Os CIO’s podem não ceder à pressão de instaurar Big Data em suas empresas, para que não se vejam presos em uma grande areia movediça de dados. Por outro lado, esperar muito tempo para “entrar na onda” pode ter ramificações negativas de longo alcance para a empresa.

A indústria de TI passou por uma experiência semelhante ao implementar o armazenamento de dados. Segundo Gartner, cerca de 60% dos projetos de armazenamento de dados fracassaram. As decisões tomadas pelo CIO terão um impacto direto sobre a TI. 

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Os gerentes de TI que mantêm grandes volumes de dados já estão lidando com problemas do dia-a-dia que são causados pelo tamanho dos dados que armazenam. A última coisa que eles precisam é mergulhar em um projeto de grandes volumes de dados. 

Portanto, a fase mais importante da implementação do Big Data é a fase de estudo. O que temos atualmente? Para onde queremos ir? Adotamos uma solução de Cloud, Data Analytics como serviço, ou implementação no local? Que tal um ambiente híbrido Sql/Nosql? Pode ser uma estratégia de código aberto? Qual distribuição Hadoop? Os Megavendors do BI são acessíveis? Podemos nos beneficiar da integração de dados de mídia social? Por que não empregar um NewDB?

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Aqui está uma rápida sequência de soluções potenciais para ajudá-lo a decidir:

Se você quiser ir em direção à Predictive Analytics, você precisa considerar os serviços Cloud. A Nuvem tem algumas vantagens, não a menor das quais é a escalabilidade. A CIA assinou um contrato de 600 milhões de dólares com a Amazon há alguns meses. 

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Embora a maioria dos Megavendors de BI ofereçam serviços de Cloud, a Amazon e o Google são suas melhores escolhas, já que ambos estão no negócio de Cloud há mais tempo do que outros e oferecem Analytics. 

A Amazon também hospeda algumas das aplicações dos Megavendors de BI. No entanto, tenha em mente que a transferência de dados na Nuvem é lenta. Outra consideração é a segurança da Nuvem. 

A startup Attunity é uma empresa israelense que fez progressos significativos para acelerar a transferência de dados na Nuvem. Outra inicialização, a Seculert é um jogador forte no espaço de segurança da Nuvem.

Veja como o Big Data afeta a área da saúde pelo nosso artigo aqui!

Talvez você queira considerar uma solução de Cloud privada e muitas empresas já estão construindo suas aplicações em centros de dados fora do local. O Startup Engine Yard fornece uma plataforma de desenvolvimento de aplicações na Nuvem.

 

O código aberto é provavelmente o menos caro, mas o mais difícil de implementar. Trabalhar com a Hadoop não é fácil e há uma falta de trabalhadores experientes na tecnologia Hadoop. No entanto, uma vez instalados seus servidores de commodity, e a Hadoop está funcionando e é estável, a parte difícil já passou e você pode se concentrar na instalação de seu software Analytics. 

O Hortonworks Hadoop é 100% código aberto. Jaspersoft e Pentaho oferecem software Analítico de Dados de Código Aberto. Você pode economizar uma tonelada de dinheiro se você tiver sucesso!

 

Para aliviar a dor e acelerar sua implementação, você pode ir com uma distribuição Hadoop que tem API’s construídas para trabalhar com outros softwares que você possa precisar. As distribuições MapR e Cloudera Hadoop se enquadram nessa categoria. 

A IBM e a Intel também têm suas próprias distribuições Hadoop. Pivotal HD (Hadoop) é uma alternativa; o startup é filho da EMC e VMware. Xplenty startup tem uma abordagem diferente e afirma que tem uma solução econômica que elimina as barreiras de entrada, tornando o Hadoop acessível a todos.

 

Quanto à escolha de uma ferramenta de Análise Preditiva, há várias opções: Tibco Spotfire, KXEN, StatSoft, SAS, Action, Amazon Analytics, Google BigQuery, Oracle, SAP, IBM, Microsoft, Microstrategy, e Teradata. Há também as seguintes startups. Tableau, Splunk, Datameer, LucidWorks, SpaceCurve, ParAccel, DataGravity, Altryx, SiSense, e ClearStoryData.

 

Published On: novembro 24th, 2021 / Categories: Análise de Dados, Negócios /

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