Essa é a primeira de uma série de artigos sobre Big Data e Data Scientist.
Porque? Não vou dizer que é somente pela moda novas tecnologias que estão sendo insistentemente faladas no mercado de T.I, mas, iremos retratar a real necessidade desse mercado de Big Data. Quais são as necessidades das empresas, o que se espera, como vem ajudando o mercado empresarial e o mundo social. Também abordaremos instalação, configuração e muitas outras features para poder “ou não” aplicar em sua casa, empresa ou onde quiser esse tal sapo de 7 cabeças de Big Data. (Veremos que não tem tantas cabeças assim).
Outra coisa é a que com o blog eu acabo tendo uma biblioteca pessoal na nuvem o que me ajuda muito em consultas futuras, estou terminando MBA em Data Scientis (foco Big Data) na faculdade IGTI (mais sobre mim aqui).
INICIO… venha nessa longa caminhada! Bora!
Hoje, as organizações têm streaming de dados de todas as direções. O maior desafio aqui é para aceitar os dados não estruturados, processá-lo e obter valor de negócios e vantagem competitiva a partir do grande volume de dados. Hadoop surgiu como a plataforma dominante para Big Data. A maior prioridade do negócio agora é conseguir mais dados, onde Hadoop pode ter jogar um papel importante para analisá-los.
HADOOP E OS SENTIMENTOS SOCIAIS:
A captura de dados trafegantes das mídias sociais e análise de dados de sentimento é uma capacidade especial do Hadoop. O que seria esses dados de sentimentos? São informações não estruturadas de dados como opiniões, atitudes e emoções que nós podemos ver em blogs, plataformas de mídia social, em linha produtos avaliados e interações de suporte ao cliente. São informações de grande importância para as organizações poderem entender como as pessoas se sentem sobre seus produtos, serviços, concorrentes, reputação de mercado e seu publico-alvo.
Vejamos como exemplo o lançamento de um produto. Com suporte do Hadoop as empresas poderão carregar esses tais dados de sentimentos e analisar qual o sentimento das pessoas com relação a esse novo produto, o que estão falando sobre, quais atualizações ou correções poderão ser necessárias com base nas informações coletadas e assim aplicar em tempo mais hábil do que esperar que o produto caia em desuso.
FLUXO DE CLIQUES DE DATA STREAM:
Quando você obtêm uma visita no seu site, o Hadoop podera ter um papel de armazenar e processar o fluxo de cliques do enorme volume de dados. A baixo alguns dos fluxos de cliques que Hadoop pode analisar:
- De onde o visitante originam antes de atingir um determinado site.
- O termo de pesquisa para chegar ao site.
- Quais as primeiras páginas abertas pelos usuários.
- Quais outras páginas o visitante mostra interesse.
- Quanto tempo gasto pelo visitante em cada página.
- O que o visitante decidiu comprar.
Basicamente é o entendimento do envolvimento do usuário com o site. Com Hadoop as empresas podem fazer uma análise de projeção ou otimizar o fluxo de caminho do usuário ao conteúdo ou próximo ao produto para comprar ou alocar seus serviços. Além da ajudar a análise da interação de dados o Hadoop pode processar e armazenar milhões e milhares de milhões de linhas de dados.
GEO-LOCALIZAÇÃO DE DADOS
Nós somos uma parte de um mundo tecnológico em rápido crescimento, onde os smartphones desempenhar um papel importante.Varejo, manufatura, indústria automobilística e outras empresas podem agora acompanhar o movimento de seus clientes e prever as compras dos clientes usando dados de localização geográfica usando smartphones e tablets. clusters Hadoop ajudar na racionalização enorme quantidade de dados geo-localização para as organizações para descobrir suas áreas de problemas no negócio.
RASTREAMENTO POR SENSORES DE MÁQUINAS
Dados de sensor estão entre os tipos de dados mais rápido em crescimento, onde os coletores de dados são infundidos em quase cada coisa. Estes sensores monitoram e rastreiam coisas específicas, como temperatura, velocidade, localização, preço, quantidade e assim por diante. Hadoop, captura, armazena e analisa os dados do sensor para relatar conhecimentos operacionais e mudanças condicionais de uma organização.
Com mais e mais dados a serem capturados e analisados nos próximos anos, Hadoop vem armado com habilidades acima para continuar a brilhar.
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