O que é a análise de macrodados?
Como funciona a análise de macrodados e por que motivo é importante
O que é a análise de macrodados?
A análise de macrodados refere-se aos métodos, ferramentas e aplicações utilizados para recolher, processar e derivar informações de conjuntos de dados variados e de velocidade e volume elevados. Estes conjuntos de dados podem ser provenientes de uma variedade de origens como a Web, os dispositivos móveis, o e-mail, as redes sociais e os dispositivos inteligentes em rede. Geralmente incluem dados gerados a uma elevada velocidade e com formulários variados, que variam entre estruturados (tabelas de bases de dados, folhas de Excel), semiestruturados (ficheiros XML, páginas Web) e não estruturados (imagens, ficheiros de áudio).
Os meios tradicionais de software de análise de dados não estão equipados para suportar este nível de complexidade e escala. Esta é a função dos sistemas, das ferramentas e das aplicações concebidos especificamente para a análise de macrodados.
Por que motivo é que a análise de macrodados é importante?
Agora já sabe o que é a análise de macrodados. Porém, por que motivo é importante? Além disso, como pode a compreensão e a utilização de macrodados ajudar-nos?
Os dados estão impregnados nas nossas vidas diárias. Com o surgimento dos dispositivos móveis, das redes sociais e das tecnologias inteligentes associados à Internet das Coisas (IoT), agora transmitimos mais dados do que nunca e a uma velocidade vertiginosa. Graças à análise de macrodados, as organizações podem agora utilizar essas informações para melhorar rapidamente a forma como trabalham, pensam e fornecem valor aos respetivos clientes. Com a assistência de ferramentas e aplicações, os macrodados podem ajudar a obter informações, otimizar operações e prever resultados futuros.
Esta capacidade de derivar informações para melhores tomadas de decisões é o motivo pelo qual os macrodados são importantes. É a forma como um revendedor pode polir as respetivas campanhas de anúncios direcionados ou como um grossista pode resolver estrangulamentos na cadeia de fornecimento. É também a forma com um fornecedor de cuidados de saúde pode descobrir novas opções para o tratamento clínico com base nas tendências de dados do paciente. A análise de macrodados permite uma abordagem mais holística e condicionada por dados para a tomada de decisões que, por sua vez, promove o crescimento, a eficiência e a inovação.
Agora que conhece a importância dos macrodados e da análise de dados, vamos aprofundar como funciona a análise de macrodados.
Como funciona a análise de macrodados?
As soluções de análise recolhem informações e preveem resultados ao analisar conjuntos de dados. Contudo, para que os dados sejam analisados com êxito, primeiro têm de ser armazenados, organizados e limpos por uma série de aplicações num processo integrado de preparação passo a passo:
- Recolher. Os dados, que se dividem em meios estruturados, semiestruturados e não estruturados, são recolhidos a partir de múltiplas origens na Web, em dispositivos móveis e na nuvem. Em seguida, são armazenados num repositório – um data lake ou armazém de dados – como preparação para serem processados.
- Processar. Durante a fase de processamento, os dados armazenados são verificados, ordenados e filtrados, o que os prepara para a utilização posterior e melhora o desempenho das consultas.
- Limpar. Após o processamento, os dados são limpos. Os conflitos, as redundâncias, os campos inválidos ou incompletos e os erros de formatação no conjunto de dados são corrigidos e limpos.
- Analisar. Os dados estão agora prontos para ser analisados. A análise de macrodados é realizada através de ferramentas e tecnologias como Datamining, IA, análises preditivas, aprendizagem automática e análise de estatísticas, que ajudam a definir e a prever padrões e comportamentos nos dados.
Principais ferramentas e tecnologias de análise de macrodados
Embora seja frequentemente referida como uma solução ou um sistema único, a análise de macrodados é, na verdade, composta por muitas ferramentas e tecnologias individuais que trabalham em conjunto para armazenar, mover, dimensionar e analisar de dados. Podem variar consoante a sua infraestrutura, mas seguem-se algumas das ferramentas de análise de macrodados mais comuns que irá encontrar:
Recolha e armazenamento
- Hadoop. Uma das primeiras estruturas para abordar os requisitos de análise de macrodados, o Apache Hadoop é um ecossistema open-source que armazena e processa grandes conjuntos de dados através de um ambiente de computação distribuído. O Hadoop pode aumentar e diminuir verticalmente consoante as suas necessidades, o que o torna numa estrutura altamente flexível e rentável para a gestão de macrodados.
- Bases de dados NoSQL. Ao contrário das bases de dados tradicionais, que são relacionais, as bases de dados NoSQL não exigem que os respetivos tipos de dados cumpram uma estrutura ou um esquema fixo. Isto permite-lhes suportar todos os tipos de modelos de dados, o que é útil ao trabalhar com grandes quantidades de dados não processados e semiestruturados. Devido à sua flexibilidade, as bases de dados NoSQL também provaram ser mais rápidas e dimensionáveis do que as bases de dados relacionais. Alguns exemplos populares de NoSQL incluem o MongoDB, o Apache CouchDB e o Azure Cosmos DB.
- Data lakes e armazéns. Assim que os dados forem recolhidos das respetivas origens, têm de ser armazenados num silo central para processamento posterior. Um data lake contém dados não processados e não estruturados, que estão prontos para ser utilizados em várias aplicações. Um armazém de dados é um sistema que obtém dados estruturados e pré-definidos de uma variedade de origens e os processa para utilização operacional. Ambas as opções têm funções diferentes, porém, muitas vezes funcionam juntas para formar um sistema bem organizado para o armazenamento de dados.
Processamento
- Software de integração de dados. As ferramentas de integração de dados ligam e consolidam dados de plataformas diferentes num hub unificado, como um armazém de dados, para que os utilizadores tenham acesso centralizado a todas as informações de que precisam para Datamining, relatórios de business intelligence e fins operacionais.
- Processamento de dados dentro da memória. Ao contrário do processamento de dados, que é baseado em disco, o processamento de dados dentro da memória utiliza RAM (ou memória) para processar dados. Isto aumenta substancialmente a velocidade do processamento e da transferência, o que faz com que seja possível para as organizações recolher informações em tempo real. As estruturas de processamento como o Apache Spark realizam processamento em lotes e processamento de fluxo de dados em tempo real dentro da memória.
Limpeza
- Ferramentas de limpeza e pré-processamento de dados. Para garantir que os seus dados têm a maior qualidade, as ferramentas de limpeza de dados resolvem erros, corrigem erros de sintaxe, removem valores em falta e limpam os duplicados. Em seguida, estas ferramentas uniformizam e validam os seus dados para que fiquem prontos para a análise.
Análise
- Datamining. A análise de macrodados obtém informações de dados através de processos de deteção de conhecimento como Datamining, que extrai padrões subjacentes de grandes conjuntos de dados. Através de algoritmos concebidos para identificar relações relevantes entre os dados, o Datamining consegue definir automaticamente as tendências atuais nos dados, tanto estruturados como não estruturados.
- Análise preditiva. A análise preditiva ajuda a criar modelos analíticos que preveem padrões e comportamentos. Isto é conseguido através da aprendizagem automática e de outros tipos de algoritmos estatísticos, o que lhe permite identificar resultados futuros, melhorar as operações e responder às necessidades dos seus utilizadores.
- Análise em tempo real. Ao ligarem uma série de pipelines de transmissão ponto a ponto dimensionáveis, as soluções de transmissão em tempo real como o Azure Data Explorer armazenam, processam e analisam os seus dados entre plataformas em tempo real, o que lhe permite obter informações de forma instantânea.
Utilizações e exemplos da análise de macrodados
Atualmente, muitas grandes indústrias utilizam diferentes tipos de análises de dados para tomar decisões mais informadas sobre a estratégia de produto, operações, vendas, marketing e apoio ao cliente. A análise de macrodados faz com que seja possível para qualquer organização que trabalha com grandes quantidades de dados derivar informações significativas a partir desses dados. Seguem-se algumas aplicações para situações práticas:
- Desenvolvimento de produtos. A análise de macrodados ajuda as organizações a definir o que os clientes querem ao descobrir as respetivas necessidades através de grandes volumes de dados de análise do negócio, desenvolvimento de funcionalidades de encaminhamento e estratégia do mapa de objetivos.
- Personalização. As plataformas de transmissão e os revendedores online analisam a cativação para criar uma experiência mais personalizada na forma de recomendações, anúncios direcionados, vendas e programas de fidelização.
- Gestão da cadeia de fornecimento. A análise preditiva define e prevê todos os aspetos da cadeia de fornecimento, incluindo o inventário, a aquisição, a entrega e as devoluções.
- Cuidados de saúde. A análise de macrodados pode ser utilizada para recolher informações importantes de dados de pacientes, que ajudam os fornecedores a descobrir novos diagnósticos e opções de tratamento.
- Preços. Os dados de vendas e transações podem ser analisados para criar modelos de preços otimizados, o que ajuda as empresas a tomar decisões relativamente a preços que maximizam a receita.
- Prevenção de fraudes. As instituições financeiras utilizam o Datamining e a aprendizagem automática para mitigar os riscos ao detetarem e preverem padrões de atividade fraudulenta.
- Operações. Analisar dados financeiros ajuda as organizações a detetar e reduzir custos operacionais ocultos que, por sua vez, poupa dinheiro e aumenta a produtividade.
- Aquisição e retenção de clientes. Os revendedores online utilizam o histórico de encomendas, os dados de pesquisa, as revisões online e outras origens de dados para prever o comportamento do cliente, que pode ser utilizado criar uma melhor retenção.
Saiba mais sobre a análise de macrodados e uma escala empresarial
Benefícios e desafios da análise de macrodados
Conforme ilustrado pelos respetivos casos de utilização, os macrodados beneficiam organizações num conjunto abrangente de setores e numa variedade diversificada de contextos. Contudo, tendo em conta a natureza complexa da respetiva infraestrutura, os macrodados também apresentam algumas preocupações que devem ser consideradas. Seguem-se alguns desafios dos macrodados a ter em atenção:
- Manter os seus dados organizados e acessíveis. O maior desafio associado aos macrodados é perceber como gerir o grande volume de informações que entram para que o mesmo flua de forma adequada nas suas aplicações. É fundamental que evite silos, mantenha os seus dados integrados e planeie a sua infraestrutura em torno de uma estratégia de gestão eficaz.
- Controlo de qualidade. Manter a precisão e qualidade dos seus dados pode ser difícil e moroso, especialmente quando esses dados são recebidos de forma rápida e num volume elevado. Antes de realizar qualquer análise, recomendamos que se certifique de que os seus processos de recolha, processamento e limpeza de dados estão integrados, padronizados e otimizados.
- Manter os seus dados seguros. Com o aumento das falhas de segurança de dados, proteger os seus dados é mais importante do que nunca. À medida que o seu sistema de análise cresce, também aumentam as oportunidades para os desafios de segurança na forma de dados falsos, fugas, problemas de conformidade e vulnerabilidades de software. Encriptar os seus dados, realizar auditorias de segurança e manter a diligência devida ajuda a mitigar algumas destas preocupações.
- Escolher as ferramentas certas. O excesso de ferramentas e tecnologias disponíveis pode tornar a escolha difícil. É por este motivo que é importante manter-se informado e atualizado e, se possível, contratar ou consultar um especialista quando necessário.
Independentemente do trabalho que pode ser necessário para configurar e gerir sistemas de forma eficiente, as vantagens de utilizar a análise de macrodados compensam o esforço. Para todos os que procuram uma abordagem orientada por dados mais informada à forma como gerem uma organização, os benefícios a longo prazo dos macrodados são incalculáveis. Seguem-se apenas alguns:
- Obtenção de informações mais rápido. Com uma velocidade e eficiência incomparáveis, a análise de macrodados ajuda as organizações a transformar as informações em conhecimento a um ritmo mais acelerado. Em seguida, estas informações são utilizadas para tomar decisões informadas relativamente ao produto, às operações, ao marketing e a outras iniciativas comerciais.
- Eficiência de custos. As grandes quantidades de dados requerem armazenamento, o que pode ser dispendioso. Porém, com o advento de sistemas de armazenamento mais dimensionáveis, as organizações podem agora maximizar a eficiência operacional ao mesmo tempo que reduzem os custos. Isto resulta em maiores margens de lucro e sistemas mais produtivos.
- Satisfação do utilizador. A business intelligence avançada dos macrodados não só analisa as tendências dos clientes como também prevê comportamentos através da análise preditiva. Ao saberem mais sobre o que os clientes querem, as organizações podem criar produtos personalizados que satisfazem as respetivas necessidades.
Perguntas mais frequentes
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Atualmente, os dados estão a ser gerados a uma escala e velocidade sem precedentes. Com a análise de macrodados, as organizações de variados setores podem agora utilizar esta afluência de informações para obter mais conhecimentos, otimizar as operações e prever resultados futuros, o que, por sua vez, promove o crescimento.
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A informática em nuvem e a análise de macrodados não são conceitos mutuamente exclusivos – funcionam melhor em conjunto. O armazenamento, o processamento e a análise de grandes volumes de dados exigem recursos de computação adequados e uma infraestrutura robusta. A informática em nuvem fornece esses recursos sob a forma de disponibilidade a pedido, que é necessária para armazenar e processar dados na nuvem em escala.
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A análise de macrodados é alimentada em vários conjuntos de competências, dependendo da sua função. Se for analista de dados, irá aprender a realizar análises avançadas em escala, bem como a criar modelos de dados e a ajudar na gestão de dados. Se for cientista de dados, irá aprender a criar e gerir ambientes de carga de trabalho, a criar modelos de aprendizagem automática e a implementar soluções de aprendizagem automática.
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Tal como outras plataformas de macrodados, a análise de macrodados no Azure é composta por muitos serviços individuais que funcionam em conjunto para obter informações de dados. Isto inclui tecnologias open-source baseadas na plataforma Apache Hadoop, bem como serviços geridos para armazenamento, processamento e análise de dados, incluindo o Azure Data Lake Storage, o Azure Data Lake Analytics, o Azure Synapse Analytics, o Azure Stream Analytics, o Hub de Eventos do Azure, o Hub IoT do Azure e o Azure Data Factory.
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