Especialistas mostram sete passos que garantem sucesso aos iniciantes em Big Data no trabalho com projetos de grandes volumes de dados. O Big Data é uma tendência que representa a crescente necessidade de processamento de alta quantidade de informações, sejam elas textos, mídias, leitores, imagens ou vídeos.
A medida em que os departamentos de Tecnologia da Informação buscam por alternativas e entendem as limitações das tecnologias disponíveis percebe-se cada vez a necessidade de discussões sobre o volume e velocidade do processamento de dados dentro das plataformas.
Conheça os sete passos que justificam a adoção do Big Data e norteiam sobre como chegar ao seu pleno uso:
– Coletar o dado das fontes de informação e distribuí-lo através de processos como a arquitetura grid, que processa um subconjunto de informações paralelamente;
– Processar para que o sistema use o paralelismo gerenciador que faz com que haja um maior desempenho computacional. Transformando cada nó com seus resultados de pesquisa em informações consumíveis, que podem ser utilizadas tanto por humanos como por máquinas;
– os dados que compõem o Big Data precisam ser entendidos, definidos, anotados e limpos para garantir segurança;
– As análises precisam seguir um padrão e serem acompanhadas constantemente;
– o resultado obtido através da análise deve sempre atender a demanda inicial;
– Soluções de armazenamento devem ser sempre dirigidas não importando o tempo que os dados deverão ficar salvos;
– A governança dos dados requer política e fiscalização com base nos negócios, obedecendo os seis estágios de entrega da informações armazenadas.
Entenda o conceito de Big Data
Big Data é a definição para tecnologias e práticas cada vez mais emergentes que possibilitam a seleção, processamento, armazenagem e geração de insights de grandes quantidades de dados com ou sem estrutura de forma rápida, eficaz e com baixo custo.
A implantação em bancos de dados tradicionais pode encarecer o Big Data no momento de processar e armazenar o conteúdo. Novas tecnologias que se utilizam de soluções open source e plataformas de hardware vem sendo usadas por possuírem custos acessíveis para obtenção de uma armazenagem eficiente, paralelizando trabalhos e gerando maior poder de processamento dos dados.