Big Data refere-se a conjuntos de dados extremamente grandes e complexos que não podem ser facilmente processados usando métodos tradicionais de processamento de dados. O termo "big" não se refere apenas ao tamanho dos dados, mas também à variedade, velocidade e veracidade das informações contidas neles.

Existem quatro características principais do Big Data, conhecidas como os "4 V's":

Volume: Refere-se à escala dos dados, ou seja, a quantidade massiva de informações geradas e armazenadas. Por exemplo, redes sociais, transações financeiras, registros de sensores e dados científicos podem gerar grandes volumes de dados.

Velocidade: Refere-se à taxa na qual os dados são gerados e processados. Alguns casos exigem análise em tempo real para tomar decisões instantâneas, como detecção de fraudes ou análise de dados de sensores em tempo real.

Variedade: Refere-se à diversidade dos tipos e formatos dos dados. Além dos dados estruturados (como tabelas de bancos de dados), existem dados não estruturados, como texto, áudio, vídeo e dados de mídia social.

Veracidade: Refere-se à confiabilidade e qualidade dos dados. Muitas vezes, os dados podem conter erros, duplicatas ou inconsistências, o que exige técnicas especiais de limpeza e validação.

Agora, vamos a alguns exemplos de aplicação do Big Data:

Marketing: Empresas podem utilizar Big Data para analisar dados de consumidores, como histórico de compras, preferências e comportamento nas redes sociais, a fim de personalizar campanhas de marketing e melhorar a segmentação de clientes.

Saúde: Big Data pode ser usado para análise de registros médicos eletrônicos, dados genômicos, informações de sensores e dispositivos médicos, para melhorar diagnósticos, monitoramento de pacientes e pesquisas médicas.

Transporte: Companhias de transporte podem utilizar Big Data para otimizar rotas, analisar padrões de tráfego em tempo real, melhorar a manutenção de veículos e prever a demanda por serviços de transporte.

Finanças: Instituições financeiras podem usar Big Data para detecção de fraudes, análise de risco, análise de mercado e previsões econômicas.

Governo: Governos podem aproveitar Big Data para melhorar a prestação de serviços públicos, tomar decisões baseadas em evidências, monitorar a segurança pública e analisar dados demográficos.

Esses são apenas alguns exemplos, mas o Big Data tem aplicações em diversos setores, desde ciência e pesquisa até logística e entretenimento. Espero que essas informações tenham sido úteis para você entender os fundamentos do Big Data!

são 4Vs ou 5Vs

Peço desculpas pelo equívoco. Tradicionalmente, o Big Data é caracterizado pelos "4 V's", como mencionei anteriormente: volume, velocidade, variedade e veracidade. Esses quatro aspectos representam os desafios principais enfrentados ao lidar com grandes conjuntos de dados.

No entanto, alguns especialistas também acrescentaram um quinto "V" para abordar a questão do valor dos dados:

Valor: Refere-se à capacidade de extrair insights úteis e informações valiosas a partir dos dados. O valor está relacionado à capacidade de transformar os dados em ações significativas e tomar decisões informadas com base nas análises realizadas.

Portanto, tanto os "4 V's" quanto os "5 V's" são usados para descrever os fundamentos do Big Data, dependendo do contexto.

Em ciência de dados, a análise de grandes conjuntos de dados, ou big data, é uma prática cada vez mais comum e importante. Entretanto, antes de iniciar qualquer análise, é fundamental entender os tipos de dados que podem estar presentes nesses conjuntos. Neste artigo, exploraremos os principais tipos de dados em big data, incluindo exemplos e suas características.

1. Dados estruturados

Os dados estruturados são aqueles que possuem um formato bem definido, com campos e valores organizados em tabelas ou bancos de dados. Esses dados são fáceis de ler e interpretar, pois seguem um padrão preestabelecido. Exemplos de dados estruturados são informações de vendas, registros financeiros e informações de clientes.

2. Dados não estruturados

Os dados não estruturados são aqueles que não possuem um formato definido ou organizado em tabelas. Esses dados podem ser textos, imagens, áudios, vídeos ou qualquer outro tipo de informação que não siga um padrão pré- determinado. Exemplos de dados não estruturados são posts em redes sociais, e-mails, gravações de voz e imagens.

3. Dados semiestruturados

Os dados semiestruturados são uma combinação dos dados estruturados e não estruturados. Eles possuem algum tipo de organização, mas não seguem um padrão rígido como os dados estruturados. Exemplos de dados semiestruturados são documentos XML e JSON.

4. Dados transacionais

Os dados transacionais são aqueles gerados por transações comerciais, como compras em lojas ou transações bancárias. Esses dados são altamente estruturados e normalmente armazenados em bancos de dados relacionais.

5. Dados de log

Os dados de log são gerados por sistemas computacionais e armazenam informações sobre eventos que ocorrem no sistema. Esses dados são normalmente não estruturados e podem incluir informações sobre erros, acessos a arquivos e atividades do usuário.

6. Dados geoespaciais

Os dados geoespaciais são aqueles que possuem informações sobre localização geográfica. Eles podem ser estruturados ou não estruturados e incluem informações como endereços, coordenadas GPS e mapas.

7. Dados de streaming

Os dados de streaming são gerados em tempo real e podem incluir informações como transmissões ao vivo, sensores IoT (Internet das Coisas) e monitoramento de tráfego. Esses dados são normalmente não estruturados e precisam ser processados em tempo real para serem úteis.

8. Dados históricos

Os dados históricos são aqueles que foram coletados ao longo do tempo e armazenados para análise posterior. Eles podem ser estruturados ou não estruturados e incluem informações como registros médicos, registros climáticos e histórico de navegação na web.

Conclusão

Em resumo, existem muitos tipos diferentes de dados em big data, cada um com suas próprias características e desafios únicos.

Ao entender os tipos de dados que estão presentes em um conjunto de dados, os cientistas de dados podem escolher as ferramentas certas para analisá-los e obter insights valiosos.

É importante lembrar que a análise de big data é uma tarefa complexa e requer conhecimento especializado para ser realizada com sucesso.

Introdução

A ciência de dados é uma área de conhecimento que tem ganhado cada vez mais destaque no mundo corporativo.

Isso porque as empresas têm percebido a importância de utilizar dados para tomar decisões estratégicas.

Nesse contexto, surgiu o conceito dos 5 V, que são fundamentais para entendermos a complexidade dos dados e como podemos utilizá-los de forma eficiente.

O que são os 5 V?

Os 5 V são um conjunto de características que definem a complexidade dos dados. São elas: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor. Vamos entender cada uma delas com mais detalhes.

Volume

Por exemplo, uma empresa de comércio eletrônico pode ter milhões de registros de vendas em seu banco de dados.

O volume elevado de dados pode ser um desafio para os profissionais de dados, que precisam encontrar maneiras eficientes de armazenar e processar essas informações.

Velocidade

A velocidade diz respeito à rapidez com que os dados são gerados e processados.

Em muitos casos, as informações precisam ser analisadas em tempo real para que a empresa possa tomar decisões estratégicas.

Por exemplo, uma empresa de transporte precisa monitorar em tempo real a localização de seus veículos para otimizar rotas e evitar atrasos.

Variedade

A variedade se refere à diversidade de tipos de dados que uma organização possui.

Além dos dados estruturados (como os armazenados em bancos de dados), as empresas também têm acesso a informações não estruturadas, como imagens, vídeos e áudios.

Esses tipos de dados podem ser mais difíceis de analisar, mas também podem fornecer insights valiosos para a empresa.

Veracidade

A veracidade se refere à confiabilidade dos dados.

Valor

O valor se refere ao potencial que os dados têm para gerar insights valiosos para a empresa.

É importante que os profissionais de dados saibam identificar quais informações são relevantes para o negócio e como utilizá-las para tomar decisões estratégicas.

Por exemplo, uma empresa pode utilizar dados sobre o comportamento do consumidor para desenvolver novos produtos ou serviços que atendam às necessidades do mercado.

Conclusão

Os 5 V são fundamentais para entendermos a complexidade dos dados e como podemos utilizá- los de forma eficiente.

É importante que as empresas estejam preparadas para lidar com grandes volumes de informações e sejam capazes de analisá-las de forma rápida e precisa.

Com o uso adequado dos dados, as empresas podem tomar decisões mais assertivas e obter vantagem competitiva no mercado.

A ciência de dados é uma área que tem crescido exponencialmente nos últimos anos, impulsionada pelo aumento da quantidade de dados gerados diariamente.

Com o advento do big data, tornou-se possível coletar e armazenar uma quantidade gigantesca de informações, que podem ser utilizadas para gerar insights valiosos para empresas e organizações.

O fluxo de big data pode ser dividido em quatro etapas principais: coleta, armazenamento, processamento e análise.

Cada uma dessas etapas é crucial para garantir que os dados sejam utilizados de forma eficiente e segura.

Na etapa de coleta, é necessário definir quais dados serão coletados e como eles serão obtidos. Isso pode envolver a utilização de sensores, câmeras, redes sociais, entre outros meios. É importante ressaltar que a coleta de dados deve ser realizada de forma ética e em conformidade com as leis de proteção de dados.

Após a coleta, os dados precisam ser armazenados em um local seguro e de fácil acesso. Isso pode ser feito em servidores próprios ou em nuvem, dependendo das necessidades da empresa. É importante garantir que os dados estejam protegidos contra ataques cibernéticos e que sejam mantidos em conformidade com as leis de proteção de dados.

Na etapa de processamento, os dados são organizados e transformados em um formato que possa ser utilizado para análise. Isso pode envolver a utilização de ferramentas como Hadoop e Spark, que são capazes de lidar com grandes volumes de dados. Além disso, é importante garantir que os dados sejam limpos e tratados para evitar erros na análise.

Por fim, a etapa de análise envolve a utilização de técnicas estatísticas e algoritmos de machine learning para extrair insights valiosos dos dados. Isso pode incluir a identificação de padrões, previsão de tendências e detecção de anomalias. É importante ressaltar que a análise dos dados deve ser realizada por profissionais qualificados e experientes.

Em resumo, o fluxo de big data é um processo complexo que envolve diversas etapas importantes para garantir que os dados sejam utilizados de forma eficiente e segura. Com o aumento da quantidade de dados gerados diariamente, é fundamental que as empresas invistam em profissionais qualificados e ferramentas adequadas para lidar com esse desafio.

Apache Kafka, Apache Flume, Apache Nifi e Apache Spark são softwares de processamento de dados em tempo real, mas cada um tem suas próprias características e casos de uso específicos.

O Apache Kafka é uma plataforma de streaming distribuída que é projetada para lidar com grandes volumes de dados em tempo real.

Ele é frequentemente usado para ingestão de dados em grande escala, processamento de fluxo de dados e análise em tempo real.

O Apache Flume é uma ferramenta de ingestão de dados que é usada para coletar, agregar e mover grandes volumes de dados de várias fontes para um destino centralizado.

Ele é frequentemente usado para coletar e mover dados de logs, eventos e outras fontes para sistemas de armazenamento como Hadoop HDFS.

O Apache Nifi é uma plataforma de processamento de fluxo de dados que permite a coleta, processamento e distribuição de dados em tempo real.

Ele é frequentemente usado para integrar sistemas heterogêneos, coletar e processar dados em tempo real e automatizar fluxos de trabalho.

O Apache Spark é uma plataforma de computação distribuída que permite processamento de dados em grande escala e em tempo real.

Ele é frequentemente usado para processamento de dados em batch e em tempo real, análise de dados em grande escala, aprendizado de máquina e processamento de fluxos de dados.

Em resumo, enquanto o

Apache Kafka é projetado para lidar com grandes volumes de dados em tempo real,

o Apache Flume é usado principalmente para coleta e movimentação de dados,

o Apache Nifi é usado principalmente para processamento e distribuição de dados,

e o Apache Spark é usado principalmente para processamento avançado e análise de grandes volumes de dados.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Um Data Lake é um repositório de dados que permite armazenar grandes volumes de informações em diferentes formatos, como dados estruturados, não estruturados e semiestruturados. Ele é projetado para armazenar dados brutos, sem a necessidade de estruturá-los previamente.

A ideia principal por trás de um Data Lake é centralizar todos os dados em um único local, proporcionando uma fonte única de verdade para análise e processamento posterior. Diferente de um data warehouse tradicional, em que os dados são estruturados e organizados previamente, um Data Lake mantém os dados em seu formato original, preservando a flexibilidade e a escalabilidade.

Existem várias vantagens em utilizar um Data Lake. Primeiro, ele permite armazenar uma grande variedade de dados, desde dados transacionais, logs de servidores, dados de sensores, até redes sociais e dados de streaming. Essa flexibilidade permite explorar diferentes fontes de dados para análise e insights mais profundos.

Além disso, um Data Lake suporta uma abordagem de processamento de dados conhecida como "schema on read". Isso significa que a estrutura dos dados é aplicada somente quando os dados são acessados, o que permite uma maior agilidade na exploração e análise dos dados. Essa abordagem contrasta com a abordagem tradicional de "schema on write" utilizada em data warehouses, onde a estrutura dos dados é definida no momento em que eles são armazenados.

Para construir um Data Lake, é comum utilizar tecnologias de armazenamento distribuído, como Hadoop Distributed File System (HDFS) ou Amazon S3, juntamente com ferramentas de processamento de dados em larga escala, como Apache Spark ou Apache Hadoop. Essas tecnologias fornecem a capacidade de armazenar e processar grandes volumes de dados de forma eficiente.

É importante ressaltar que, apesar das vantagens, um Data Lake também apresenta desafios. A gestão da qualidade dos dados e a garantia de privacidade e segurança são aspectos críticos a serem considerados ao implementar um Data Lake.

Em resumo, um Data Lake é um repositório de dados flexível e escalável que permite armazenar uma grande variedade de dados brutos em seu formato original. Ele oferece vantagens como flexibilidade na análise de dados e a capacidade de explorar diferentes fontes de informação. No entanto, é necessário planejar cuidadosamente sua implementação para garantir a qualidade dos dados e a segurança.

O Hadoop Distributed File System (HDFS) é um sistema de arquivos distribuído projetado para armazenar grandes quantidades de dados em clusters de computadores. Ele foi desenvolvido como parte do ecossistema do Apache Hadoop, uma estrutura de software amplamente utilizada para processamento distribuído de big data.

O HDFS foi projetado para ser altamente tolerante a falhas e escalável, permitindo que grandes volumes de dados sejam armazenados e processados em clusters de computadores compostos por várias máquinas físicas. Ele divide os arquivos em blocos de tamanho fixo e distribui esses blocos entre diferentes nós do cluster para garantir que os dados sejam redundantes e acessíveis mesmo em caso de falha de um ou mais nós.

Existem três componentes principais no HDFS: o NameNode, o DataNode e o Secondary NameNode.

1. NameNode: É o componente central do HDFS e atua como um diretório mestre que mantém o namespace do sistema de arquivos e os metadados associados a cada arquivo e diretório. O NameNode mantém um registro de quais blocos de dados estão armazenados em quais DataNodes.

2. DataNode: São os nós de armazenamento de dados no cluster. Cada DataNode é responsável por armazenar e gerenciar os blocos de dados que são atribuídos a ele. Os DataNodes enviam relatórios regulares ao NameNode informando sobre a integridade dos blocos de dados que estão armazenados em sua máquina.

3. Secondary NameNode: Apesar do nome, o Secondary NameNode não é um backup do NameNode. Ele atua como um assistente para o NameNode, ajudando-o a executar tarefas de manutenção e criação de snapshots do sistema de arquivos HDFS. Ele também ajuda a recuperar o sistema de arquivos HDFS em caso de falha do NameNode.

O HDFS é otimizado para grandes operações de leitura sequencial de dados e oferece alta taxa de transferência. É amplamente utilizado para processar e analisar dados em escala massiva, adequado para aplicativos como análise de big data, aprendizado de máquina e processamento de logs.

Espero que essa introdução ao Hadoop Distributed File System tenha sido útil! Se você tiver mais alguma dúvida, é só me perguntar.

ETL e ELT são processos de integração de dados que envolvem a extração, transformação e carga de dados de várias fontes para um destino. A diferença entre eles é a ordem em que a transformação de dados ocorre. No ETL, a transformação ocorre antes da carga, enquanto no ELT, a transformação ocorre após a carga.

 

Algumas das ferramentas mais populares para ETL (Extract, Transform, Load) são:

 

Apache NiFi

Talend

Informatica PowerCenter

IBM InfoSphere DataStage

Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)

Oracle Data Integrator (ODI)

Já para ELT (Extract, Load, Transform), algumas das opções mais conhecidas são:

 

Apache Spark

Google Cloud Dataflow

Amazon Redshift

Microsoft Azure Data Factory

É importante lembrar que a escolha da ferramenta ideal depende das necessidades específicas de cada projeto e da infraestrutura disponível.

 

O ETL/ELT é um processo fundamental na análise de dados, pois permite a extração, transformação e carga de informações de diversas fontes em um único local, tornando mais fácil a análise e compreensão dos dados. O ETL/ELT também ajuda a garantir a qualidade dos dados, eliminando duplicatas, inconsistências e erros. Além disso, o processo de ETL/ELT permite a integração de dados de diferentes tipos de fontes, como bancos de dados, planilhas e arquivos CSV, facilitando a análise e a tomada de decisões com base em informações precisas e confiáveis.

 

O ETL (Extract, Transform, Load) e o ELT (Extract, Load, Transform) são processos utilizados para integrar dados de diferentes fontes em um único local. O ETL envolve a extração dos dados de suas fontes originais, a transformação desses dados em um formato consistente e a carga dos dados em um destino final. Já o ELT envolve a extração dos dados, a carga desses dados em um destino final e, em seguida, a transformação dos dados nesse destino final.

 

Esses processos são úteis porque permitem que as empresas combinem dados de diferentes fontes, como bancos de dados, arquivos e aplicativos, para obter uma visão mais completa de seus negócios. Eles também ajudam a garantir que os dados sejam limpos e consistentes antes de serem usados para análise ou outras finalidades.

 

Além disso, o ETL/ELT pode ajudar a reduzir o tempo e o custo de integração de dados, automatizando muitas das tarefas envolvidas no processo. Isso pode permitir que as empresas tomem decisões mais rápidas e precisas com base em uma visão mais completa de seus dados.

 

Durante o processo de ETL/ELT, existem alguns desafios comuns que podem ser enfrentados. Alguns deles incluem:

 

 

 

 

Até pouco tempo, era o processo de ETL (em português, extrair, transformar e carregar) o método mais utilizado nos projetos de dados. Hoje, no entanto, as empresas modernas partiram para outra alternativa, muito mais ágil, escalável, flexível e econômica, o ELT (em português, extrair, carregar e transformar).

 

ELT: novas tecnologias para o armazenamento de dados

Nos últimos anos, muitas empresas passaram a se conscientizar sobre o valor gerado pelos dados nos negócios. A possibilidade de utilizar grandes volumes de informação para gerar insights tornou-se uma grande diferenciação competitiva - desde que o acesso aos dados seja feito de forma rápida e confiável.

 

As novas tecnologias da era do big data e da computação em nuvem oferecem um novo horizonte de possibilidades para o armazenamento de dados. Por isso, atualmente, ficou muito mais fácil criar estruturas de armazenamento acessíveis e escaláveis, como bancos de dados analíticos (data warehouses) e data lakes, o que, consequentemente, contribuiu para um grande aumento de projetos nesse segmento.

 

Contudo, apesar desse buzz recente, os projetos de data warehouse não são novidade. Pelo contrário, já vêm sendo aplicados desde o surgimento do conceito de DW, nos anos 1990, época em que as grandes promessas dos projetos de data warehouse não eram tão facilmente materializadas em consequência de barreiras, como:

 

altos custos

dificuldade de implementação e utilização

complexidade de cada projeto

dificuldade de gerar valor aos usuários finais

Isso não significa que não haja mais dificuldades e barreiras também, mas certamente, com as novas tecnologias, construir um data warehouse ficou muito mais simples e acessível.

 

A verdade sobre os projetos de data warehouse

Apesar de suas necessidades técnicas e estruturas próprias, o projeto de data warehouse é sobretudo um projeto de negócio. Sendo assim, deve ser idealizado sob a ótica do usuário final.

 

Portanto, acreditamos que a chave de um projeto de DW é justamente isso: aproximar o usuário de negócios dos dados. Ou seja, trazê-lo para o projeto de forma direta, não apenas após meses ou mesmo anos de implementação.

 

Na prática, isso reduz a complexidade do código do projeto e permite dar foco total no desenho e implementação das regras de negócio em uma linguagem padrão e facilmente entendida. E a parte de engenharia de software, como: versionamento, validação, testes e documentação, são integradas no projeto para garantir a qualidade dos dados na ponta.

 

O processo chave para um data warehouse eficiente: o ETL/ELT

Tradicionalmente, a etapa mais importante e demorada de projetos de dados é o chamado ETL (do inglês, extract, transform, load), que é a abordagem tradicional de transformação de dados.

 

Tanto em um projeto completo de data warehouse quanto em projetos de dados menos complexos, o ETL tende a seguir um padrão como o da figura abaixo.

 

Processo de ETL explicado em 4 ícones, um sendo direcionado para o próximo por uma seta para a direita .

Figura 1 - Fluxo típico do ETL em projetos de data warehouse ‌‌(os dados distantes do usuário final).

Essas três etapas do ETL são atribuídas às equipes de data engineering, enquanto os analistas de negócios e cientistas de dados ficam limitados ao consumo desses dados na ponta.

 

Parece complexo, não é mesmo?

Por isso, vamos ajudar você a entender esse processo!

 

Na próxima seção, você verá que essa arquitetura gera uma série de dificuldades na implementação eficiente de projetos tradicionais de data warehouse, problemas que distanciam os usuários finais dos dados da criação das lógicas de negócio implementadas no ETL.

 

E, em seguida, vamos propor uma nova arquitetura de criação de data warehouses através do ELT, mostrando suas vantagens.

 

Por fim, vamos apresentar uma arquitetura prática que utilizamos em nossos projetos aqui da Indicium.

 

Vamos lá?

 

Os problemas de processos de ETL tradicionais

Para começar, já podemos adiantar que o ETL gera muitos problemas para os projetos de data warehouse. Uma reclamação constante é, por exemplo, o tempo elevado entre o início do projeto e a geração de valor para a empresa que, geralmente, é causada pelos seguintes fatores:

 

a complexidade no processo de ETL

o distanciamento entre equipe técnica e stakeholders

a falta de conscientização interna de analytics

Vamos entender melhor esses problemas?

 

Projetos de data warehouse - ou outras iniciativas abrangentes de analytics - permitem o acesso rápido e confiável aos dados armazenados e distribuídos nos diversos sistemas tradicionais das organizações.

 

No entanto, um DW é composto por muitos elementos, além de um banco de dados e um sistema ETL que alimenta esse database. Ele interage com:

 

múltiplas unidades de negócio

dados diferentes

fontes  de dados distintas

velocidades diversas

volumes de dados crescentes

Ou seja, o DW não é um produto único, é uma coleção de projetos menores e complexos, que devem ser implementados e testados em ritmos distintos.

 

Tendo em vista suas grandes ramificações, a entrega de um projeto completo (que é o que chamamos de abordagem "big bang") tornou-se ultrapassada. Principalmente porque é muito mais complexa e demora a apresentar resultados tangíveis ao usuário final.

 

Hoje, num mundo cada vez mais acelerado, a implementação gradual de projetos de data warehouse é a alternativa eficaz e prática que gera valor rapidamente às organizações, e ainda reduz as dificuldades na implementação de DW.

 

A complexidade no processo de ETL

Antigamente, os processos de ETL eram feitos por softwares extremamente caros, geralmente acessados somente pelas grandes empresas.

 

Felizmente a realidade mudou e agora temos centenas de ferramentas para transformação e armazenamento de dados em larga escala disponíveis no mercado.

 

As equipes técnicas se divertem utilizando as novas ferramentas, como bancos de dados NoSQL, data lake, linguagens de programação paralelizáveis etc. Aliás, não é raro encontrar projetos com mais de uma dezena de tecnologias utilizadas simultaneamente.

 

Porém, à medida que novas linguagens e ferramentas de engenharia de dados surgem, a complexidade dos projetos e os custos com horas de desenvolvimento e manutenção aumentam.

 

Por isso, escolher as ferramentas adequadas para solucionar os problemas na implementação de um DW é uma estratégia importante que evita o desperdício de tempo. Além do esforço de uma equipe fixa, composta por vários engenheiros de dados, em tarefas como a manutenção dos códigos e infraestrutura.

 

Hoje, com tantas tecnologias disponíveis para trabalhar com grandes volumes de dados, na maioria dos casos é mais barato utilizar soluções pagas de PaaS (Platforms as a Service), como Google Big Query e Amazon Redshift, do que desenvolver e manter sua própria estrutura de dados.

 

O distanciamento entre equipe técnica e stakeholders

A alta complexidade técnica é um grande gargalo na implementação do DW. É uma determinante que distancia a equipe técnica, geralmente composta por engenheiros de dados e desenvolvedores, dos stakeholders, os usuários finais dos dados na organização.

 

Como já mencionamos, um data warehouse é sobretudo um projeto de negócio e, assim sendo, sua implementação depende da aplicação de tecnologias e processos para atingir sua principal finalidade: a utilização do usuário final.

 

É importante pensar: em um projeto de DW, o que faz o olho do stakeholder brilhar?

 

A resposta é simples: disponibilidade instantânea e facilidade de acesso aos dados para tomada de decisão.

 

Espera-se que o acesso às informações seja rápido e constante para resolver problemas e demandas cotidianas de forma assertiva e cirúrgica. O problema é que, na prática, alcançar esse objetivo não é tarefa simples.

 

Por isso, o formato tradicional de ETL, que trata o usuário final apenas como um cliente, deixando de priorizá-lo em toda cadeia do projeto, é um dos grandes motivos para o fracasso de projetos de data warehouse.

 

Nessa perspectiva, é comum as seguintes situações ocorram:

 

inconsistência: não há confiança nos dados por parte das unidades de negócio. Mesmo após meses de trabalho, métricas e valores continuam sendo divergentes entre diferentes equipes. E, além disso, testes e validação são relegados a segundo plano ou mesmo completamente ignorados.

complexidade e falta de governança: projetos feitos em linguagens e ferramentas distintas dificultam a comunicação e o entendimento integrado dos dados nos diferentes níveis organizacionais. Além disso, também afetam a criação de uma boa governança de dados, necessária para a utilização e evolução do data warehouse.

atrasos no projeto: geralmente, a fluidez dos projetos fica prejudicada quando feita sem a colaboração do usuário final na implementação dos ETLs. Sendo assim, é comum que os projetos de DW tradicionais dependam de inúmeras rodadas de ajustes e correções. Isso poderia ser evitado se o analista de negócios fosse incluído nesse processo, pois, com sua expertise em dados, ele poderia identificar e corrigir inconsistências rapidamente, garantindo uma abordagem muito mais célere.

A falta de conscientização interna de analytics

Poucas empresas conseguem realmente criar uma cultura de analytics para todos, em que os analistas de negócio tenham maturidade de dados para que:

 

entendam a estrutura do DW.

possam fazer consultas analíticas diretas (quando necessário).

saibam a importância de colaborar no desenvolvimento e manutenção do projeto.

Como já foi apontado, é difícil exigir essa cultura de tantos departamentos de negócio distintos, ainda mais quando estão distantes dos dados, como nos projetos de ETL tradicionais. Por isso, um novo paradigma precisa ser desenhado.

 

É muito comum que projetos de data warehouse comecem por iniciativa da alta gestão de uma empresa, após ela entender que os negócios que não se adaptarem à “era dos dados” desaparecerão.

 

E nem sempre o mesmo esforço e investimento é depositado na criação de uma cultura de dados, sendo capaz de absorver essas novas estruturas na organização. Depois de anos de implementação, e centenas de milhares de reais investidos, analistas continuam:

 

criando relatórios em Excel

usando exportações manuais

fazendo longas reuniões

não entendendo quais fontes de determinados indicadores são verídicas, entre outros.

Já houve um tempo em que um profissional de dados podia ter tanto o domínio quanto a capacidade técnica de manipulação de dados.

 

O tamanho e escopo dos dados era limitado, e uma planilha de Excel bem configurada já permitia responder uma boa parte das perguntas relevantes.

 

Com a expansão da capacidade de armazenamento e de processamento de dados, os horizontes de análise foram ampliados e novas capacidades técnicas passaram a ser fundamentais, como:

 

conhecimento de infraestrutura de dados

boas práticas de desenvolvimento de software

conhecimento de modelagem de dados, entre outros.

Essa nova realidade impôs duas barreiras para a contratação de profissionais ou serviços na área de dados:

 

a dificuldade de encontrar “super-homens” que dominem todas as áreas técnicas de dados e tenham conhecimento do domínio.

a dificuldade de manter profissionais experientes dentro da organização.

Esses dois fatores precisam ser levados em consideração desde o início do projeto, pois, quando combinados, podem tornar os projetos de DW extremamente caros.

 

O fato é que não é fácil encontrar esse profissional e é ainda mais difícil mantê-lo.

 

Portanto, hoje em dia, profissionais das áreas de negócio precisam ampliar a sua capacidade analítica e saber escrever suas próprias consultas de SQL. Com isso, é possível ter uma estrutura harmoniosa para a implementação de DW em empresas de todos os portes.

 

ELT vs ETL: aproximando os dados dos analistas em projetos de DW

Para se tornar uma empresa data driven, não basta ter um banco de dados de data warehouse e dispor de um ETL complexo para abastecê-lo.

 

Enquanto analistas ainda fizerem relatórios manualmente ou dependerem de abertura de chamados à equipe técnica para atualizarem seus modelos de dados, é quase impossível atingir a escalabilidade necessária para uma maturidade analítica moderna.

 

Uma forma de acelerar os processos de implementação de DW é trazer a área de negócio para dentro da etapa de transformação de dados.

 

Para isso, é necessário que a lógica de negócio seja separada das questões técnicas, como:

 

o provisionamento de infraestrutura

a orquestração dos pipelines

a materialização de tabelas

o permissionamento etc.

Por outro lado, é virtualmente impossível exigir que um profissional de negócios domine a  transformação de dados e seja fluente em linguagens altamente complexas utilizadas nas principais ferramentas de ETL atualmente, como Python, Spark e Java.

 

Logo, o ideal é que a transformação de dados ocorra em uma interface única e intuitiva com uma linguagem amplamente entendida.

 

A inversão na ordem dos processos: de ETL para ELT

Com o surgimento dos bancos de dados escaláveis na nuvem, como o Amazon Redshift, o  SQL reassumiu seu lugar de destaque como a linguagem universal dos dados.

 

Isso aconteceu porque praticamente não há mais limitações de escalabilidade, como ocorria em bancos de dados relacionais tradicionais e que foram o objeto de criação de diversas tecnologias de processamento de dados de big data, como Hadoop, Spark etc.

 

Para isso, é preciso inverter o processo de extract, transform, load (ETL) para um processo extract, load, transform (ELT).

 

Processo de ETL explicado em 3 ícones, um sendo direcionado para o próximo por uma seta para a direita .

Figura 2 - No modelo ELT, analistas são parte integral da transformação de dados.

Com essa alteração, a etapa de transformação passa a protagonizar e operar através de modelos escritos em SQL de fácil manutenção e amplo entendimento. Outras vantagens da arquitetura ELT incluem:

 

modularidade: ao separar as regras de negócio das etapas de extração e load, é possível utilizar ferramentas 3rd-party para integração de dados com baixo investimento, como Stitch, Fivetran, entre outras. Além disso, é mais simples utilizar as ferramentas certas de forma incremental, acelerando a implementação do projeto.

simplicidade: ao invés de escrever códigos em linguagens complexas, como Java, Python e Scala, a transformação pode ser centralizada em uma só linguagem, reduzindo custos com treinamento e manutenção, facilitando o entendimento organizacional e muito mais.

governança: um ambiente único simplifica a documentação e governança dos dados. Com isso, é possível criar lógicas de permissionamento e gerenciar  dados sensíveis de forma integrada.

versionamento: uma dos grandes desafios em se trabalhar com bancos de dados era a dificuldade de controle de versionamento, essencial nas boas práticas de engenharia de software modernas. Ferramentas de ELT, como o DBT, resolvem esse problema, pois separam os arquivos de modelos de dados em SQL do banco de dados em si.

separação de ambientes: o ELT permite separar os ambientes de dados brutos, staging e dados finais através de diferentes schemas no banco de dados. A partir disso, cada usuário pode ter diferentes ambientes de desenvolvimento, onde  o trabalho colaborativo é facilitado e os erros de produção podem ser evitados.

testes: o modelo ELT centraliza as boas práticas de testes em um único local no projeto, assim como ocorre em projetos de software modernos. Dessa forma, o analista pode escrever os testes diretamente em SQL, com os dados que ele confia, garantindo a consistência e confiabilidade nos modelos finais.

É importante lembrar que essa nova metodologia que estamos apresentando não resolve todo projeto de analytics, uma vez que os data warehouses ainda são mais utilizados para dados estruturados.

 

Por isso, o que sugerimos é utilizar a ferramenta certa para o problema certo, porque, salvo situações específicas, como em casos de empresas com uma estrutura de dados extremamente complexa, a abordagem ELT é perfeitamente viável.

 

Conclusão: ETL ou ELT?

É comum que projetos de data warehouse sejam um dos maiores investimentos realizados pelas empresas. Por outro lado, a abordagem tradicional do ETL apresenta muitas barreiras e dificulta a geração de valor desses projetos, aumentando o tempo, complexidade e seu custo de implementação.

 

Ainda assim, novas tendências estão surgindo para solucionar esses obstáculos.

 

Em nossa experiência aqui na Indicium, os melhores resultados em termos de implementação e adoção do projeto de DW é, de fato, a adoção da nova abordagem ELT.

 

Ou seja, os departamentos de negócio estão imersos dentro do projeto e a etapa de transformação de dados ocorre dentro do próprio DW, como mostra a figura abaixo.

 

Esquema completo da construção de um data warehouse com o processo de ELT. 

Figura 3 - Exemplo de pipeline de dados usando ELT.

Processos inovadores como esse demandam o emprego de novas ferramentas ou ainda combinações delas. E, para operacionalizar esse processo, há algumas alternativas disponíveis no mercado.

 

Aqui na Indicium, nós geralmente optamos por ferramentas open-source, que possuam uma ampla base de usuários e tenham maturidade em projetos modernos de analytics.

 

Por exemplo, para a criação, documentação e transformação dos modelos de dados, nós geralmente utilizamos o DBT. E é através de Singer Taps, ou ferramentas próprias desenvolvidas em Apache Spark, que os dados brutos são geralmente carregados no DW.

 

Além disso, dependendo do volume de dados, banco de dados PostgreSQL ou Amazon Redshift são as escolhas iniciais. Com essa configuração, a criação de BIs e relatórios é direta e pode ser feita por qualquer ferramenta de BI moderna, como Power BI, Tableau, Metabase, Looker etc.

https://blog.indicium.tech/aproximando-os-dados-dos-analistas-etl-elt-5/

10 SOLUÇÕES DE BIG DATA PARA UMA ANÁLISE DE DADOS MODERNA

Já ouviu falar em soluções de big data, mundo dos dados, era dos dados, e que dados são o novo petróleo?

 

Isso tudo tem a ver com empresas data driven que fazem análise de dados moderna.

 

Com este artigo, vamos apresentar a você 10 soluções de big data usadas para alavancar o crescimento de empresas.

 

Conheça agora!

 

O que é big data?

Big data trata-se de um imenso volume de dados gerado em grande variedade e de maneira muito veloz que, por conta disso, não pode ser processado por bancos de dados ou quaisquer tecnologias tradicionais.

 

Inserir um projeto de big data em uma empresa traz benefícios, como:

 

otimização de processos;

ampliação da produtividade;

aumento na taxa de crescimento;

redução de custos;

tomada de decisão mais inteligente.

Além de tornar o dia a dia dos negócios mais seguro e eficiente.

 

E as soluções?

 

Google Analytics overview report

Photo by Myriam Jessier / Unsplash

Bem, nós precisamos delas para extrair valor do imenso conjunto de dados que é o big data.

 

Conheça as 10 soluções de big data

Listadas abaixo, apresentamos 10 soluções de big data para fazer uma análise de dados moderna que todas as equipes de dados devem conhecer.

 

1) Análise preditiva

Com esta tecnologia, você pode aprender com o passado, visualizar o presente e prever o futuro. Ela ajuda a descobrir, avaliar, otimizar e implantar modelos preditivos por meio de inteligência artificial e machine learning com base em fontes de big data. Com isso, é possível melhorar o desempenho dos negócios, reduzir os riscos e obter muito mais vantagem competitiva.

 

2) Banco de dados NoSQL

Em comparação com os bancos de dados relacionais (RDBMS), os bancos de dados NoSQL estão tendo um crescimento exponencial.

 

Esse tipo de banco de dados oferece um design com esquema dinâmico, além de ter maior potencial para personalização e mais flexibilidade e escalabilidade, o que é muito necessário ao armazenar dados de big data.

 

3) Ecossistema Hadoop

O Hadoop Framework foi desenvolvido para armazenar e processar dados em diferentes máquinas com alta velocidade e baixo custo. Isso é possível porque essa ferramenta utiliza um modelo de programação simples em um ambiente de processamento de dados distribuído.

 

É importante lembrar que as empresas sempre adotaram o Hadoop como tecnologia de big data. E ele continua a crescer, ou seja, as organizações que vão começar a explorar o Hadoop agora provavelmente verão rapidamente suas vantagens e aplicações.

 

4) Stream analytics

A análise de streaming, também conhecida como processamento de fluxo de eventos, é a análise de enormes pools de dados, em movimento constante e atualizados em tempo real, por meio do uso de consultas contínuas, chamadas de fluxos de eventos.

 

Utilizando o stream analytics, você pode descobrir padrões ocultos, correlações e outros insights, além de obter respostas quase imediatas. Com essa tecnologia, é possível fazer upsell, vendas cruzadas para clientes com base no que as informações apresentam, entre outras ações ágeis.

 

5) Docker

O Docker é uma solução de big data que simplifica o desenvolvimento, a implantação e a execução de aplicativos de contêiner. Ou seja, por funcionar em diversas plataformas, ele possibilita o gerenciamento de contêineres em diferentes sistemas operacionais.

 

Por causa de sua perspectiva isolada dos sistemas operacionais, é a alternativa ideal para lançar todos os aplicativos de que você precisa com um consumo mínimo de recursos, permitindo construir contêineres com apps, implementá-los, escaloná-los e executá-los rapidamente.

 

6) Kubernetes

Kubernetes é uma das ferramentas de código aberto para big data desenvolvida pelo Google, que realiza a orquestração de contêineres.

 

Além disso, oferece a liberdade de uma plataforma para a automação, implantação, escalonamento e execução de sistemas de contêiner em seu próprio cluster local.

 

7) Data lake

Data Lake é um repositório que armazena todos os formatos de dados, sejam eles estruturados, não estruturados ou semiestruturados.

 

Os dados podem ser salvos antes de serem transformados, permitindo sua manipulação e análise, desde o desenvolvimento de painéis de visualização até a transformação de dados em tempo real para aplicação ágil nos negócios.

 

As empresas que utilizam data lakes no seu dia a dia conseguem manter-se à frente de seus concorrentes, visto que podem realizar diversas análises por meio de arquivos de log, dados de mídia social e click-streaming.

 

É uma solução de big data que ajuda as empresas modernas a responderem melhor às oportunidades e tomarem decisões habituais mais rápido.

 

8) Integração de dados

Para a integração de dados, precisamos de ferramentas que permitam a orquestração deles, como Apache Hive, Apache Pig, Amazon Elastic Map Reduce (EMR), Hadoop, Couchebase, MongoDB, Apache Spark etc.

 

9) Nuvem

São inúmeras as vantagens que as soluções de big data em nuvem oferecem. A internet das coisas (IoT), por exemplo, talvez ocupe o primeiro lugar nas tecnologias que mais tiram proveito delas.

 

Aplicativos que envolvem IoT exigem soluções precisas e escaláveis para gerenciar os grandes volumes de dados trocados no seu desenvolvimento e execução, e nada supera os serviços em nuvem para esse objetivo.

 

10) Self-service de dados

Qualquer tecnologia que simplifique os processos de limpeza, preparação e exploração de dados tende a crescer exponencialmente, e as soluções de self-service de dados estão entre elas.

 

Seu objetivo é capacitar equipes de negócios e tomadores de decisão em todos os níveis para usar os dados disponíveis para realizar seus trabalhos de forma eficaz.

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Claro! Vou explicar sobre soluções em big data para você.

Big data refere-se ao imenso volume de dados que é gerado diariamente em diversos setores, como empresas, governos, mídias sociais, dispositivos móveis, sensores, entre outros. Esses dados são caracterizados por seu tamanho, velocidade e variedade, sendo impossível de serem processados por meio de métodos tradicionais.

As soluções em big data são conjunto de técnicas, tecnologias e processos que permitem capturar, armazenar, processar, analisar e visualizar esses grandes volumes de dados. Aqui estão alguns elementos-chave das soluções em big data:

1. Armazenamento escalável: Para lidar com grandes volumes de dados, é necessário ter sistemas de armazenamento escaláveis. Isso pode ser feito por meio de tecnologias como Hadoop Distributed File System (HDFS), que distribui os dados em vários servidores.

2. Processamento distribuído: Uma abordagem comum é o uso de frameworks de processamento distribuído, como o Apache Hadoop e Apache Spark. Essas tecnologias dividem as tarefas de processamento em várias máquinas, permitindo processar grandes volumes de dados de forma eficiente.

3. Sistemas de gerenciamento de banco de dados: Para armazenar e consultar grandes quantidades de dados estruturados, é comum utilizar sistemas de gerenciamento de banco de dados NoSQL, como MongoDB e Cassandra, que são projetados para escalabilidade horizontal.

4. Integração de dados: Uma parte importante do processo de big data é a integração de dados provenientes de várias fontes diferentes. Isso pode ser feito por meio de pipelines de dados, onde os dados são extraídos, transformados e carregados (ETL) em um local centralizado para análise.

5. Análise de dados: As soluções em big data envolvem o uso de técnicas de análise avançadas, como mineração de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial. Essas técnicas ajudam a extrair informações valiosas e insights a partir dos dados, permitindo que as organizações tomem decisões mais informadas.

6. Visualização de dados: Para compreender e comunicar os resultados da análise de big data, é essencial ter recursos de visualização de dados. Isso envolve a criação de gráficos, dashboards e relatórios interativos, que tornam os insights mais acessíveis e compreensíveis.

7. Segurança e privacidade: Com grandes volumes de dados, a segurança e a privacidade são preocupações importantes. As soluções em big data devem incluir medidas de segurança robustas para proteger os dados contra ameaças internas e externas, além de garantir a conformidade com regulamentações de privacidade, como o GDPR.

Essas são apenas algumas das principais considerações e componentes das soluções em big data. É importante ressaltar que o campo de big data é vasto e está em constante evolução, com novas tecnologias e abordagens surgindo regularmente. Espero que estas informações sejam úteis para você!

 

Para lidar com grandes volumes de dados, é necessário ter sistemas de armazenamento escaláveis. Isso pode ser feito por meio de tecnologias como Hadoop Distributed File System (HDFS), que distribui os dados em vários servidores.

 

Uma abordagem comum é o uso de frameworks de processamento distribuído, como o Apache Hadoop e Apache Spark. Essas tecnologias dividem as tarefas de processamento em várias máquinas, permitindo processar grandes volumes de dados de forma eficiente.

 

Para armazenar e consultar grandes quantidades de dados estruturados, é comum utilizar sistemas de gerenciamento de banco de dados NoSQL, como MongoDB e Cassandra, que são projetados para escalabilidade horizontal.

 

Uma parte importante do processo de big data é a integração de dados provenientes de várias fontes diferentes. Isso pode ser feito por meio de pipelines de dados, onde os dados são extraídos, transformados e carregados (ETL) em um local centralizado para análise.

 

As soluções em big data envolvem o uso de técnicas de análise avançadas, como mineração de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial. Essas técnicas ajudam a extrair informações valiosas e insights a partir dos dados, permitindo que as organizações tomem decisões mais informadas.

 

Para compreender e comunicar os resultados da análise de big data, é essencial ter recursos de visualização de dados. Isso envolve a criação de gráficos, dashboards e relatórios interativos, que tornam os insights mais acessíveis e compreensíveis.

 

Com grandes volumes de dados, a segurança e a privacidade são preocupações importantes. As soluções em big data devem incluir medidas de segurança robustas para proteger os dados contra ameaças internas e externas, além de garantir a conformidade com regulamentações de privacidade, como o GDPR.

 

Claro! Vou explicar sobre arquitetura de big data para você.

 

A arquitetura de big data refere-se à estrutura e organização de sistemas e tecnologias que são usadas para coletar, armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados. Essa arquitetura é projetada para lidar com os desafios específicos apresentados pelos dados em grande escala, incluindo variedade, velocidade e volume.

 

Existem várias camadas principais na arquitetura de big data. Vou descrever cada uma delas:

 

 

Essa é uma visão geral da arquitetura de big data. É importante destacar que existem várias tecnologias e ferramentas disponíveis para

 

Esta camada trata da coleta de dados brutos de diversas fontes, como bancos de dados, sensores, logs de aplicativos, mídias sociais, entre outros. Esses dados podem ser estruturados, semiestruturados ou não estruturados. A camada de ingestão garante que os dados sejam adquiridos e movidos para a próxima camada de processamento.

 

Aqui, os dados são armazenados em um formato adequado para posterior processamento e análise. Existem duas abordagens principais de armazenamento de big data: armazenamento em Hadoop Distributed File System (HDFS) e armazenamento em bancos de dados NoSQL. O HDFS é projetado para lidar com grandes volumes de dados e oferece alta tolerância a falhas. Os bancos de dados NoSQL, como o Cassandra e o MongoDB, são escaláveis e flexíveis o suficiente para lidar com dados não estruturados ou semiestruturados.

 

Nesta camada, os dados são processados e transformados em um formato adequado para análise. Aqui, você pode usar frameworks como o Apache Spark, que permite processamento em memória distribuída e execução paralela. O processamento envolve atividades como limpeza de dados, agregação, transformação e filtragem.

 

Depois que os dados são processados, eles podem ser armazenados em um formato mais adequado para consultas rápidas e análises futuras. Isso pode envolver o uso de bancos de dados colunares, como o Apache Cassandra ou o Amazon Redshift, ou até mesmo a gravação dos dados em um data warehouse tradicional.

 

Esta camada envolve a análise dos dados para obter insights valiosos. Ela pode incluir análise exploratória, análise de séries temporais, análise preditiva e outras técnicas de mineração de dados. Aqui, você pode usar ferramentas como o Apache Hive, o Apache Pig, o Apache HBase, o Elasticsearch, entre outros.

 

Por fim, a camada de visualização permite que os insights obtidos sejam apresentados de forma compreensível aos usuários finais. Isso pode envolver o uso de dashboards interativos, relatórios personalizados, gráficos, visualizações de dados geográficos, entre outros. Existem várias ferramentas disponíveis, como o Tableau, o Power BI, o QlikView, o D3.js, entre outros.