Sopa de Letras #1 – Edição Big Data

Na primeira edição da Sopa de Letras Xpand IT, abordamos a área de Big Data. Fique familiarizado com os termos mais importantes deste nosso campo de atuação e identifique-os mais abaixo na sopa de letras. Está dado o primeiro passo para se tornar num verdadeiro Expert em Big Data!

A – Análise

Falamos em Big Data quando pretendemos proceder a uma análise de grandes volumes de dados, que nos permitem obter importantes orientações de negócio. O valor acrescentado para o seu negócio será tão maior, quão mais assertiva for a análise dos dados disponibilizados.

A – Armazenamento

Big Data está inevitavelmente ligado a grandes volumes de dados. Assim, o método de armazenamento dos mesmos é dos mais importantes fatores de todo o sistema. Acima de tudo, a sua estrutura de armazenamento deve garantir velocidade, redundância e ser facilmente escalável.

E- Escala

A escalabilidade é um dos pontos fortes quando falamos de uma arquitetura Big Data. Esta arquitetura permite que os dados vão sendo distribuídos pelos vários nós, sem perda de performance.

H – Hadoop

Desenvolvida sob o “chapéu” Apache, trata-se de uma tecnologia de software open-source orientada ao processamento de grandes volumes de dados. Esta tecnologia possibilita o processamento distribuído de conjuntos de dados em clusters de computadores, utilizando modelos de programação simples.

I – Ingestão

A Ingestão de dados é o primeiro passo por onde os dados recolhidos de várias fontes iniciam o seu percurso. É nesta camada do seu sistema que são priorizados e categorizados os dados, que depois transitam para as camadas subsequentes.

I – IoT

A Internet of Things (IoT) é essencialmente um conjunto de objetos/dispositivos conectados via Internet, que possibilitam a recolha e intercâmbio de dados. A IoT surge como um mecanismo potenciador das arquiteturas de Big Data, ao apresentar-se como principal fonte geradora de múltiplos dados.

P – Processamento

De todas as fases do seu Data Processing Cycle, a fase de Processamento é porventura a mais importante de todas. É durante esta fase que ocorre a conversão dos dados “crus” em informação relevante.

S – Streaming

Streaming é o nome dado ao processamento de dados em near real-time, com o objetivo de transformar e extrair informação relevante. A efetividade deste processo é diretamente proporcional à velocidade em que ocorre, pois o valor dos dados decresce com o decorrer do tempo.

V – Visualização

Gerar uma visualização para uma arquitetura de Big Data é uma tarefa complexa se pensarmos na velocidade e multiplicidade de relacionamentos entre os vários dados. O valor que extrairá para o seu negócio está diretamente relacionado com a facilidade com que conseguirá analisar os seus insights.

V – Volume

Uma das premissas mais relevantes por trás da necessidade de um sistema de Big Data – o volume de dados. Se pensarmos que são enviados diariamente mais de 3 biliões de emails, ou que cerca de 5 biliões de pessoas possuem um telemóvel, facilmente conseguimos extrapolar um conjunto de necessidades para sistemas de Big Data.

Ana PaneiroSopa de Letras #1 – Edição Big Data

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