Principais tecnologias de big data em ascensão em 2022

Os aplicativos de Big Data não são mais uma coisa do futuro – eles estão aqui e estão ganhando força globalmente. Neste blog, exploraremos diferentes tipos de tecnologias de Big Data e como elas estão impulsionando o sucesso em todos os setores.

Introdução ao Big Data

Na era digital, as empresas geram e encontram grandes quantidades de dados diariamente. “Big Data” é essencialmente um termo usado para descrever essa enorme coleção de dados que aumenta exponencialmente com o tempo. Agora é imperativo que as empresas adotem sistemas inteligentes de gerenciamento de dados se quiserem extrair informações relevantes do vasto e diversificado estoque.

De acordo com o Gartner , o Big Data possui as seguintes características:

• É de alto volume e alta velocidade.
• Contém uma enorme variedade de ativos de informação.
• Requer formas de processamento econômicas e inovadoras.
• Melhora a tomada de decisão nas organizações.

Hoje, estamos testemunhando uma nova safra de empresas de big data que estão utilizando tecnologias emergentes como Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) para ir além das ferramentas convencionais de gerenciamento. Vamos entender suas razões para fazê-lo.

Demanda por Big Data

As tecnologias de Big Data referem-se às soluções de software que incorporam mineração de dados, compartilhamento, visualização, etc. Elas abrangem estruturas de dados, ferramentas e técnicas específicas usadas para classificar, examinar, remodelar, analisar e assim por diante. Na era da internet, ter esses recursos pode melhorar consideravelmente o desempenho dos negócios.

Com base em seu uso, as tecnologias de big data podem ser categorizadas em tecnologias operacionais e analíticas. O primeiro inclui dados gerados diariamente por uma empresa, como transações online, mídias sociais, etc. exemplos. Esses dados são ainda alimentados em tecnologias analíticas de big data para obter insights para a tomada de decisões críticas. Dados complicados dos domínios dos mercados de ações, previsão do tempo e registros médico-sanitários estão sob a alçada de tecnologias analíticas.

As empresas modernas de análise de dados exigem pessoal especializado para trabalhar em tarefas de gerenciamento de dados. De acordo com um relatório recente da NASSCOM , a demanda atual por profissionais qualificados e tecnicamente aptos supera a oferta de talentos prontos para a indústria. Quase 140.000 pessoas representam a “lacuna de habilidades” no amplo espaço de Big Data. Isso também destaca as oportunidades subjacentes de equipar a força de trabalho de TI com o conhecimento e os aspectos práticos dos aplicativos de Big Data. Profissionais de TI com uma boa compreensão de ciência de dados podem encontrar empregos lucrativos em saúde, indústria automotiva, desenvolvimento de software e comércio eletrônico, entre muitas outras esferas.

Com essa perspectiva, explicamos algumas tecnologias líderes para você abaixo. Continue lendo para esclarecer suas dúvidas e descobrir quais áreas você deve considerar para o upskilling.

As 10 principais tecnologias de Big Data em 2022

1. Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial (IA), juntamente com tecnologias aumentadas como Machine Learning (ML) e Deep Learning, está estimulando uma mudança não apenas no cenário de TI, mas em todos os setores. É um ramo interdisciplinar da Ciência e Engenharia da Computação que lida com a construção de capacidades humanas em máquinas.

As aplicações vão desde assistentes baseados em voz e carros autônomos até previsões meteorológicas precisas e cirurgias robóticas. Além disso, IA e ML estão potencializando a análise de negócios de forma que a organização possa inovar para o próximo nível. A maior vantagem está em ficar à frente da concorrência, identificando possíveis problemas que os humanos podem ignorar. Tornou-se, portanto, pertinente que profissionais de software e gerentes de projetos de TI estejam cientes dos fundamentos da IA.

2. Tecnologias baseadas em SQL

SQL significa Structured Query language, uma linguagem de computador usada para estruturar, manipular e gerenciar os dados armazenados em bancos de dados. O conhecimento de tecnologias baseadas em SQL, como MySQL, é essencial para funções de desenvolvimento de software. À medida que as organizações vão além da consulta de dados estruturados de bancos de dados relacionais, surgem habilidades práticas em bancos de dados NoSQL para facilitar o desempenho mais rápido.

No NoSQL, você pode encontrar uma gama mais ampla de tecnologias que podem ser usadas para projetar e desenvolver aplicativos modernos. Você pode fornecer métodos específicos para acumular e recuperar dados, que seriam implantados em aplicativos da Web em tempo real e software de análise de Big Data. MongoDB, Redis e Cassandra são alguns dos bancos de dados NoSQL mais populares do mercado.

3. Programação R

R é um software de código aberto que auxilia na computação estatística, visualização e comunicação por meio de ambientes baseados em Eclipse. Como linguagem de programação, R oferece uma variedade de ferramentas de codificação e ritmo.

Mineradores de dados e estatísticos implementam principalmente R para análise de dados. Ele permite plotagem, gráficos e relatórios de qualidade. Além disso, você pode emparelhá-lo com linguagens como C, C++, Python e Java ou integrá-lo ao Hadoop e outros sistemas de gerenciamento de banco de dados.

4. Lagos de dados

Data Lakes são repositórios consolidados de dados estruturados e não estruturados. Durante o processo de acumulação, você pode salvar dados não estruturados como estão ou executar diferentes tipos de análise de dados para transformá-los em dados estruturados. Neste último caso, você precisaria utilizar painéis, visualização de dados, análise de dados em tempo real, etc. Isso aumentaria ainda mais as chances de obter melhores inferências de negócios.

Atualmente, plataformas e microsserviços habilitados para IA pré-integram muitos dos recursos necessários para projetos de data lake. As empresas de análise de dados também estão aplicando cada vez mais aprendizado de máquina em novas fontes de dados de arquivos de log, mídia social, fluxos de cliques e dispositivos da Internet das Coisas (IoT).

As organizações que aproveitam essas tecnologias de big data podem responder melhor às oportunidades e avançar em seu crescimento por meio de envolvimento ativo e decisões informadas.

5. Análise Preditiva

A análise preditiva é uma subparte da análise de Big Data que prevê comportamentos e eventos futuros com base em dados anteriores. É alimentado por tecnologias como:

• Aprendizado de máquina;
• Modelagem de dados;
• Modelagem estatística e matemática.

A formulação de modelos preditivos normalmente requer técnicas de regressão e algoritmos de classificação. Qualquer empresa que implemente Big Data para prever tendências precisa de um alto grau de precisão. Portanto, os profissionais de software e TI devem saber como aplicar tais modelos para explorar e desenterrar relacionamentos entre vários parâmetros. Quando bem feito, suas habilidades e contribuições podem minimizar significativamente os riscos do negócio.

5. Hadoop

O Hadoop é uma estrutura de software de código aberto que armazena dados em um cluster distribuído. Para isso, utiliza o modelo de programação MapReduce. Aqui estão alguns componentes importantes do hadoop que você deve conhecer:

• YARN: Executa tarefas de gerenciamento de recursos (por exemplo, alocação para aplicativos e agendamento de trabalhos).
• MapReduce: Permite que os dados sejam processados ​​em cima do sistema de armazenamento distribuído.
• HIVE: permite que profissionais proficientes em SQL realizem análises de dados.
• PIG: Facilita a transformação de dados em cima do Hadoop como uma linguagem de script de alto nível.
• Flume: Importa dados não estruturados para o sistema de arquivos.
• Sqoop: Importa e exporta dados estruturados de bancos de dados relacionais.
• ZooKeeper: Auxilia no gerenciamento de configuração sincronizando serviços distribuídos no ambiente Hadoop.
• Oozie: vincula diferentes tarefas lógicas para realizar completamente uma tarefa específica.

6. Apache Spark

Spark, uma estrutura de processamento de dados em tempo real, é outra ferramenta obrigatória para aspirantes a desenvolvedores de software. Possui recursos integrados para SQL, aprendizado de máquina, processamento de gráficos e análise de streaming. Alguns casos de uso incluem sistemas de detecção de fraude de cartão de crédito e mecanismos de recomendação de comércio eletrônico.

Além disso, pode ser facilmente integrado ao Hadoop para realizar ações rápidas, dependendo das necessidades do negócio. Acredita-se que o Spark seja mais rápido que o MapReduce no processamento de dados, tornando-o um favorito entre os profissionais de ciência de dados.

A velocidade é uma das principais prioridades das empresas que desejam aproveitar o Big Data. Eles querem soluções que possam coletar informações de fontes diferentes, processá-las e retornar insights e tendências úteis. A urgência e o imediatismo da necessidade despertaram o interesse em tecnologias como Streaming Analytics. Com a ascensão da IoT, espera-se que tais aplicativos cresçam ainda mais. Também é provável que a computação de borda (sistemas que analisam dados próximos à fonte de criação e reduzem o tráfego de rede) presencie uma demanda maior em empresas de big data.

7. Análise Prescritiva

A análise prescritiva está preocupada em orientar as ações para os resultados desejados em uma determinada situação. Por exemplo, pode ajudar as empresas a responder às mudanças do mercado, como o surgimento de produtos limítrofes, sugerindo possíveis cursos de ação. Dessa forma, combina análise preditiva e descritiva.

A análise prescritiva é uma das tecnologias de Big Data mais procuradas em 2022, pois vai além do monitoramento de dados. Ele enfatiza a satisfação do cliente e a eficiência operacional, os dois pilares de qualquer empresa do século XXI.

8. Banco de dados na memória

É crucial que os engenheiros de dados entendam completamente o design e a arquitetura do banco de dados. Dito isto, é igualmente importante acompanhar os tempos e experimentar as próximas tecnologias. Um exemplo é o In-memory Computing (IMC), em que muitos computadores espalhados por vários locais compartilham tarefas de processamento de dados. Os dados podem ser acessados ​​instantaneamente e em qualquer escala. O Gartner estima que os aplicativos do setor ultrapassem a marca de US$ 15 bilhões até o final de 2022.

Já podemos ver os aplicativos IMC florescerem nos setores de saúde, varejo e IoT. Empresas como a e-Therapeutics estão usando-o para descoberta de medicamentos orientada por rede. Considerando que empresas de roupas online como a Zalando conseguiram obter flexibilidade no gerenciamento de volumes crescentes de dados com a ajuda de bancos de dados na memória.

9. Blockchain

Blockchain é a principal tecnologia por trás de criptomoedas como bitcoin. Ele captura de forma exclusiva dados estruturados de uma maneira que, uma vez gravados, nunca podem ser excluídos ou alterados. Isso resulta em um ecossistema altamente seguro, perfeito para bancos, finanças, títulos e seguros (BFSI).

Além do BFSI, os aplicativos blockchain estão ganhando destaque nos setores de bem-estar social, como educação e saúde. Assim, profissionais de software com conhecimento avançado de tecnologias de banco de dados têm uma ampla gama de opções disponíveis.

Com isso, informamos sobre alguns dos principais aplicativos de Big Data a serem observados em 2022. No ritmo atual do avanço tecnológico, o escopo futuro parece expansivo e promissor.

Vamos agora entender como o ensino superior especializado pode ajudá-lo a marcar uma nota neste campo.

Como melhorar as habilidades em Big Data?

O Executive PG Program in Software Development in Big Data da IIIT-Bangalore e upGrad oferece uma especialização em Big Data para preparar a próxima geração de líderes na indústria global de TI.

O curso de 13 meses é ministrado em formato online, dando a flexibilidade necessária aos profissionais que trabalham. Ele facilita o suporte de carreira por meio de feiras de emprego, entrevistas simuladas e sessões de orientação do setor. Você obtém acesso exclusivo a perguntas da entrevista dos principais recrutadores, incluindo Amazon, Google e Microsoft. Você também pode obter certificações adicionais em Ciência de Dados, Estruturas de Dados e Algoritmos. Essas credenciais demonstram suas habilidades para possíveis empregadores.

As opções de estudo, como a descrita acima, são altamente valorizadas pelos profissionais de TI iniciantes. Codificadores, gerentes de projeto, analistas de dados e desenvolvedores de software podem se beneficiar da experiência de aprendizado prática e orientada para o setor.

Esperamos que este blog o familiarize com as principais tecnologias de Big Data de 2022

e motivou você a traçar sua carreira com uma visão renovada!

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