Tecnologias de Big Data: Ferramentas, soluções e tendências para 2025

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 dão conta do recado quando se trata de big data, e é aí que essas tecnologias entram em cena, permitindo um gerenciamento eficiente dos dados e a extração de insights que ajudam a tomar decisões mais informadas. Ficar por dentro das últimas ferramentas e tendências é essencial para quem quer fazer ou acelerar a carreira nessa área. 

O que é a tecnologia de Big Data?

A tecnologia de big data é toda aquela coisa de ferramentas e estruturas que processam, guardam e analisam conjuntos de dados grandes e complexos.  

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: O tamanho do aumento no volume de dados tem sido enorme. A cada segundo, uma quantidade enorme de dados é gerada nas redes sociais, sensores, transações financeiras e muito mais. Para dar conta de tanto volume, é preciso ter sistemas de armazenamento avançados e poder de processamento que dá conta do recado.
2. Variedade: Os dados vêm em todos os tipos. Pode ser estruturado, tipo dados bem organizados em planilhas e bancos de dados. Ou pode ser algo sem estrutura, tipo texto, imagens, vídeos e posts nas redes sociais que não cabem 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 os dispositivos IoT (Internet das Coisas) e os fluxos em tempo real das redes sociais e transações financeiras, a capacidade de capturar, processar e analisar rapidamente esses dados tornou-se fundamental para tomar decisões oportunas.
4. Verdade: Garantir que os dados estejam certos e confiáveis é super importante, porque dados errados podem levar a decisões ruins e até prejudicar um negócio. Mas, ao mesmo tempo, se a gente se esforçar demais pra conseguir dados perfeitos, isso pode atrasar as coisas, causando 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 importantes. Como os dados são um recurso estratégico, as tecnologias de big data se tornaram essenciais para manter uma vantagem competitiva em setores como saúde, finanças e varejo. O big data não é mais só uma necessidade técnica, virou uma necessidade do mundo dos 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 em infraestruturas de big data. A relação custo-benefício do Hadoop também o torna uma opção interessante para empresas que lidam com um monte de dados por um preço mais baixo do que os bancos de dados tradicionais.

O Hadoop tem dois componentes principais: 

1. HDFS: Sistema de Arquivos Hadoop ( ), que é um sistema de armazenamento escalável que divide os dados em blocos menores e os espalha 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 muito mais rápido e eficiente. Ele também pode lidar com várias tarefas, incluindo processamento em lote, dados em tempo real, machine learning e análise gráfica, tornando-o uma escolha versátil para diferentes necessidades de big data.

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

MongoDB

Um banco de dados NoSQL, o MongoDB foi feito pra dados não estruturados. A flexibilidade dele em lidar com vários tipos de dados faz com que seja ideal para ambientes de dados que crescem rápido e aplicações dinâmicas. A capacidade do MongoDB de escalar horizontalmente o torna super útil em cenários onde os bancos de dados relacionais não dão conta, tipo plataformas de mídia social e análises em tempo real. É muito usado pra análise de dados em tempo real, sistemas de gerenciamento de conteúdo e aplicações de Internet das Coisas (IoT), onde flexibilidade e velocidade são essenciais.

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 em produção.

A plataforma unificada foi criada pra diferentes tipos de pessoas – desde cientistas de dados e engenheiros até analistas de negócios e executivos – pra fazer exatamente isso em um único lugar. ambiente.

Você também pode integrar o RapidMiner com várias bibliotecas de machine learning, como TensorFlow, Weka e H2O, o que te 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 tem 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 pra empresas que precisam de análises interativas em dados espalhados. A capacidade do Presto de consultar data lakes sem precisar transformar os dados faz dele um dos favoritos 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 em 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 isso 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 da 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 e 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 com mais rapidez.

A Splunk tem sido mesmo uma grande ajuda para empresas cujo trabalho depende de ter informações operacionais na hora certa. Ele junta e processa vários dados gerados por máquinas, como registros, métricas e eventos, que ajudam a entender 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 ver.

Visualização de dados

Tableau

O site da Tableau define isso como“uma plataforma de análise visual que muda a forma como usamos os dados para resolver problemas, ajudando pessoas e empresas a aproveitar ao máximo seus dados”.

Como líder no mundo da inteligência empresarial, oferece aos usuários uma interface poderosa e intuitiva para criar visualizações dinâmicas que dão uma visão bem detalhada. A capacidade de juntar dados de várias fontes torna o sistema muito mais compatível com o que os usuários de negócios precisam. 

O ponto forte é a versatilidade, desde criar painéis executivos de alto nível até relatórios detalhados e aprofundados para analistas de dados.

Power BI

De acordo com a Microsoft, “Power BI é uma coleção de serviços de software, aplicativos e conectores que funcionam 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 graças ao serviço na nuvem. 

Aplicações das tecnologias de Big Data

Saúde

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

Uma das principais aplicações é a análise preditiva, onde variáveis como histórico do paciente, genética, 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 doenças 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. Os dados de saúde em tempo real são coletados por meio de dispositivos vestíveis que permitem a detecção precoce de anormalidades com intervenção imediata. 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 descobrir novos remédios e tratamentos mais rápido, analisando um monte de dados de testes clínicos, estudos genômicos e registros de pacientes. Isso é feito através de uma melhor identificação, teste e avaliação da eficácia dos medicamentos, o que leva a avanços mais rápidos.

Por último, mas não menos importante, técnicas de otimização linear e não linear 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 dos cuidados.

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 monte de dados em tempo real, uma área que precisa de recursos de big data.
• A deteção de fraudes é, sem dúvida, a aplicação mais conhecida. A análise de big data consegue identificar padrões e anomalias em tempo real e sinalizar transações suspeitas para investigação mais aprofundada. 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 a análise de clientes, que, por sua vez, vai permitir tomar decisões estratégicas relacionadas a marketing direcionado, recomendações de investimento e planejamento financeiro personalizado.
• Por fim, o big data melhora a eficiência operacional, identificando gargalos e automatizando processos. Desde a manutenção preditiva até a 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 gestão da cadeia de suprimentos e do estoque, analisando dados históricos de vendas, demanda e desempenho dos fornecedores. Isso garante que, por um lado, não vai faltar produto, mas, por outro lado, os custos de estoque não aumentam.
• A análise de localização é outra área em que o big data faz toda 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 mundo do varejo, transformando um monte de dados dos clientes em ideias que a gente pode usar. Analisaro 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.

Tendências que estão surgindo nas 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 benefícios importantes para os negócios, como insights mais rápidos, tempos de resposta melhores e maior disponibilidade de largura de banda.

A proximidade dos 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 super importante 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 da IA envolve a incorporação de 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 completamente 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 IA ajuda na manutenção preditiva, permitindo que as empresas saibam quando um equipamento pode quebrar e tomem medidas preventivas. Isso reduz o tempo de inatividade e os custos operacionais. Da mesma forma, a detecção de anomalias com IA pode identificar transações estranhas nas finanças, ajudando a evitar fraudes em tempo real.

Ambientes de nuvem híbrida

De acordocom a Microsoft,“Uma nuvem híbrida — às vezes chamada de híbrida em nuvem — é um ambiente de computação que combina 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 a infraestrutura conforme a necessidade.

Desafios na implementação de tecnologias de Big Data

Tem várias vantagens em usar tecnologias de big data, mas elas também têm seus desafios. Algumas dessas considerações estão listadas abaixo:

• Integração de dados: Integrar dados de várias fontes – estruturados, não estruturados, semiestruturados – é um desafio pra garantir consistência e precisão.
• Escalabilidade: À medida que os volumes de dados aumentam, a infraestrutura precisa ser capaz de crescer de forma eficiente, sem perder desempenho.
•  Preocupações com a segurança: Proteger dados importantes 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 altos: 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 trazer problemas de conformidade e riscos para os negócios.

Conclusão

As tecnologias de big data são essenciais para as empresas conseguirem vantagens competitivas, tirando insights úteis de conjuntos enormes de dados. Desde o armazenamento até a análise e visualização, essas ferramentas são os pilares em que se baseia a tomada de decisões moderna, que é orientada por dados. Ficar por dentro das novas tendências, como integração de IA, computação de ponta e arquiteturas de nuvem híbrida, vai ajudar as empresas a crescer de forma eficiente e inovar na gestão de dados. Dominar essas tecnologias permite que as empresas 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 decidir implementar. 

Para saber mais, dá uma olhada nessas fontes:

• Um guia para treinamento em Big Data: Descubra a importância do treinamento em big data e as soluções de negócios da DataCamp.
• Aprendizagem 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.
• Desbloqueando o poder da ciência de dados na nuvem: Os líderes em análise em nuvem da Exasol falam sobre as vantagens de migrar para a nuvem, os gatilhos econômicos, histórias de sucesso e a importância da flexibilidade.
• Flink vs. Spark: Comparando Flink e Apache Spark Spark, duas estruturas de código aberto na vanguarda do processamento em lote e em fluxo.