Arquitetura de Big Data: como ter mais qualidade na gestão dos dados?

10/07/2018

Nos últimos anos, o maior desafio imposto a gestores de médias e grandes empresas tem sido administrar de forma qualitativa o enorme volume de dados corporativos. Em vista disso, diversas ferramentas que funcionam dentro da arquitetura de Big Data foram desenvolvidas para aprimorar o modelo de gerenciamento das informações.

A qualidade na gestão de dados possibilita:

  • atribuir maior precisão às estratégias definidas pela organização;
  • prever e mitigar riscos com mais exatidão;
  • elevar a segurança da informação (disponibilidade, integridade e confiabilidade dos dados);
  • tornar o time de TI mais estratégico e menos operacional;
  • dar base para implementar projetos inovadores capazes de impulsionar os negócios etc.

Continue lendo para ter insights de como aprimorar o gerenciamento de dados na sua empresa por meio do desenvolvimento de uma arquitetura de Big Data eficiente e da utilização de ferramentas de gestão eficazes!

Entenda o que é a arquitetura de Big Data

Durante um bom tempo, a proposta para dar conta dos dados corporativos baseava-se na tendência de criar máquinas cada vez mais potentes.

No entanto, para que os recursos sejam mais bem aproveitados, as ferramentas de Big Data usam a capacidade de processamento distribuído. Ou seja, em vez de usar uma única máquina ou ferramenta para processar todas as informações, é usado, paralelamente, um sistema de computadores que funciona para potencializar a capacidade de armazenamento e processamento dos dados.

Dessa forma, uma gestão de qualidade busca desenvolver uma arquitetura de Big Data eficiente, capaz de armazenar, analisar e processar os dados adquiridos em tempo satisfatório, para que possam ser usados nas tomadas de decisão dentro da estratégia de negócios.

Os 3 Vs de Big Data

Para isso, o gestor terá em mente os chamados 3 Vs de Big Data. Ele são três princípios básicos em que se fundamenta a concepção do Big Data. Entenda:

1. Volume (quantidade de dados)

À medida que o banco de dados cresce, as aplicações e arquitetura construídas para suportar os dados precisam ser reavaliadas com bastante frequência.

Às vezes, dados são reavaliados sob múltiplos ângulos e, ainda que os originais sejam os mesmos, a nova inteligência encontrada cria profusão dos dados. O grande volume realmente representa Big Data.

2. Velocidade (tempo de processamento)

O crescimento dos dados e a propagação das redes sociais, por exemplo, mudaram a forma como analisamos informações. Houve um tempo em que costumávamos acreditar que os dados de ontem eram recentes.

Hoje, as pessoas e as empresas respondem nas mídias sociais para atualizá-las com o último acontecimento. Nestas, às vezes, algumas mensagens de alguns segundos (um tweet, atualizações de status etc.) não interessam mais aos usuários. Acontece de eles descartarem mensagens antigas e prestarem atenção às recentes.

O movimento de dados agora é quase em tempo real, e a janela de atualização se reduziu a frações de segundos. Esses dados de alta velocidade também representam o que chamamos de Big Data.

3. Variedade (diversidade de informações)

Os dados podem ser armazenados em vários formatos. Por exemplo, banco de dados, planilhas, CSV, arquivos de texto simples… Às vezes, os dados não estão nem no formato tradicional. Eles podem ser vídeo, SMS, PDF ou algo que talvez não tenhamos pensado ainda.

Cresce, a cada dia, a necessidade das empresas de organizar e tornar os dados significativos (analisáveis e úteis). Resumindo, o mundo real tem dados em muitos formatos diferentes, e esse é o desafio que precisamos superar. Isso também está no âmbito do Big Data.

Em suma, a arquitetura que dá conta disso consiste em uma série de ferramentas, práticas, técnicas e metodologias que funcionam para gerenciar com eficiência os dados disponíveis.

Planeje e aprimore continuamente a arquitetura de Big Data

A arquitetura de Big Data inclui mecanismos para proteger, processar e transformar dados em sistemas de arquivos ou estruturas de banco de dados. As ferramentas de análise e as consultas de analistas são executadas no ambiente para extrair a inteligência dessas informações.

Logo, é preciso planejar a arquitetura e aprimorá-la continuamente conforme o poder de análise avança.

Essa arquitetura tem várias camadas que precisam ser controladas com máximo cuidado. Quatro delas são chamadas pelos especialistas de “camadas lógicas”:

Camada das fontes de dados: os dados podem vir por meio de servidores e sensores da empresa ou de provedores de dados de terceiros. O grande ambiente de dados pode ingeri-los em lotes ou em tempo real. Alguns exemplos de fonte de dados incluem aplicativos empresariais como ERP ou CRM, documentos do MS Office, data warehouses e sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais (RDBMS), bancos de dados, dispositivos móveis, sensores, mídias sociais e e-mails;

Camada de armazenamento:recebe dados das fontes. Se necessário, converte dados não estruturados em um formato que as ferramentas analíticas podem entender e os armazena de acordo com essa categorização. A arquitetura de Big Data pode armazenar dados estruturados em um RDBMS e não estruturados em um sistema de arquivos especializado, como Hadoop Distributed File System (HDFS) ou um banco de dados NoSQL, por exemplo;

Camada de análise:interage com dados armazenados para extrair inteligência deles. Múltiplas ferramentas de análise funcionam no grande ambiente de dados. Os estruturados suportam tecnologias maduras, como a amostragem, enquanto os não estruturados precisam de conjuntos de ferramentas de análise especializados mais avançados (e recentes).

Camada de consumo:recebe resultados de análise e os apresenta para a camada de saída apropriada. Muitos tipos de saídas cobrem espectadores humanos, aplicativos e processos de negócios.

Estabeleça e gerencie processos para a arquitetura de Big Data

Além das camadas lógicas, quatro processos principais devem ser estabelecidos em uma arquitetura de Big Data: conexão de fonte de dados, governança, gerenciamento de sistemas e qualidade de serviço (QoS).

Entenda:

Conexão a fontes de dados:a entrada rápida de dados requer conectores e adaptadores que possam se conectar eficientemente a diferentes sistemas de armazenamento, protocolos e redes. Também, requer formatos de dados executando a gama de registros de banco de dados para conteúdo de redes sociais para sensores;

Governança:a arquitetura de Big Data inclui disposições de governança para privacidade e segurança. As organizações podem escolher usar ferramentas de conformidade nativas em sistemas de armazenamento analítico, investir em software de conformidade especializado para seu ambiente Hadoop ou assinar acordos de segurança de nível de serviço (SLA) com seu provedor. É importante que as políticas de conformidade operem desde o ponto de ingestão por meio do processamento, armazenamento, análise e exclusão ou arquivamento;

Gerenciamento de sistemas:a arquitetura de Big Data geralmente é construída em clusters distribuídos em larga escala com desempenho e capacidade altamente escaláveis. A TI deve monitorar e abordar continuamente a saúde do sistema por meio de consoles de gerenciamento central. Se seu ambiente de dados estiver na nuvem, você ainda precisará de tempo e esforço para estabelecer e monitorar acordos de nível de serviço (SLAs) com o provedor da nuvem;

Qualidade de serviço:QoS é a estrutura que suporta a definição de qualidade de dados, políticas de conformidade, frequência e tamanhos de ingestão e dados de filtragem. Por exemplo, um provedor de nuvem pública experimentou o planejamento de armazenamento de dados baseado em QoS em um ambiente de Big Data e distribuído em nuvem. O fornecedor queria aprimorar a disponibilidade e o tempo de resposta da massagem de dados/armazenagem, de modo que encaminhasse automaticamente dados ingeridos para clusters virtuais predefinidos com base nos níveis de serviço QoS.

Aprimore a qualidade da gestão em cada elemento da arquitetura

Para obter maior qualidade na gestão, é essencial definir os aspectos que compõem a arquitetura de Big Data e aprimorar os processos em cada setor. Entre os principais itens, estão:

Negócios da empresa

O livro DAMA DMBoK® (Data Management Body of Knowledge) sugere 10 funções ou vertentes da gestão de dados, e a gestão da arquitetura de dados é uma delas. Esse aspecto tem como objetivo definir os dados conforme a estratégia de negócios da instituição.

Sendo assim, é necessário que os gestores determinem quais tipos de dados serão processados pela empresa e decidam como tais informações serão usadas dentro de sua estratégia. Por exemplo, os dados coletados podem ser bem usados para avaliar hábitos de compra de clientes, logística de distribuição de produtos, análise de fornecedores e criação de novos produtos e serviços.

Analytics

A escolha de ferramentas adequadas para a análise de dados também é um fator essencial para facilitar a gestão. De fato, uma das características mais relevantes do Big Data não é necessariamente o volume de informações em si, mas como esses dados são processados e usados a favor dos negócios.

Essas técnicas de análise avançada, baseadas em Machine Learning e algoritmos bem desenvolvidos, permitem mostrar ao tomador de decisões informações em tempo real que servem para ajudá-lo na definição das estratégias da empresa.

Segurança

Muitos dados produzidos no âmbito corporativo são de caráter privado, quer por motivos jurídicos, quer por motivos éticos. Cuidar para que tais informações continuem sigilosas e sejam preservadas durante todo o processo de coleta, análise e armazenamento é fundamental para uma gestão de qualidade.

Coleta de dados

A variedade e a quantidade de dados do Big Data são infinitas. No entanto, aprimorar a qualidade na gestão não significa necessariamente aumentar o volume de dados coletados. É necessário elaborar um programa de controle das informações, definindo o papel que os dados terão dentro da instituição.

A coleta precisa e exata de dados permite reunir informações suficientes para a construção de um conhecimento sólido usado na tomada de decisões — segundo as metas da empresa. Ter uma visão panorâmica dessa cadeia da evolução dos dados vai contribuir para uma gestão mais bem direcionada, sem perder de foco as estratégias do negócio. Se não houver um bom planejamento, a gestão atuará de modo impreciso, coletando dados incorretos e gerando, por fim, resultados inadequados.

Visualização

A visualização dos dados engloba recursos da matemática — como técnicas estatísticas — capazes de apresentar ao gestor informações do projeto em desenvolvimento. Diversas técnicas e ferramentas auxiliam na visualização mais eficiente e dinâmica das informações.

Por exemplo, olhar para uma planilha repleta de números e cálculos sobre percentuais de vendas por setor, região e período pode ser confuso, mesmo que os dados estejam corretos. Por outro lado, apresentar essas informações em gráficos, infográficos, fluxogramas e desenhos torna tudo mais simples e dinâmico. Esses recursos facilitam a tomada de decisões e elevam a qualidade e a precisão na gestão dos dados.

Armazenamento dos dados

Arthur Chapman, no livro “Princípios de Qualidade de Dados”, avalia como o armazenamento influencia na qualidade dos dados e destaca fatores que devem ser levados em conta na boa gestão. Observe alguns deles:

  • cópias de segurança: é vital que sejam realizadas regularmente e que as instituições mantenham um programa de recuperação de cópia; em casos de desastres, não haverá perdas significativas;
  • arquivamento: é um processo contínuo que inclui também o descarte de dados obsoletos e contribui para que os dados se mantenham facilmente acessíveis e prontos para serem analisados;
  • integridade dos dados: busca proteger os dados não só de perdas, mas também de que sejam acessados por pessoas não autorizadas.

Além disso, para gerir os dados com melhor qualidade, é necessário definir o banco de dados mais adequado ao tipo de dado e objetivos da empresa.

  • os bancos de dados SQL armazenam dados estruturados, geralmente originados de sistemas ERP, CRM etc.;
  • o padrão NoSQL (No Only SQL) lida com dados não estruturados, permitindo maior escalabilidade;
  • data warehouse é um banco de dados que coleta as informações da empresa para melhor gerenciar processos.

Use as ferramentas adequadas para aprimorar a gestão dos dados

Para aperfeiçoar a qualidade na gestão de dados, entenda primeiramente as três classes de ferramentas que são usadas dentro da estrutura:

  • relatórios e painéis de controle: uma representação amigável dos dados gerados;
  • visualização e monitoramento: técnicas de visualização dinâmicas e interativas;
  • análise avançada e Analytics: processamento inteligente dos dados para fins diversos.

Dentro dessas classes, há ferramentas e aplicações que otimizam a gestão das informações:

  • Hadoop: uma plataforma baseada em processamento distribuído, utilizando clusters para agilizar o processo;
  • MapReduce: um modelo de programação escalável que, assim como Hadoop, realiza trabalhos complexos em grandes volumes de dados;
  • Hive , MongoDB e Impala: executam comandos de SQL, aproveitando bancos de dados já existentes;
  • Hootsuite, Google Alert e Alexa: ferramentas para monitoramento de redes sociais;
  • Tableau, Infogram e ChartBlocks: ótimas ferramentas para a visualização de dados em uma interface amigável.

Classifique os dados gerados pela empresa para um melhor gerenciamento

Para ter mais qualidade na gestão dos dados produzidos pela empresa, é muito importante que eles sejam categorizados de acordo com o tipo de Big Data ou a fonte de onde são retirados: redes sociais, departamentos da empresa, equipamentos, transações, etc.

Após essa categorização, as características ficarão mais claras. Então, é possível classificar os dados segundo a frequência de uso, finalidade, entre outros fatores que sejam relevantes ao modelo de negócios em questão. Essa classificação dará:

  • mais confiabilidade aos resultados;
  • maior velocidade de gestão;
  • mais segurança para as tomadas de decisão.

Quer saber mais sobre as soluções da Cluster2GO? Acesse nosso site!

em: Tecnologia

Deixe seu comentário