O ecossistema Big Data é o conjunto de tecnologias, ferramentas e metodologias que permitem coletar, armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, provenientes de diversas fontes e em alta velocidade. Os componentes chave desse ecossistema são:
Fontes de dados: são as origens dos dados que alimentam o ecossistema, como sensores, redes sociais, aplicativos, bancos de dados, etc.
Armazenamento de dados: é a camada responsável por guardar os dados de forma eficiente e escalável, utilizando sistemas distribuídos e tolerantes a falhas, como Hadoop Distributed File System (HDFS), Amazon S3, Google Cloud Storage, etc.
Processamento de dados: é a camada que realiza as operações de transformação, limpeza, enriquecimento, integração e análise dos dados, utilizando frameworks como MapReduce, Spark, Flink, etc.
Análise de dados: é a camada que extrai insights e conhecimento dos dados, utilizando técnicas de estatística, machine learning, mineração de texto, visualização de dados, etc.
–Apresentação de dados: é a camada que comunica os resultados da análise de forma clara e intuitiva, utilizando dashboards, relatórios, gráficos, etc.
Os principais desafios tecnológicos na administração de Big Data são:
Volume: os dados gerados atualmente são da ordem de zettabytes (10^21 bytes) e tendem a crescer exponencialmente. Isso requer soluções que possam armazenar e processar esses dados de forma distribuída e paralela.
Variedade: os dados podem ter diferentes formatos (texto, imagem, áudio, vídeo), estruturas (tabular, hierárquica, grafo) e semânticas (significado e contexto). Isso requer soluções que possam lidar com a heterogeneidade e complexidade dos dados.
Velocidade: os dados são gerados e consumidos em tempo real ou próximo do real. Isso requer soluções que possam processar os dados em streaming (fluxo contínuo) e fornecer respostas rápidas e atualizadas.
Veracidade: os dados podem conter erros, inconsistências, ruídos ou imprecisões. Isso requer soluções que possam garantir a qualidade e confiabilidade dos dados.
Valor: os dados devem ter relevância e utilidade para os objetivos do negócio ou da pesquisa. Isso requer soluções que possam extrair valor dos dados por meio de análises avançadas e inteligentes.
As soluções tecnológicas chave para abordar estes desafios são:
Sistemas distribuídos: são sistemas que consistem em vários nós (computadores) interconectados por uma rede. Eles permitem dividir os dados e as tarefas entre os nós e aproveitar o poder computacional coletivo. Exemplos: Hadoop, Spark, Flink.
Computação em nuvem: é um modelo de computação que oferece recursos computacionais (servidores, armazenamento, rede) sob demanda pela internet. Ela permite escalar os recursos conforme a necessidade e reduzir os custos operacionais. Exemplos: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure.
Bancos de dados NoSQL: são bancos de dados que não seguem o modelo relacional tradicional. Eles permitem armazenar e consultar dados com diferentes estruturas e sem esquemas pré-definidos. Eles são mais flexíveis e escaláveis do que os bancos de dados relacionais. Exemplos: MongoDB, Cassandra, Neo4j.
Machine learning: é um ramo da inteligência artificial que consiste em criar sistemas que podem aprender com os dados e melhorar seu desempenho sem programação explícita. Ele permite extrair padrões, previsões e recomendações dos dados. Exemplos: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
Big Data, como já dissemos no início deste artigo, é um termo que se refere ao grande volume, variedade e velocidade de dados que são gerados e coletados diariamente por diversas fontes, como redes sociais, sensores, dispositivos móveis, transações financeiras, etc. Esses dados podem oferecer insights valiosos para as organizações que sabem como analisá-los e extrair valor deles.
No entanto, para lidar com esse cenário complexo e desafiador, é preciso ter profissionais qualificados e capacitados em tecnologias e metodologias de Big Data, capazes de coletar, armazenar, processar, analisar e comunicar os dados de forma eficiente e eficaz. Esses profissionais são chamados de engenheiros de dados, cientistas de dados, analistas de dados, arquitetos de dados, entre outros nomes.
Uma forma de comprovar as competências e habilidades desses profissionais é por meio de certificações em Big Data. As certificações são exames que avaliam o conhecimento teórico e prático em determinadas áreas ou tecnologias relacionadas a Big Data, como Hadoop, Spark, Python, SQL, Machine Learning, etc. As certificações são oferecidas por empresas reconhecidas no mercado.
Ser um profissional certificado em Big Data pode trazer diversos benefícios para a carreira, tais como:
– Aumentar a credibilidade e a confiança dos empregadores e clientes;
– Demonstrar o comprometimento e a atualização constante com as tendências e inovações do mercado;
– Diferenciar-se dos demais candidatos em processos seletivos;
– Ampliar as oportunidades de trabalho e projetos em diferentes setores e indústrias,
– Melhorar o salário e as condições de negociação.
Portanto, ser um profissional certificado em Big Data é um diferencial competitivo no mercado atual, que demanda cada vez mais profissionais capacitados para lidar com os desafios e as oportunidades geradas pelos dados.
Se você poderá se aprofundar no assunto e tornar-se um profissional certificado, através do curso Big Data ministrado pela ACerT e certificar-se através do órgão certificador CertiProf.
Fonte: Redação ACerT