O que é Big Data?

A maneira convencional pela qual podemos definir o que é Big Data são conjuntos de dados extremamente grandes, tão complexos e desorganizados que desafiam os métodos comuns e fáceis de gerenciamento de dados que foram projetados e utilizados, até o aumento extremo dos dados.

Conjunto de Big datas não podem ser processados ​​em sistemas tradicionais de gerenciamento de banco de dados e ferramentas. Eles não se encaixam em uma rede de banco de dados regular.

Mas como o Big Data é criado?

Nós temos algum papel nisso?

Para encontrar as respostas  desta questão, vamos passar para o próximo tópico.

Como estamos contribuindo na criação de big data ?

Toda vez que alguém abre um aplicativo em seus telefones, visita uma página da Web, se inscreve on-line em uma plataforma ou até digita em um mecanismo de pesquisa, um dado é coletado.

Então, sempre que nos voltamos para nossos mecanismos de busca, respostas são criadas e coletadas.

Mas, como usuários, geralmente estamos mais focados no resultado do que estamos realizando na web. Nós não nos detemos sobre o que está acontecendo nos bastidores, por exemplo, você deve ter aberto seu navegador e procurado por ” big data “, em seguida, visitou este link para ler este blog. Isso por si só contribuiu para a grande quantidade de dados grandes. Agora imagine o número de pessoas passando o tempo na internet visitando páginas da web diferentes, carregando fotos e outras coisas. Tudo isso contribui para o estoque de dados.

Características de o que é big data:

Existem alguns termos associados ao Big Data que realmente ajudam a tornar as coisas ainda mais claras sobre big data. Estas são essencialmente chamadas de características de big data e são denominadas como volume, velocidade e variedade, dando origem ao nome popular 3V de big data, que eu tenho certeza que você deve ter ouvido antes, mas se você não tiver, não precisa se preocupar, porque vamos discuti-los em detalhes aqui. Como as pessoas estão entendendo cada vez mais sobre o termo tecnológico em constante evolução, big data, não deveria ser um choque se mais características fossem adicionadas à lista dos 3Vs. Estes são chamados de veracidade e valor .

Vamos verificar cada um deles individualmente

Desafios do Big Data:

Deve estar bastante claro agora que, ao falar sobre big data, não se pode ignorar o fato de que há alguns desafios óbvios associados a ele. Então, seguindo em frente no blog, vamos abordar alguns desses desafios.

• Crescimento rápido de dados:

Dados crescendo a um ritmo tão rápido estão tornando um desafio encontrar os insights. Há mais e mais dados a cada segundo, a partir dos quais os dados realmente relevantes e úteis precisam ser selecionados.

• Armazenamento:

Uma quantidade tão grande de dados é difícil de armazenar e gerenciar por organizações sem ferramentas e tecnologias apropriadas.

• Sincronização entre fontes de dados:

Isso implica que, quando as organizações importam dados de origens diferentes, os dados de uma origem podem não estar atualizados em comparação aos dados da outra origem.

• Segurança:

A enorme quantidade de dados nas organizações pode facilmente se tornar um alvo para ameaças persistentes avançadas, por isso aqui estabelece outro desafio para as organizações manterem seus dados seguros por autenticação adequada, criptografia de dados, etc.

• Dados não confiáveis:

Não podemos negar o fato de que dados grandes não podem ser 100% precisos. Pode conter dados redundantes, dados incompletos e contradições.

• Desafios Diversos:

Estes são alguns outros desafios que surgem ao lidar com big data como uma integração de dados, habilidade  e disponibilidade de talentos, expenses de solução e processamento de uma grande quantidade de dados no tempo e com precisão para que os dados estejam disponíveis para os consumidores de dados sempre que precisarem isto.

Tecnologias e ferramentas para ajudar a gerenciar big data:

Antes de começarmos a conhecer tecnologias que podem ajudar a gerenciar Big Data, primeiro devemos nos familiarizar com um paradigma de programação muito popular chamado MapReduce .

O que ele faz é permitir a realização de cálculos em enormes conjuntos de dados em múltiplos sistemas, de forma paralela.

O MapReduce  consiste principalmente em duas partes. O Mapa e o Reduzir . É óbvio, não é? De qualquer forma, vamos ver o que essas duas partes são usadas para:

• • O mapa: classifica e filtra e categoriza os dados para facilitar a análise.
  • O Reduzir: Ele mescla todos os dados e fornece o resumo.

Estruturas de big data

• O Apache Hadoop é uma estrutura que permite o processamento paralelo de dados e o armazenamento de dados distribuídos.
• O Apache Spark é uma estrutura de processamento de dados distribuídos de propósito geral.
• Apache Kafka é uma plataforma de processamento de fluxo
• O Apache Cassandra é um sistema de gerenciamento de banco de dados NoSQL distribuído.

Estas são algumas das muitas tecnologias usadas para manipular e gerenciar grandes volumes de dados.

Aplicações de big data:

Big data tem muitas aplicações em vários setores. Vamos passar por cima de algumas das aplicações em breve.

• Detecção de fraude

O Big Data ajuda na análise de risco , gerenciamento , detecção de fraude , análise de negociação anormal .

• Publicidade e Marketing

O Big Data ajuda as agências de publicidade a entender os padrões de comportamento do usuário e, em seguida, a obter informações sobre as motivações dos consumidores.

• Agricultura

Big data pode ser usado para sensor de dados para aumentar a eficiência da cultura. Isso pode ser feito com o plantio de culturas de teste para registrar e armazenar os dados sobre como as culturas reagem a várias mudanças ambientais e, em seguida, usar esses dados para planejar a plantação de acordo com os dados.

Oportunidades de trabalho em big data:

O conhecimento sobre big data é uma das habilidades mais importantes necessárias para alguns dos melhores perfis profissionais que estão em alta demanda no momento e a demanda nesses perfis não cairá tão cedo, porque vamos ser honestos, o acúmulo de dados só vai aumentar ao longo do tempo, aumentando o número de talentos necessários neste campo, abrindo várias portas de oportunidades para você.

• Analistas de dados analisam e interpretam dados, visualizam dados e criam relatórios para ajudar a tomar melhores decisões de negócios.
• Os cientistas de dados extraem dados avaliando fontes de dados e usam algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina.
• Arquitetos de dados projetam sistemas e ferramentas de bancos de dados.
• Os gerentes de banco de dados controlam o desempenho do sistema de banco de dados, realizam a solução de problemas e atualizam o hardware eo software.
• Os engenheiros de big data projetam, mantêm e suportam grandes soluções de dados.

Depois de  aprender big data  e entender seu uso, você descobrirá que há muitos problemas analíticos que podem ser resolvidos e que antes não eram possíveis devido à limitação de tecnologia. As organizações agora confiam mais nesse método econômico e robusto para facilitar o processamento de dados e o armazenamento de grandes volumes de dados.

Espero que você tenha aprendido e tirado algo desse blog.

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