My Bag. Na última semana a Microsoft anunciou uma parceria com a Universidade Federal de Minas Gerais para realizar pesquisas que podem ajudar a prever engarrafamentos com até uma hora de antecedência. O Projeto de Previsão de Trânsito deve usar dados como números históricos do departamento de transportes, câmeras nas ruas, mapas de trânsito do Bing e posts nas redes sociais. A análise de Big Data também pode ser usada para dar suporte a ações do governo. Durante a epidemia de gripe suína, uma equipe da Telefônica usou dados da rede de celulares para entender como as pessoas estavam se locomovendo durante o surto da doença. Suas descobertas ajudaram a validar ações do governo para combater a crise.

Entenda o conceito de SaaS, IaaS e PaaS e XaaS (ou EaaS)

O que é XAAS (EAAS), SaaS, IaaS ou PaaS?

Muita gente fica na dúvida e perdido diante de uma imensa sopa de letrinhas que invade o mundo da informática. O mais legal, no entanto, é que provavelmente você já conhece e até usa tudo isso, só não fez as correlações da maneira certa. Pois é hora de deixar essas dúvidas de lado. Confira, abaixo, o que são e a aplicabilidade de cada uma dessas siglas:

XaaS ou EaaS: tudo agora virou serviço

O nome é explicativo: everything as a service ou enterprise as a service (XaaS, ou EaaS). As siglas traduzem um conceito e uma tendência em TI nos últimos anos que é transformar produtos em serviços. Hoje em dia, um software não precisa ser somente vendido, pode também ser alugado em forma de pacotes de serviços com diversas funcionalidades agregadas. Tudo é feito sob medida para cada cliente, dando mais valor ao suporte técnico e às atualizações. O famoso cloud computing ou a armazenagem nas nuvens é um ótimo exemplo de XaaS. As empresas começaram a adotar quando perceberam que essa infraestrutura compartilhada permitiria reduzir custos e tornar o processo mais eficiente. Afinal, não precisam mais investir alto em equipamentos, mão de obra ou licenças caras. É mais vantajoso comprar um pacote personalizado e pagar apenas pelo que vai usar. O fato de tudo estar virando serviço é a essência do que representa o XaaS, pois ele engloba todos os outros conceitos que vamos explicar a seguir.

SaaS: software on demand

Significa software as a service ou software como serviço e surgiu justamente com a necessidade das empresas em ter programas feitos de uma maneira que aumentasse a eficiência e reduzisse os custos. O programa fica em um servidor remoto e não é instalado na máquina do usuário, essa é a principal característica. Se a empresa usa computação nas nuvens e roda um programa online, ela faz uso do SaaS. O mais interessante é que pode ser um serviço gratuito também. O Office 360, o PDF convert online e serviços de webmail são alguns exemplos de SaaS e que provavelmente você já usou. Qual a aplicabilidade? Quem usa sabe bem das vantagens. Mesmo que seja pago, esse tipo de comercialização permite contratar somente o que vai usar, evitando altos gastos com licenças. É como se o software fosse alugado e não precisasse mais ser comprado. A hora que não precisar mais dele é só cancelar o serviço. Um exemplo de SaaS desenvolvido pela OpServices é o FiveMetrics, uma solução para monitoração e visualização de métricas da AWS.

IaaS: infraestrutura também pode ser um serviço

Aqui é o mesmo princípio do software, mas como a infraestrutura de informática. No IaaS, ou infrastructure as a service, o usuário não vai comprar equipamentos, mas fazer uso de um data center de maneira remota. Então, se na sua empresa vocês têm, por exemplo, um servidor que fica fora e é usado a distância, tudo indica que você se serve de um IaaS. Um exemplo muito comum é a infraestrutura disponibilizada pela Amazon AWS. A vantagem? A segurança é uma delas. Guardar os dados da empresa em um servidor remoto é uma maneira de garantir que os dados não vão se perder em caso de um desastre físico. Também há redução de custos, pois não será necessário investir em servidores robustos, além de poder contratar exatamente a capacidade que vai fazer uso, nem mais nem menos.

PaaS: plataforma como serviço

Vamos dar um passo adiante e falar do PaaS, ou platform as a service, que significa uma plataforma inteira contratada em face de uma empresa provedora. Se a empresa deseja desenvolver um novo aplicativo, por exemplo, pode usar esse espaço para criar e testar, sem ter que se embrenhar pelo mundo complexo e altamente custoso dos softwares de desenvolvimento. Todas as ferramentas, aplicativos e base de dados serão rodados em um espaço específico. A aplicabilidade? Permite ao cliente ter uma plataforma completa de software, hardware e aplicativos sem precisar investir muito.

Fonte CANALTECH

Fonte OPSERVICES