Tecnologias de Big Data: Ferramentas, soluções e tendências para 2026

As tecnologias de big data são essenciais, já que o tamanho e a complexidade dos dados produzidos pelas empresas estão aumentando a cada dia. As ferramentas tradicionais não são suficientes para lidar com big data, e é aí que essas tecnologias permitem o gerenciamento eficiente de dados e a extração de insights que impulsionam a tomada de decisões informadas. Manter-se atualizado com as ferramentas e tendências mais recentes é essencial para quem quer começar ou acelerar a carreira nessa área. 

O que é a tecnologia de Big Data?

A tecnologia de big data é o conjunto de ferramentas e estruturas que processam, armazenam e analisam conjuntos de dados complexos e grandes.  

De acordocom a Gartner, adefinição de big data é “ativos de informação de alto volume, alta velocidade e alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informação para melhorar a percepção e a tomada de decisões”.

Características do Big Data. Fonte da imagem: Autor

1. Volume: A escala em que houve um aumento no volume de dados foi enorme. A cada segundo, uma quantidade enorme de dados é gerada a partir das redes sociais, sensores, transações financeiras e muito mais. Gerenciar esse volume exige sistemas de armazenamento avançados e poder de processamento escalável para acompanhar o ritmo.
2. Variedade: Os dados vêm em todos os tipos de formatos. Pode ser estruturado, como dados bem organizados em planilhas e bancos de dados. Ou pode ser não estruturado, como texto, imagens, vídeos e publicações nas redes sociais que não se encaixam num formato simples. Depois, também temos dados semiestruturados, como arquivos JSON e XML, que ficam em algum lugar entre os dois. Cada tipo de dado precisa de uma maneira diferente de ser analisado e entendido. 
3. Depois vem a velocidade, que é a rapidez com que os dados são gerados e precisam ser processados. Com dispositivos IoT (Internet das Coisas) e fluxos em tempo real das redes sociais e transações financeiras, a capacidade de capturar, processar e analisar rapidamente esses dados tornou-se fundamental para a tomada de decisões oportunas.
4. Verdade: Garantir que os dados sejam precisos e confiáveis é super importante, porque dados ruins podem levar a decisões erradas e até prejudicar os negócios. Mas, ao mesmo tempo, se a gente se esforçar demais para conseguir dados perfeitos, isso pode atrasar as coisas, levando a atrasos na tomada de decisões. Então, é preciso encontrar um equilíbrio perfeito de acordo com a sensibilidade do negócio. 

As tecnologias de big data permitem que as organizações lidem com dados estruturados e não estruturados de forma eficiente e tirem conclusões significativas. Como os dados são um ativo estratégico, as tecnologias de big data se tornaram essenciais para manter uma vantagem competitiva sustentável em setores como saúde, finanças e varejo. O big data não é mais só uma necessidade técnica, ele virou uma coisa essencial para os negócios.

Tipos de tecnologias de Big Data

Tipos de tecnologias de Big Data. Fonte da imagem: Autor

Armazenamento de dados

Apache Hadoop

O Hadoop é uma estrutura de código aberto que oferece armazenamento escalável, distribuindo dados por vários grupos de máquinas. Ele foi feito pra crescer de um único servidor pra milhares de máquinas, o que o torna uma estrutura essencial e poderosa nas infraestruturas de big data. A relação custo-benefício do Hadoop também o torna uma opção atraente para organizações que gerenciam grandes quantidades de dados a um preço mais baixo em comparação com bancos de dados tradicionais.

O Hadoop tem dois componentes principais: 

1. HDFS: Sistema de Armazenamento de Dados Hadoop ( ), que é um sistema de armazenamento escalável que divide os dados em blocos menores e os distribui por vários servidores. Isso quer dizer que, mesmo que alguns servidores parem de funcionar, os dados continuam seguros.
2. MapReduce, por outro lado, é um modelo de programação que divide tarefas grandes em partes menores, que podem ser processadas ao mesmo tempo, acelerando o processo.

Apache Spark

O Apache Spark é outra ferramenta poderosa para big data. Diferente do MapReduce do Hadoop, o Spark processa os dados na memória, o que o torna bem mais rápido e eficiente. Ele também consegue lidar com várias tarefas, como processamento em lote, dados em tempo real, machine learning e análise de gráficos, o que o torna uma opção versátil para diferentes necessidades de big data.

Os conjuntos de dados distribuídos resilientes do Spark, os RDDs, permitem que ele armazene dados na memória e os processe rapidamente, garantindo tolerância a falhas. O Spark também pode funcionar com o HDFS do Hadoop para armazenamento, aproveitando suas capacidades de processamento rápido.

MongoDB

Um banco de dados nosql, o MongoDB foi feito pra lidar com dados não estruturados. Sua flexibilidade no tratamento de diferentes tipos de dados o torna ideal para ambientes de dados em rápido crescimento e aplicações dinâmicas. A capacidade do MongoDB de escalar horizontalmente o torna super útil em situações em que os bancos de dados relacionais não dão conta, tipo plataformas de mídia social e análises em tempo real. É frequentemente usado para análise de dados em tempo real, sistemas de gerenciamento de conteúdo e aplicações da Internet das Coisas (IoT), onde flexibilidade e velocidade são fundamentais.

Mineração de dados

RapidMiner

O RapidMiner da Altair é uma plataforma de análise de dados e IA que dá suporte a todo o ciclo de vida da ciência de dados, permitindo que os usuários explorem grandes conjuntos de dados e criem modelos preditivos com facilidade.

Sua natureza de código aberto e integração com bibliotecas de machine learning oferecem uma vantagem para quem quer prototipagem rápida e implantação de produção.

A plataforma unificada foi projetada para diferentes conjuntos de habilidades – desde cientistas e engenheiros de dados até analistas de negócios e executivos, para fazer exatamente isso em um ambiente unificado. ambiente.

Você também pode integrar o RapidMiner com várias bibliotecas de machine learning, como TensorFlow, Weka e H2O, o que permite experimentar diferentes algoritmos e abordagens rapidamente.

Presto

A Presto diz que é um “mecanismo de consulta SQL rápido e confiável para análise de dados e o open lakehouse”.

O motor oferece uma interface ANSI SQL simples, que permite consultar grandes conjuntos de dados de várias fontes. Ele também oferece análises em tempo real. O Presto é ótimo para empresas que precisam de análises interativas em dados distribuídos. A capacidade do Presto de consultar data lakes sem precisar transformar os dados faz dele o favorito dos engenheiros de dados que querem flexibilidade e desempenho.

Análise de dados

Apache Spark

A análise de big data é provavelmente um dos termos que vem à mente das pessoas quando se fala do Apache Spark. Isso porque o Spark é ótimo em processar dados em grande escala com sua arquitetura em memória, permitindo análises em tempo real e processamento de dados mais rápido.

Em termos de utilização de dados em lote e streaming, o Spark está bem equipado para a tarefa e é por essa qualidade que é normalmente empregado em machine learning, processamento em tempo real e até mesmo na análise de gráficos.

A característica mais importante nesse sentido é o cálculo iterativo do Spark, que é o motivo de sua ampla aplicação em problemas de machine learning, onde são necessárias várias rodadas de machine learning computacional extensivo.

Além disso, o suporte à API para Python, Java, Scala e outras linguagens de programação facilita a transição de um desenvolvedor para outro e, portanto, em toda a organização.

Splunk

A análise de dados em tempo real e os recursos de IA da Splunk permitem que as empresas monitorem dados gerados por máquinas, detectem anomalias e tomem decisões baseadas em dados mais rapidamente.

O Splunk tem sido mesmo um grande trunfo para as organizações cujas operações dependem da disponibilidade instantânea de inteligência operacional. Ele junta e processa vários dados gerados por máquinas, incluindo, mas não só, registros, métricas e eventos, que ajudam a ver o que está rolando nos sistemas de TI de qualquer organização.

O Splunk também tem um recurso legal chamado Relatórios, que ajuda os usuários finais a criar painéis complexos com várias páginas que são fáceis de entender e bonitos de se ver.

Visualização de dados

Tableau

O site da Tableau define-o como“uma plataforma de análise visual que transforma a forma como usamos os dados para resolver problemas, capacitando pessoas e organizações a tirar o máximo partido dos seus dados”.

Como líder no mundo da inteligência empresarial, oferece aos usuários uma interface poderosa e intuitiva para criar visualizações dinâmicas que trazem insights profundos. A capacidade de juntar dados de várias fontes torna o sistema muito mais compatível com as necessidades dos usuários empresariais. 

A força geral dele está na versatilidade, desde criar painéis executivos de alto nível até relatórios detalhados e aprofundados para analistas de dados.

Power BI

De acordo com Microsoft, “Power BI é um conjunto de serviços de software, aplicativos e conectores que trabalham juntos para transformar suas fontes de dados não relacionadas em insights coerentes, visualmente imersivos e interativos”

O Power BI se integra perfeitamente com outras ferramentas, especialmente as da Microsoft, e permite criar relatórios abrangentes e interativos. As equipes podem trabalhar juntas em tempo real por causa do serviço na nuvem. 

Aplicações das tecnologias de Big Data

Saúde

O big data está revolucionando o setor de saúde por meio de várias áreas de aplicação:

Uma das principais aplicações é a análise preditiva, onde variáveis como histórico do paciente, genética, níveis de pressão arterial e outros dados sobre estilo de vida são analisados para prever a probabilidade de doenças. Isso permite uma intervenção precoce e tratamentos personalizados, ajudando a prevenir ou controlar as condições de saúde de forma mais eficaz, ao mesmo tempo que reduz os custos com cuidados de saúde.

O monitoramento preventivo de pacientes é outra área em que o big data se destaca. Dados de saúde em tempo real são coletados por meio de dispositivos vestíveis que permitem a detecção precoce de anormalidades com intervenção oportuna. Isso é super útil pra cuidar de doenças crônicas e evitar que as pessoas tenham que voltar pro hospital.

Na pesquisa médica, o big data ajuda a acelerar a descoberta de novos medicamentos e tratamentos, analisando um monte de dados de testes clínicos, estudos genômicos e registros de pacientes. Isso é feito por meio de uma melhor identificação, teste e avaliação da eficácia dos medicamentos, levando a avanços mais rápidos.

Por último, mas não menos importante, técnicas de otimização lineares e não lineares podem ser usadas podem ser usadas, com a ajuda das tecnologias de big data, para otimizar a programação, reduzir os tempos de espera e melhorar a prestação geral de cuidados de saúde.

Finanças

As instituições financeiras usam big data pra vários casos, tipo:

• A negociação quantitativa usa algoritmos para analisar dados de mercado em tempo real, preços históricos e tendências para fazer negociações mais rápido do que nunca. Isso exige lidar com um grande volume de dados em tempo real, uma área que precisa de recursos de big data.
• A detecção de fraudes é, sem dúvida, a aplicação mais amplamente reconhecida. A análise de big data consegue identificar padrões e anomalias em tempo real e sinalizar transações suspeitas para investigação posterior. Isso ajuda as instituições financeiras a evitar fraudes, proteger os clientes e reduzir as perdas financeiras.
• Técnicas de machine learning não supervisionadas podem ser usadas em big data para impulsionar análise de clientes, o que, por sua vez, permitirá a tomada de decisões estratégicas relacionadas com marketing direcionado, recomendações de investimento e planejamento financeiro personalizado.
• Por fim, o big data melhora a eficiência operacional ao identificar gargalos e automatizar processos. Da manutenção preditiva à otimização de processos, as instituições financeiras podem cortar custos, melhorar a produtividade e oferecer serviços melhores.

Varejo

Os varejistas usam o big data em várias áreas, tipo:

• O big data ajuda os varejistas a otimizar a cadeia de suprimentos e a gestão de estoque, analisando dados históricos de vendas, demanda e desempenho dos fornecedores. Isso garante que, por um lado, a falta de produtos seja evitada e, por outro, os custos de manutenção do estoque não aumentem.
• A análise de localização é outra área em que o big data faz a diferença. Ao usar e analisar dados geográficos e demográficos, as redes de varejo conseguem tomar decisões baseadas em análises sobre a localização das lojas, os tipos de lojas e também a estratégia.
• O big data também está mudando o cenário do varejo, transformando um monte de dados de clientes em insights úteis. Analisandoo comportamento dos clientes , como histórico de compras e padrões de navegação, permite que esses varejistas ofereçam sugestões de produtos personalizadas. Isso melhora a experiência de compra e aumenta as vendas e a fidelidade dos clientes.

Novas tendências em tecnologias de Big Data

Computação de ponta

De acordo com a definição da IBM, “A computação de ponta é uma estrutura de computação distribuída que aproxima os aplicativos corporativos das fontes de dados, como dispositivos IoT ou servidores de ponta locais. Essa proximidade com os dados na fonte pode trazer grandes benefícios para os negócios, incluindo insights mais rápidos, melhores tempos de resposta e maior disponibilidade de largura de banda.

A proximidade com os dados permite que eles sejam processados mais perto da fonte, o que reduz a latência e melhora a velocidade da tomada de decisões. Isso é superimportante em aplicações de IoT, onde o processamento em tempo real é essencial. Além disso, como você não precisa mandar dados pra lugares centralizados, a computação de ponta também pode reduzir o uso de largura de banda e os tempos de resposta. Isso significa uma tomada de decisão mais rápida e precisa, baseada em dados.

Integração de IA

De acordo com a definição da RST, “a integração de IA (ration) incorpora recursos de inteligência artificial diretamente em produtos e sistemas. Em vez de a IA funcionar como uma ferramenta externa, a integração incorpora sua capacidade analítica de forma nativa para melhorar todos os aspectos do desempenho.

Integrar inteligência artificial (IA) com big data mudou a forma como as empresas analisam e agem com base nos dados. Os algoritmos de IA, principalmente os modelos de machine learning (ML), permitem que os sistemas detectem padrões, façam previsões e automatizem processos de tomada de decisão. 

Por exemplo, na indústria, a integração da IA ajuda na manutenção preditiva, permitindo que as empresas identifiquem quando os equipamentos podem falhar e tomem medidas preventivas. Isso reduz o tempo de inatividade e os custos operacionais. Da mesma forma, a detecção de anomalias por IA pode identificar transações incomuns nas finanças, ajudando a evitar fraudes em tempo real.

Ambientes de nuvem híbrida

De acordocom a Microsoft, “umanuvem híbrida — às vezes chamada de híbrida em nuvem — é um ambiente de computação que junta um centro de dados local com uma nuvem pública, permitindo que dados e aplicativos sejam compartilhados entre eles”.

Uma arquitetura de nuvem híbrida junta o melhor da escalabilidade da nuvem pública com a segurança local. Ele oferece a flexibilidade de armazenar dados confidenciais com segurança internamente, enquanto usa a nuvem para tarefas maiores e menos confidenciais. Os ambientes de nuvem híbrida também são econômicos, porque permitem que as empresas aumentem ou diminuam sua infraestrutura conforme a necessidade.

Desafios na implementação de tecnologias de Big Data

Existem várias vantagens em implementar tecnologias de big data, mas elas também trazem seus próprios desafios. Algumas dessas considerações estão listadas abaixo:

• Integração de dados: Integrar dados de várias fontes – estruturados, não estruturados, semiestruturados – traz desafios para garantir consistência e precisão.
• Escalabilidade: À medida que os volumes de dados aumentam, a infraestrutura precisa ser capaz de se adaptar de forma eficiente, sem prejudicar o desempenho.
•  Preocupações com a segurança: Proteger dados confidenciais em ecossistemas de big data precisa de criptografia forte, controles de acesso e conformidade com as regras. Com regulamentações como o GDPR e o CCPA, as organizações em todo o mundo estão enfrentando uma pressão cada vez maior para implementar práticas de segurança e, ao mesmo tempo, garantir a privacidade dos usuários.
• Custos elevados: Implementar e manter uma infraestrutura de big data exige um investimento grande em tecnologia e pessoal qualificado.
• Qualidade e governança dos dados: Como os dados são coletados de várias fontes, garantir sua precisão, consistência e confiabilidade vira um desafio.  Além disso, a falta de governança pode causar problemas de conformidade e riscos comerciais.

Conclusão

As tecnologias de big data são uma necessidade estratégica para as organizações conseguirem vantagens competitivas, obtendo insights úteis a partir de conjuntos de dados enormes. Do armazenamento à análise e visualização, essas ferramentas são os pilares em que se baseia a tomada de decisões moderna, orientada por dados. Manter-se informado sobre as novas tendências, como integração de IA, computação de ponta e arquiteturas de nuvem híbrida, vai permitir que as empresas cresçam de forma eficiente e inovem na gestão de dados. Dominar essas tecnologias permite que as organizações transformem dados brutos em ativos valiosos, gerando vantagem competitiva em uma economia centrada em dados. Mas é importante entender o custo e outros desafios antes de tomar qualquer decisão de implementação. 

Para saber mais, dá uma olhada nessas fontes:

• Um guia para treinamento em Big Data: Descubra a importância do treinamento em big data e das soluções empresariais do DataCamp.
• Aprendizado por transferência: Aproveite as informações do Big Data: Descubra o que é transferência de aprendizado, suas principais aplicações e por que é essencial para cientistas de dados.
• Descobrindo o poder da ciência de dados na nuvem: Os líderes em análise de dados na nuvem da Exasol falam sobre as vantagens de migrar para a nuvem, os fatores econômicos, histórias de sucesso e a importância da flexibilidade.
• Flink vs. Spark: Comparando o Flink com o Spark, duas estruturas de código aberto na vanguarda do processamento em lote e em fluxo.