A tendência Big Data está se tornando mais prevalente entre as organizações a medida que o volume de dados aumenta, devido à mídia social, mobilidade e computação em nuvem. Como essa abundância de dados estruturados e não estruturados cresce, as empresas estão lutando para gerenciar com sucesso e dar sentido a ela.
Especificamente, as empresas estão aplicando big data analytics para determinar as tendências de negócios e insights do resultado de dados criados. Analisando o Big Data pode resultar em crescimento de negócios, redução de custos, aumento de receita e melhor marketing para as organizações. Mas este trabalho vem com desafios bem complicados.
Neste post, vamos ver como iniciativas Big Data podem fornecer uma vantagem competitiva. Vamos examinar as considerações de grandes infra-estruturas de dados, segurança de Big Data, como os impactos de Big Data no Master Data Management (MDM), a transição do gerenciamento e análise de Big Data e os desafios em apoiar grandes análise de dados nas empresas de pequeno e médio porte, ambientes em empresas de pequeno e médio porte.
Big Data fornece uma vantagem competitiva
Segundo alguns analistas, as empresas que não se aproveitarem das oportunidades de negócios do Big Data vão ficar para trás em relação a concorrência. Empresas que adotarem big data analytics poderão tomar decisões mais concretas e ver ganhos financeiros, dizem analistas. No melhor cenário, as empresas irão analisar as informações coletadas a partir de dispositivos móveis, sistemas de armazenamento e ferramentas de gestão. A ideia é identificar padrões de negócios recorrentes para capitalizar os sucessos e evitar falhas.
No entanto, a adoção do big data analytics coloca alguns desafios, tais como a dificuldade de utilizar tecnologias de Big Data, como por exemplo o Software Apache Hadoop Distributed File System e MapReduce. Alguns analistas, por outro lado, acreditam que a forma tradicional de pensar sobre o negócio através de tecnologias de data warehouse e BI não fornecem às empresas as informações necessárias para fazer o melhor uso de dados.
Nesse meio tempo, várias empresas estão desenvolvendo ferramentas para reduzir os obstáculos do Big Data. Com essas novas ferramentas e treinamento adequado, as empresas irão encontrar tecnologias de Big Data mais acessíveis e serem capaz de implantar, administrar, gerenciar e proteger-los mais facilmente.
Considerações de infra-estrutura para iniciar no Big Data
Parte de abraçar a grande tendência dos dados, primeiro é preciso saber o que considerar na escolha de uma infra-estrutura de Big Data. O maior desafio que os administradores irão ter que enfrentar é como farão para armazenar os dados estruturados e não estruturados produzidos pelas empresas de uma maneira que fique fácil para analisar. Mas empresas de TI também devem considerar os desafios que surgem na gestão de Redes na Análise de Big Data.
A fim de superar os desafios apresentados pelo Big Data, algumas características de uma grande infra-estrutura de armazenamento de dados a serem considerados incluem a capacidade, latência, o acesso a arquivos, segurança e custo.
Iniciativas de Big Data exigem um Frameworks seguros
Enquanto a análise e Gestão de Big Data tem seus benefícios, é importante reconhecer os problemas de segurança que podem representar. Grandes volumes de Dados podem conter ameaças de segurança ou dados tóxicos como números de CPF, RG, Passaportes, etc.. e dados de propriedade intelectual, que pode ser prejudicial a uma organização, se forem expostos.
Ambientes de Big Data que não são seguros o suficientemente e isto pode fazer com que as informações fiquem vulneráveis a um ataque. Para evitar ataques e vazamentos, as empresas devem tomar medidas adequadas para garantir um ambiente de Big Data e criar um FrameWork confiável. Para criar FrameWork, as organizações devem dar três passos principais: definir o nível de classificação de dados com base em como ele pode ser tóxico, olhando para análise e soluções de visibilidade para cruzar com o Big Data com segurança e usando ferramentas como o controle de acesso para defender os dados, e por fim, a eliminação dos dados quando não é for mais necessário.
A gestão do Big Data tende a impactar o fluxo de trabalho nos negócios
Uma vez que as empresas implementem uma infra-estrutura de Big Data, eles estão propensos a ver um impacto sobre o fluxo de trabalho nos negócios, dominar literalmente o gerenciamento de dados de programas (MDM).
Programas MDM gerenciam as conexões entre os dados internos de uma organização e o Big Data que flui externamente. Pelo simples fatodo Big Data vir de várias fontes, tais como mídias sociais e computação em nuvem, é importante avaliar a melhor maneira de gerenciar todos os dados que vem da mídias sociais, isso pode ser através de uma lligação dos arquivos mestres internos de clientes para perfis de redes sociais externos . Quanto à computação em nuvem, as empresas poderiam usar os recursos de MDM baseados em nuvem ou ambientes híbridos formados por ambos em nuvem e aplicações no local.
Um dos maiores desafios que as organizações estão enfrentando com MDM está provando o business case. As empresas devem mostrar que o investimento nesses programas fornece uma visão inventário e, portanto, reduzir os custos. Se feito com sucesso, as organizações podem utilizar práticas de MDM para assumir o Big Data e melhorar suas estratégias de negócios.
Mudando de grandes gerenciamentos de dados para grandes análises de dados
Como a tendência de Big Data cresce, a idéia de "big data" fez a transição de definir a quantidade, velocidade e tipo de dados que as empresas devem conseguir determinar e o que fazer com esses dados para fins comerciais.
Esta mudança de grande gerenciamento de dados para grandes análises de dados obriga as organizações a olhar para além de apenas entender como controlar grandes dados e mais profundo em casos de uso de analytics. O importante para as organizações não se concentrar inteiramente no volume de dados para a gestão, mas sim para olhar como esses dados podem ajudar a melhorar os processos de negócios e agregar valor aos negócios.
Empresas pequenas e de médio porte utilizam big data analytics com a ajuda de provedores de cloud computing
Big data pode parecer simples para as grandes empresas, mas as empresas de pequeno e médio porte estão tomando as medidas necessárias para utilizar big data analytics também. Estas pequenas e médias empresas podem achar a grande ajuda que necessitam de provedores de nuvem.
Um número de provedores de nuvem identificaram tendências em big data analytics para pequenas e médias empresas, e as empresas menores devem procurar provedores que já vem fazendo este trabalho.
Muitos provedores de nuvem ainda não encontraram oportunidades em apoiar o big data analytics na nuvem, mas isto também traz alguns desafios que cercam demandas colocadas sobre redes, armazenamento e servidores. Nuvem não oferecem flexibilidade para triturar grandes quantidades de dados não estruturados, mas essa flexibilidade também pode ser o problema para arquiteturas de nuvem.
A fim de superar a capacidade, desempenho e agilidade desafios, os provedores de nuvem devem mudar suas arquiteturas para acomodar a demanda. Para o armazenamento, capacidade de dados é fundamental para garantir o desempenho. Alguns provedores de nuvem também estão adotando modelos de arquitetura que permitem a um sistema mais distribuído e com melhor balanceamento de carga.
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