Interessado em aprender mais sobre ferramentas de big data?
Então, este texto vai dar a você boas dicas sobre quais usar e como fazer isso.
Conceito bastante difundido entre startups, big data (grandes dados, em tradução livre) é um banco de dados gigante que não pode ser explorado ou controlado por instrumentos convencionais.
Os dados estruturados e não-estruturados são provenientes das mais diversas fontes e podem se transformar em informações valiosas, desde que extraídos e tratados corretamente.
Se você quer adotar uma gestão mais data-driven em sua startup e explorar o poder dos dados, precisa conhecer as principais ferramentas de big data que apresentaremos a seguir.
Continue lendo e descubra.
O que são ferramentas de big data?
Ferramentas big data são soluções tecnológicas criadas para permitir a extração, o processamento e a transformação de dados brutos em informação útil.
Esses dados podem ser classificados em três grandes grupos:
- Personal data: dados provenientes de dispositivos conectados à internet, como TVs, portões eletrônicos, geladeiras, etc
- Social data: dados gerados pelos usuários da rede, como pesquisas na internet, comentários em fóruns e redes sociais, entre outros
- Enterprise data: dados gerados pelas organizações, como dados financeiros, econômicos, fiscais, etc.
As ferramentas de big data, portanto, são softwares capazes de “passear” por essa montanha de dados, encontrar os que interessam à startup e transformá-los em insights.
Para que serve uma ferramenta de big data?
As ferramentas de big data servem para capturar, processar e analisar os dados das mais variadas fontes.
Se big data é um banco de dados gigante, que cresce à medida que mais e mais dados são gerados, as ferramentas de big data são as soluções tecnológicas criadas para “escavar” essa mina.
Somente em 2023, o total de dados produzidos no mundo foi de 120 zettabytes.
A estimativa para 2024 é de um crescimento de 22,5%, alcançando 147 zettabytes até o fim do ano.
Um zettabyte corresponde a cerca de 6 sextilhões de bytes.
Para termos uma ideia do que isso significa, um blog fez uma comparação curiosa: se 40 zettabytes fossem acomodados em discos Blu-Ray, o peso equivaleria ao de 424 porta-aviões.
20 ferramentas de big data para melhorar sua gestão
Cada ferramenta big data serve a um propósito diferente, conforme necessidades e interesses distintos.
Confira as principais:
1. Splunk
A Splunk é um sistema que reúne, em uma única solução, funcionalidades como coleta, pesquisa, monitoramento e análise de grandes volumes de dados gerados por máquina.
Dentre suas funções, destaque para a análise de logs em tempo real, dashboards interativos e insights acionáveis.
O modelo de assinatura é pago com um trial gratuito.
2. MongoDB
Indicada para dados não-estruturados, a MongoDB é um dos principais bancos de dados NoSQL disponíveis do tipo open source (código aberto).
Os principais benefícios da ferramenta são flexibilidade, escalabilidade horizontal e suporte a dados não-estruturados.
O modelo de assinatura é open-source (gratuito), com versão paga (MongoDB Atlas) para serviços na nuvem.
3. Apache Hadoop
A Apache Hadoop é uma ferramenta de big data para armazenamento e processamento distribuído de grandes volumes de dados.
Oferece escalabilidade, flexibilidade e baixo custo, incluindo a opção de assinatura open source.
4. Apache Spark
Framework de processamento de dados em memória, a Apache Spark oferece performance superior ao Hadoop.
As principais vantagens dessa ferramenta são velocidade, interatividade e suporte a diversos tipos de processamento.
O modelo de assinatura também é gratuito.
5. Tableau
Muito popular no universo de TI, a Tableau é uma ferramenta de visualização de dados que permite criar diferentes dashboards interativos e intuitivos.
Dentre os principais benefícios, destaque para a facilidade de uso, ampla variedade de visualizações e integração com diversas fontes de dados.
Quanto ao modelo, oferece as opções freemium e paga.
Tableau é também um software de análise e business intelligence. Que tal aprender a usar o BI em startups?
6. Qlik Sense
A Qlik Sense, por sua vez, é uma plataforma de análise de dados que permite aos usuários explorar os dados de forma livre e intuitiva.
Trata-se de uma ferramenta de big data que oferece diversas vantagens, como flexibilidade, associação de dados e visualizações interativas.
Para ter acesso às funcionalidades, o usuário precisa pagar pela assinatura.
7. Apache Kafka
Para quem busca aplicações de streaming de dados, a Apache Kafka oferece um sistema de transmissão de mensagens em tempo real.
Alta performance, escalabilidade e tolerância a falhas são as principais características da ferramenta, que funciona pelo modelo open source.
8. Amazon S3
Serviço de armazenamento em nuvem da Amazon, a S3 oferece alta durabilidade e escalabilidade como ferramenta de big data.
Dentre os benefícios e diferenciais, destaque para a facilidade de uso, integração com outros serviços da AWS e alta disponibilidade.
O modelo de assinatura é o pay-per-use.
9. Google Cloud Storage
Similar ao S3, o Google Cloud Storage é o serviço de armazenamento em nuvem do Google.
Além da alta performance, oferece segurança e integração com outros serviços do Google Cloud.
O modelo de assinatura também é pay-per-use.
10. TensorFlow
No âmbito do machine learning, a TensorFlow é uma biblioteca de software open source desenvolvida pelo Google com ampla aplicabilidade.
Além da flexibilidade, oferece suporte a diversos algoritmos.
O modelo de assinatura é open source (gratuito).
11. PyTorch
Outra ferramenta de big data aplicada a aprendizado de máquina é a PyTorch.
Trata-se de uma biblioteca de software open source conhecida por sua facilidade de uso e flexibilidade.
Além da facilidade de depuração, conta com uma comunidade ativa e suporte a diversos algoritmos.
O acesso é gratuito.
12. Talend
Plataforma de integração de dados que oferece ferramentas para ETL e qualidade de dados, o Talend possui uma interface visual agradável, ampla variedade de conectores e componentes.
Para ter acesso à ferramenta, é preciso pagar pela assinatura.
13. Oracle Big Data
Conjunto de serviços e ferramentas para análise de big data, o Oracle oferece diversas funcionalidades de data lakes e machine learning.
Os principais benefícios são integração com o ecossistema Oracle e análise avançada de dados.
O modelo de assinatura é pago.
14. Scikit-learn
Biblioteca de machine learning para Python, o Scikit-learn oferece algoritmos para classificação, regressão, clustering e muito mais.
Além da facilidade de uso, oferece uma ampla documentação e integração com outras bibliotecas Python.
O modelo de assinatura é open source (gratuito).
15. Storm
A Storm é outra plataforma de processamento de dados em tempo real, distribuída e tolerante a falhas.
Alta performance, topologias personalizáveis e integração com outras ferramentas são suas principais características.
O acesso à ferramenta é gratuito.
16. Apache Airflow
No caso da Apache Airflow, trata-se de uma plataforma de orquestração de workflows para pipelines de dados.
As principais funcionalidades da ferramenta são visualização, programação de tarefas e integração com diversas soluções big data.
O software também funciona pelo modelo de assinatura open source.
17. Plotly
Biblioteca de visualização de dados para Python e JavaScript, a Plotly oferece diversos gráficos interativos e personalizáveis.
Dentre seus benefícios principais, destaque para a ampla variedade de gráficos, integração com pandas e outras bibliotecas.
Você pode acessar a versão gratuita ou paga da ferramenta, dependendo da necessidade.
18. Microsoft Power BI
Criada pela Microsoft, o Power BI é composto por um pacote de inteligência comercial que permite a descoberta, limpeza, visualização e processamento de dados em grande volume.
Possui integração com diversas outras ferramentas da Microsoft e similaridades, por exemplo, com o pacote Office.
Você pode escolher entre opções gratuitas (com limitações) ou pagas.
19. RapidMiner
O RapidMiner, por sua vez, é uma plataforma indicada para preparação de dados, mineração de texto, aprendizado de máquina, prototipagem, análise preditiva, etc.
Você pode escolher entre as versões gratuitas básicas ou as versões completas e pagas da ferramenta.
20. Watsonx
A Watsonx é a plataforma de IA generativa e dados científicos da IBM baseada em nuvem.
Oferece estúdio, armazenamento de dados e kit de governança, suportando vários modelos de linguagem, incluindo o Granite da IBM.
Voltada para empresas, a plataforma pode ser personalizada e treinada com dados confidenciais dos clientes, sem que a IBM os utilize para treinar seus modelos.
A ferramenta é paga, mas você pode fazer o teste gratuitamente.
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Como usar as ferramentas big data em startups?
Você encontrará diversas ferramentas de big data no mercado, desde as versões free a sistemas sofisticados e multifuncionais.
A escolha da solução mais adequada deve levar em consideração o modelo de negócio de sua startup, bem como seus objetivos.
A seguir, confira algumas dicas de como usar as ferramentas big data e conjugá-las com outras soluções tecnológicas que visam à escalabilidade.
Defina as necessidades
Antes de contratar uma ferramenta de big data, você precisa especificar quais são as necessidades de sua startup.
Afinal, que tipo de dado será útil ao seu negócio?
Dados sobre o comportamento de clientes ou sobre mudanças climáticas?
Pode ser que você tenha uma startup ambiental cujo público-alvo são outras empresas (B2B).
Escolha a ferramenta certa
O mercado está repleto de ferramentas de big data, mas encontrar a solução ideal para sua startup exigirá tempo de pesquisa.
Avalie o custo-benefício de cada ferramenta e entenda os detalhes da proposta de cada fornecedor antes de contratar o serviço.
Adote o business intelligence
Big data e business intelligence são conceitos diferentes, mas fazem parte do mesmo universo: têm como propósito fornecer dados confiáveis para a tomada de decisão.
Em geral, o BI oferece análises mais exatas, tanto preditivas quanto prescritivas e diagnósticas.
As ferramentas de big data, por outro lado, proporcionam uma visão ampliada, que pode oferecer insights valiosos, sobretudo na descoberta de oportunidades que ninguém ainda percebeu.
Do ponto de vista contábil e financeiro, os dados apresentados na forma de relatórios intuitivos por meio do business intelligence dão uma visão clara da situação do negócio.
E mais: conseguem prever, com alto grau de precisão, o futuro da startup, seja da estimativa do fluxo de caixa, das margens de lucro ou dos níveis de endividamento.
Projetos de BI personalizados para a sua startup
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