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

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Nos últimos anos, o grande desafio imposto a gestores de médias e grandes empresas tem sido administrar de forma qualitativa o grande 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 riscos com mais exatidão;
  • Dar base para implementar projetos inovadores capazes de impulsionar os negócios.

Saiba, neste post, 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. Isso significa que, em vez de usar uma única máquina ou ferramenta para processar todas as informações, é usado um sistema de computadores que funcionam paralelamente 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. Para isso, o gestor terá em mente pelo menos os seguintes três princípios básicos em que se fundamenta a concepção do Big Data:

  1. Volume (quantidade de dados);
  2. Velocidade (tempo de processamento);
  3. Variedade (diversidade de informações).

A arquitetura que dá conta disso consiste em uma série de ferramentas e técnicas que funcionam para gerenciar com eficiência os dados disponíveis.

Aprimore a qualidade da gestão em cada elemento da arquitetura

Para obter maior qualidade na gestão, é essencial definir os elementos 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 dez 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 melhor 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 o gestor 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 que sejam acessados somente por pessoas autorizadas.

Além disso, para gerir os dados com melhor qualidade, é necessário definir o banco de dados mais adequado ao tipo de dado e os 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 diversas ferramentas e aplicações disponíveis 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;
  • HootsuiteGoogle Alert e Alexa:  opções de ferramentas para monitoramento de redes sociais;
  • TableauInfogram e ChatBlocks: 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. A partir daí, 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.

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