Big Data
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Big Data só faz sentido se o valor da análise dos dados compensar o custo de sua coleta, armazenamento e processamento.
Com stream computing esta garimpagem é efetuada em tempo real. Em vez de disparar queries em cima de uma base de dados estática, coloca-se uma corrente contínua de dados (streaming data) atravessando um conjunto de queries.
A principal base tecnológica para Big Data Analytics é o Hadoop e os bancos de dados NoSQL, onde No significa Not Only SQL, ou seja, usam-se bases de dados SQL e não SQL.
Big Data Analytics não significa eliminar os tradicionais sistemas de BI que existem hoje, mas, pelo contrário, devem coexistir. Recomendo enfaticamente a leitura do livro “Competing on Analytics: the new science of winning”, de Thomas H. Davenport, publicado pela Harvard Business Schoool Press. Um bom exemplo de uso de Hadoop para analytics é o BigInsights da IBM, em http://www-01.ibm.com/software/data/infosphere/biginsights/
Big Data = volume + variedade + velocidade + veracidade, gerando valor.
Em agosto de 2012, o Facebook divulgou ao blog TechCrunchque processa 2,5 bilhões de conteúdo e mais de quinhentos terabytes de dados por dia. Com 2,7 bilhões de “curtidas” (termo adaptado para o português que se refere ao botão “curtir”, específico da rede) e trezentos milhões de fotos por dia. Isso garante uma taxa de 105 terabytes a cada meia hora, permitindo que se tenha uma noção da quantidade de informações armazenadas pela rede.
Resumindo, o que é Big Data? Vamos simplificar com uma simples fórmula para conceitualizá-lo. Big Data = volume + variedade + velocidade + veracidade, tudo agregando + valor.
Big Data está focado principalmente em questões de volume de conjunto de dados extremamente grandes gerados a partir de práticas tecnológicas, tais como mídia social, tecnologias operacionais, acessos à Internet e fontes de informações distribuídas. Big Data é essencialmente uma prática que apresenta novas oportunidades de negócios.