Ferramentas de Big Data, suas funcionalidades e usos [parte 3]

Este artigo é uma continuação da parte 2; Big Data – Arquitetura, camadas e componentes.  Acompanhe a sequência de artigos sobre Big Data aqui no Blogson.

Neste artigo iremos ver;

  1. Introdução.
  2. Ferramentas de Coleta de Dados.
  3. Ferramentas de processamento de dados.
  4. Ferramentas de visualização de dados.
  5. Conclusão.

Introdução

O Big Data é um processo de coleta, armazenagem, organização, análise e interpretação de grandes volumes de dados de uma empresa ou mercado de atuação. Em geral, ele serve para direcionar as companhias em processos de tomada de decisão, resultando em ações mais estratégicas e assertivas1.

A seguir, apresento as principais ferramentas para coleta, processamento, análise e visualização de dados:

Ferramentas de Coleta de Dados

  1. Kafka: É uma plataforma de streaming distribuído que permite a ingestão de dados em tempo real. Ele é escalável, tolerante a falhas e pode lidar com grandes volumes de dados. Kafka é frequentemente usado para coletar dados de sensores, logs de aplicativos e outras fontes.
  2. Flume: É uma ferramenta de ingestão de dados que permite a coleta de dados de várias fontes e o envio para vários destinos. Ele é escalável, tolerante a falhas e pode lidar com grandes volumes de dados. Flume é frequentemente usado para coletar dados de logs de aplicativos, sensores e outras fontes.
  3. Sqoop: É uma ferramenta de importação/exportação de dados que permite a transferência de dados entre bancos de dados relacionais e Hadoop. Ele é escalável, tolerante a falhas e pode lidar com grandes volumes de dados. Sqoop é frequentemente usado para transferir dados de bancos de dados relacionais para Hadoop.

A tabela abaixo apresenta uma comparação entre as ferramentas de coleta de dados e suas vantagens e desvantagens:

FerramentaVantagensDesvantagens
Apache KafkaEscalável, tolerante a falhas, pode lidar com grandes volumes de dadosNão é adequado para análise de dados em lote
FlumeEscalável, tolerante a falhas, pode lidar com grandes volumes de dadosNão é adequado para análise de dados em lote
SqoopEscalável, tolerante a falhas, pode lidar com grandes volumes de dadosNão é adequado para análise de dados em tempo real

Ferramentas de processamento de dados

  1. Apache Hive: É uma infraestrutura de data warehouse que permite a análise de grandes volumes de dados usando SQL-like queries. Ele é escalável, tolerante a falhas e pode lidar com grandes volumes de dados. Hive é frequentemente usado para análise de dados em lote.
  2. Pig: É uma plataforma de análise de dados que permite a análise de grandes volumes de dados usando uma linguagem de script. Ele é escalável, tolerante a falhas e pode lidar com grandes volumes de dados. Pig é frequentemente usado para análise de dados em lote.
  3. Impala: É uma plataforma de análise de dados que permite a análise de grandes volumes de dados usando SQL-like queries. Ele é escalável, tolerante a falhas e pode lidar com grandes volumes de dados. Impala é frequentemente usado para análise de dados em tempo real.

A tabela abaixo apresenta uma comparação entre as ferramentas de processamento de dados e suas vantagens e desvantagens:

FerramentaVantagensDesvantagens
HivePermite a análise de grandes volumes de dados usando SQL-like queriesNão é adequado para análise de dados em tempo real
PigPermite a análise de grandes volumes de dados usando uma linguagem de scriptNão é adequado para análise de dados em tempo real
ImpalaPermite a análise de grandes volumes de dados usando SQL-like queriesNão é adequado para análise de dados em lote

Ferramentas de visualização de dados

  1. Power BI: É uma ferramenta de visualização de dados que permite a criação de gráficos, tabelas e dashboards interativos. Ele é escalável, tolerante a falhas e pode lidar com grandes volumes de dados. Power BI é frequentemente usado para visualização de dados em tempo real.
  2. Tableau: É uma ferramenta de visualização de dados que permite a criação de gráficos, tabelas e dashboards interativos. Ele é escalável, tolerante a falhas e pode lidar com grandes volumes de dados. Tableau é frequentemente usado para visualização de dados em tempo real.
  3. Qlik Sense: O Qlik Sense é uma ferramenta de visualização de informações que explora profundamente todos os dados e revela suas conexões de modo simples e instantâneo. O Qlik Sense pode ser alimentado por várias fontes de dados, mantendo uma versão gratuita, mais simples, que já permite explorar vários pontos do software.

A tabela abaixo apresenta uma comparação entre as ferramentas de visualização de dados e suas vantagens e desvantagens:

FerramentaVantagensDesvantagens
TableauFacilidade de uso, capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados, criação de visualizações interativas e personalizadas, capacidade de criar painéis de controle personalizadosPreço elevado, curva de aprendizado íngreme
Power BIIntegração com outras ferramentas da Microsoft, facilidade de uso, criação de visualizações interativas e personalizadasLimitações em relação à personalização, dificuldade em lidar com grandes conjuntos de dados
Qlik SenseFacilidade de uso, criação de visualizações interativas e personalizadas, capacidade de lidar com grandes conjuntos de dadosPreço elevado, curva de aprendizado í

Conclusão

As ferramentas de Big Data são essenciais para empresas que desejam se manter competitivas no mercado. Elas permitem a coleta, armazenagem, organização, análise e interpretação de grandes volumes de dados, resultando em ações mais estratégicas e assertivas.

As ferramentas de coleta de dados, processamento de dados e visualização de dados apresentam vantagens e desvantagens específicas, e a escolha da ferramenta ideal dependerá das necessidades e objetivos da empresa.

Espero que este artigo tenha sido útil para você!

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