Antes de tudo, o que é Big Data? Podemos definir Big Data como grandes conjuntos de dados, de diferentes fontes (digitais e físicas), formatos e estrutura (bancos de dados, textos, fotos, vídeos) que são tratados de acordo com as etapas e fases que explicaremos neste post.
Você pode também ler esse post em nosso blog que explica a diferença entre Big Data, Data Science e Data Analytics.
Um projeto de Big Data é composto por quatro etapas principais: coleta, armazenamento, análise e visualização. Cada uma dessas etapas é importante para o processo de Big Data e todas devem ser realizadas de forma eficiente.
1 – Primeira etapa do big data – Coleta de dados
A coleta de dados é a primeira e talvez a etapa mais importante do processo de Big Data. Os dados (não estruturados, semi estruturados ou estruturados) devem ser coletados de diversas fontes, incluindo bancos de dados, documentos e arquivos de texto, imagens, vídeos e outros formatos. É importante que todos os dados sejam coletados para que possam ser armazenados (na segunda etapa) de forma organizada e analisados com eficiência depois, através da visualização de dados.
2 – Segunda etapa do big data – Armazenamento de dados
O armazenamento de dados é a segunda etapa do processo de Big Data. Os dados coletados devem ser armazenados de forma segura e eficiente, para que possam ser recuperados e analisados quando necessário. Existem diversos tipos de armazenamento de dados, incluindo bancos de dados, sistemas de arquivos, data warehouses e data lakes.
3 – Terceira etapa do big data – Análise de dados
A análise de dados é a terceira etapa do processo de Big Data. Nesta etapa, os dados são analisados para extrair insights e informações úteis relacionadas ao negócio. A análise de dados pode ser realizada de diversas formas, incluindo análise estatística, análise de texto, análise de rede e análise de dados multivariados.
4 – Quarta etapa do big data – Visualização de dados
A visualização de dados é a última etapa do processo de Big Data. Nesta etapa, os dados são representados de forma visual, para que sejam mais fáceis de interpretar e analisar. A visualização de dados pode ser realizada de diversas formas, incluindo gráficos, tabelas, mapas e outras formas de representação visual, utilizando ferramentas como Power Bi, Tableau e Qlik Sense, entre outras.
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