BIG DATA Armazenamento e Gerenciamento de grandes volumes de dados

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1 BIG DATA Armazenamento e Gerenciamento de grandes volumes de dados Carlos Marques Business Development Manager, Data Connectivity and Integration Latin America & Caribbean Market (CALA)

2 O que veremos hoje? O que é o Big Data? A revolução dos dados. Tipos de estrutura dos dados. Tendências de investimento em bancos de dados para os próximos anos. De que forma o Big Data pode ajudar sua empresa? Principais passos para implementar um projeto de Big Data. Como Progress DataDirect pode suportar seu projeto de Big Data. 2

3 Definição de Big Data Big Data são dados cuja escala, distribuição, diversidade e/ou velocidade de criação requer o uso de novas tecnologias de armazenamento e análise para permitir a captura do valor inserido nos mesmos (EMC, 2013). 3

4 O que acontece na internet em 1 minuto? FONTE: 4

5 A revolução dos dados X Ano Dados físicos Dados Digitais % 25% % 93% % 98% 2015 ~0,1% ~99,9% FONTE: Viktor Mayer-Schönberger and Kenneth Cukier: Big Data: A Revolution that will Transform how We Live, Work and Think) 5

6 Uma nova era de crescimento massivo no volume de dados Crescimento de 10x no volume de dados produzidos por ano 32B IoT Devices (estarão conectados a internet) 40% dos dados serão acessados por Cloud 85% de novos tipos de dados (não estruturados) FONTE: IDC The Digital Universe of Opportunities: Rich Data and Increasing Value of Internet 6

7 Estrutura de Dados: O crescimento dos dados não estruturados Estruturados Dados de um tipo, formato ou estrutura definidos Ex. Dados transacionais e OLAP Aumento da Estruturação 80 a 90% dos dados Semiestruturados Quase estruturados Não estruturados Dados de texto com uma padronização evidente permitindo a separação Ex. Arquivos XML, EDI, s Dados de texto com formatos variáveis, os quais podem ser formatados através de força bruta, ferramental e tempo Ex. Dados de clickstream, padrões de utilizações das páginas web pelos usuários. Dados sem estrutura definida e que são armazenados em diferentes formatos de arquivo. Ex. Documentos de texto, PDFs, imagens, áudios, vídeos. FONTE: EMC. Big Data & Business Analytics 7

8 Pesquisa global sobre uso de base de dados e planos para os próximos 2 anos Big Data Análise de Big Data representa um grande desafio para organizações de TI mesmo assim, um estudo da Intel feito com 200 gerentes de TI mostra que 84 por cento já analisam dados não estruturados e que 44 por cento daqueles que ainda não o fazem esperam poder fazê-lo até 2016! Fonte: https://www.progress.com/docs/default-source/default-document-library/progress/documents/papers/2015-data-connectivity-outlook.pdf 8

9 Projeção de crescimento por tipo de Banco de Dados Crescimento +27% -5% +35% Fonte: https://www.progress.com/docs/default-source/default-document-library/progress/documents/papers/2015-data-connectivity-outlook.pdf 9

10 Antigamente armazenar os dados das empresas era assim Pedidos Clientes Prospects Funcionários 10

11 Agora é assim

12 Os 5 Vs do Big Data Volume Velocidade Variedade Veracidade Valor Crescimento constante das informações geradas. Terabytes para Exabytes Tempo real, posts em Redes sociais, streaming de videos. Fontes diversas, dados estruturados + não estruturados. Ter certeza de que os dados são autênticos e fazem sentido. Trazer benefícios significativos, gerar retorno. 12

13 De que forma o Big Data pode ajudar sua empresa? 1. Acesso mais rápido a suas próprias informações. 2. Correlação de informações externas e internas. 3. Mapear comportamento dos seus clientes para se antecipar as suas necessidades. 4. Economia significativa de tempo e dinheiro, através da prevenção de perdas, controle de contas e aumento da produtividade. 5. Segurança: prevenção de crimes, detecção de fraudes, infrações de segurança, ameaças avançadas e ameaças internas. 13

14 Dicas básicas para implementar Big Data Não comece pelos dados. As análises e os insights determinarão como o seu projeto deve começar! Defina os objetivos. O que sua empresa busca responder com o uso de dados? Defina quais dados são fundamentais para resolver seu problema. Não se trata de quantidade, a questão é a real utilidade. Mais do que a tecnologia, o que é essencial em um projeto de Big Data são as pessoas que fazem as análises, que criam os modelos e os algoritmos, compondo a verdadeira ciência de dados. 14

15 Passos essenciais para implementar Big Data Definição dos Passos Tipo de Análise Metodologia de Processamento Frequência e tamanho dos dados Tipos de Dados Formato de conteúdo Fonte de dados Consumidores de dados Hardware Descrição Tempo real, análise posterior ou mistura dos dois. Isto pode determinar decisões sobre produtos, ferramenta, hardware, fontes de dados e a frequência estimada dos dados. Ex. Fraude (tempo real), Tendência (análise posterior) Preditiva, analítica, consulta ad hoc e relatórios. A escolha de metodologia de processamento ajuda a identificar as ferramentas e técnicas apropriadas para uso na solução de big data. Volume estimado de dados e a frequência com que chegam. Frequência e tamanho de dados dependem das fontes (Sob demanda, Feed Contínuo ou Série Temporal). Tipo dos dados a serem processados transacionais, históricos, principais e outros. Saber o tipo de dados ajuda a segregar os dados no armazenamento. Estruturados, não estruturados ou semiestruturados. O formato determina como os dados recebidos precisam ser processados e é essencial para escolher ferramentas e técnicas e definir uma solução de uma perspectiva de negócios. web e mídia social, gerados por máquina, gerados por humanos, etc Processos de negócios, Usuários corporativos, Aplicativos corporativos, Pessoas individuais em várias funções de negócios, Parte dos fluxos do processo, Outros repositórios de dados ou aplicativos corporativos. O tipo de hardware no qual a solução de big data será implementada. Entender as limitações do hardware ajuda na escolha da solução big data. Coletar Processar Gerenciar Medir Consumir Armazenar Governar 15

16 Como transformar dados em informações relevantes para o negócio Dados Decisão Do recebimento dos dados até a tomada de decisão: O processo de análise. Informações Insight 16

17 Modelo conceitual de uma estrutura de Big Data 17

18 Exemplos de como solucionar problemas de negócios por vertical Exemplos de problemas de Negócio por Vertical Serviços públicos: Prever o consumo de energia Telecomunicações: Analítica de perda de clientes Marketing: Análise de sentimento Atendimento ao cliente: Monitoramento de chamada Varejo: Sistema de mensagens personalizado com base em reconhecimento facial e mídia social Varejo e marketing: Dados de dispositivos móveis e direcionamento com base em localização Serviços Financeiros / Saúde: Detecção de fraude Tipo de Big Data Dados gerados por máquina Dados da web e sociais Dados de transação Dados da web e sociais Gerado por humanos Dados da web e sociais Biométrica Dados gerados por máquina Dados de transação Dados gerados por máquina Dados de transação Gerados por humano Descrição Uma solução de big data pode analisar dados de geração de energia (fornecimento) e de consumo de energia (demanda) usando medidores inteligentes. Provedores de telecomunicações que implementam uma estratégia de analítica preditiva podem gerenciar e prever a perda analisando os padrões de chamada dos assinantes. O sentimento do cliente deve ser integrado aos dados de perfil do cliente para derivar resultados significativos. O feedback do cliente pode variar de acordo com seus aspectos demográficos. Departamentos de TI estão usando soluções de big data para analisar logs de aplicativo e obter insight que possa melhorar o desempenho do sistema. Varejistas podem usar tecnologia de reconhecimento facial combinada a uma foto da mídia social para fazer ofertas personalizadas a clientes com base no comportamento de compra e na localização. Varejistas podem atingir seu público-alvo com promoções específicas e cupons com base em dados de localização. As soluções são geralmente projetadas para detectar a localização de um usuário ao entrar em uma loja ou através de um GPS. A capacidade de gerenciamento de fraudes prevê a probabilidade de fraude em uma dada transação ou conta do cliente. Soluções analisam transações em tempo real e geram recomendações para ação imediata, o que é essencial para impedir fraudes de terceiros, fraudes pela própria pessoa e mau uso deliberado de privilégios de conta. 18

19 Como Progress DataDirect pode suportar uma estrutura com Hadoop Um único driver que possibilita conectar todas as plataformas as todas as distribuições do Hadoop. Atende as demandas de baixa latência, queries realtime e análises com alta performance, uso eficiente de CPU e memória. Está pronto para trabalhar com as principais ferramentas de BI e analytics, como Tableau, QlikView e SAP Crystal Reports. Disponibiliza altos padrões de segurança como autenticação de usuário, suporte para Hive Kerberos, SSl e criptografia. Suporte total a Hive2 com alta escalabilidade. Minimize riscos e proteja suas aplicações críticas com nosso Suporte 24x7. 19

20 O que vimos hoje 1. Vivemos a era do crescimento massivo de dados digitais. 2. Cloud + Mobile + IoT impulsionarão o Big Data nos próximos anos. 3. A maior parte dos dados gerados atualmente não são estruturados. 4. Pesquisas indicam que para os próximos dois anos, os investimentos serão maiores em soluções para dados não estruturados e Big Data. 5. Big Data pode ajudar sua empresa no processo de tomada de decisões. 6. Atenção aos passos de definição antes de implementar seu projeto de Big Data. 7. Aprenda com os modelos já implementados, benchmarking sempre pode ajudar! 8. A Progress pode te ajudar em seu projeto de Big Data! Fale com a gente! 20

21 Para mais informações Progress DataDirect Website: https://www.progress.com/datadirect-connectors Soluções de conectividade para Big Data: https://www.progress.com/data-sources/big-data Webinar sobre como a Progress pode ajudar em sua estratégia para Big Data: Documentações das nossas soluções: https://www.progress.com/resources/documentation Registre-se em nosso Community Group de DataDirect: https://community.progress.com/community_groups/datadirect_connect Vamos marcar uma reunião para falar sobre o seu projeto de Big Data? Carlos Marques

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