Sobre as Cookies neste site Nossos sites requererem alguns cookies para funcionarem corretamente (obrigatório). Além disso, outros cookies podem ser usados com seu consentimento para analisar o uso do site, melhorar a experiência do usuário e para publicidade. Para obter mais informações, revise as opções de. Ao visitar nosso website, você concorda com nosso processamento de informações conforme descrito nadeclaração de privacidade da IBM. Para proporcionar uma navegação tranquila, suas preferências de cookie serão compartilhadas nos domínios da web da IBM listados aqui.
Análise de big data
Aproveite uma análise de dados eficaz de big data para analisar o volume, a velocidade e a variedade crescentes de dados a fim de receber os melhores insights
A análise de big data é o uso de técnicas analíticas avançadas em conjuntos de big data muito grandes e diversos, que incluem dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, de diferentes fontes e em diferentes tamanhos, de terabytes a zettabytes.
O que exatamente é big data? Big data pode ser definido como diversos conjuntos de dados cujo tamanho ou tipo está além da capacidade dos bancos de dados relacionais tradicionais de capturar, gerenciar e processar os dados com baixa latência. As características do big data incluem alto volume, alta velocidade e alta variedade. As fontes de dados estão se tornando cada vez mais complexas quando comparadas com os dados tradicionais porque são impulsionadas pela inteligência artificial (IA), pelos dispositivos móveis, pelas redes sociais e Internet das Coisas (IoT). Por exemplo, os diferentes tipos de dados têm origem em sensores, dispositivos, vídeo/áudio, redes, ficheiros de registo, aplicações transacionais, web e redes sociais, muitos deles gerados em tempo real e em grande escala.
Com a análise de big data, você pode estimular uma tomada de decisão melhor e mais rápida com modelagem e previsão de resultados futuros e inteligência de negócios aprimorada. Ao criar sua solução de big data, considere softwares de código aberto como Apache Hadoop, Apache Spark e todo o ecossistema Hadoop como ferramentas econômicas e flexíveis de processamento e armazenamento de dados, que são projetadas para trabalhar com o alto volume de dados gerados atualmente.
Benefícios da análise de big data
As empresas podem acessar um grande volume de dados e analisar uma grande variedade de fontes de dados para obter novos insights e tomar decisões com base nisso. Comece pequeno e dimensione para trabalhar com dados de registros históricos e em tempo real.
Ferramentas flexíveis de processamento e armazenamento de dados podem ajudar as organizações a economizar custos de armazenamento e análise de grandes quantidades de dados. Descubra padrões e insights que o ajudam a identificar e fazer negócios com mais eficiência.
Analisar dados de sensores, dispositivos, vídeo, logs, aplicações transacionais, web e mídias sociais possibilita que uma organização seja baseada em dados. Avaliar as necessidades dos clientes e os riscos potenciais e criar novos produtos e serviços.
Aumente a velocidade das análises em uma plataforma de big data integrada, que combina a distribuição Hadoop da Cloudera com o ecossistema de produtos da IBM e Cloudera.
Obter baixa latência, alto desempenho e uma única conexão de banco de dados para fontes diversas com uma engine híbrida SQL-on-Hadoop para consultas avançadas de dados.
A IBM e a Cloudera se uniram para criar serviços de dados e IA de nível empresarial líderes do setor, utilizando ecossistemas de código aberto, todos projetados para alcançar análises de dados e IA mais rápidas em escala.
O único armazenamento de dados aberto do setor otimizado para todos os dados governados, análises e cargas de trabalho de IA na nuvem híbrida.
Saiba como eles estão conduzindo análises de dados avançadas com um data lake de nível corporativo, seguro, governado e baseado em código aberto.
Escolha o seu caminho de aprendizado, independentemente do nível de conhecimento, com cursos sem custo sobre ciência de dados, IA, big data e mais.
