Atualizações sobre o mundo Pentaho

Aquecimento

Para iniciar, cabe uma breve explanação sobre os acontecimentos que têm aquecido o mercado e a comunidade de empresas, usuários e desenvolvedores de soluções de apoio a decisão, que evitam desperdiçar verdadeiros latifúndios com licenças de uso de softwares antigos e criam suas próprias soluções, sob medida, e sem vínculos com quem quer que seja. Nem com vendedores de licenças, nem de servidores nem de consultorias, cursos ou treinamentos caríssimos e infinitos.

Muitos projetos ambiciosos da atualidade, em todo o mundo, só são considerados viáveis por conta das facilidades oferecidas pelo produto Pentaho, uma suíte (um conjunto de softwares integrados entre si) de código aberto, gratuito, que contempla todas as etapas de soluções de Business Analytics e/ou Business Intelligence, end to end. O Pentaho tem sido turbinado, digamos assim, pelas CTools, um conjunto de plugins criados por uma empresa portuguesa, a Webdetails. Em 2013 ela foi comprada pela Pentaho, empresa que mantém o produto com o mesmo nome, que conta com uma versão Enterprise, não gratuita e ainda mais completa que a versão gratuita, a Community. Ambas as versões passam a contar com várias das Ctools como parte integrante, juntamente com o Pentaho Marketplace, responsável pela instalação e gerenciamento de plugins.

Em 2015 a empresa Pentaho foi comprada por um dos maiores grupos do mundo, a Hitachi, um líder global em indústrias, infraestrutura e tecnologia, que tem, entre outros, foco no mercado de IoT, internet das coisas. Eles gerenciam entre outros empreendimentos, usinas nucleares, metrôs, ferrovias e têm uma gama de sensores bastante considerável. Todos estes sensores geram dados, que precisam ser analisados em tempo hábil para que façam algum sentido e ajudem na tomada de decisões, aplicáveis em praticamente todas as esferas da sociedade. Aí é que entra a suíte Pentaho.

Pentaho Day 2017 Brasil - Curitiba/PR

Pentaho Day 2017 - BrasilE ao falarmos de Pentaho, cabe aqui destacar, ainda com certo delay, que o Pentaho Day 2017 Brasil - Curitiba/PR foi fantástico, como sempre. Foram tantos aprendizados e tantos contatos estabelecidos, que vários projetos desde então foram executados aqui na e-Setorial e nos consumiram, mas não podemos deixar de enaltecer mais essa iniciativa da comunidade Pentaho Brasil, que ajuda profissionais e empresas de ramos de atividade e portes diferentes. A título de exemplo, nossos projetos este ano foram tão variados, que foram desde a análise de dados de Educação à Distância, do Enriquecimento de Dados de Pessoas Físicas e Jurídicas do Brasil, a análise de dados Hospitalares para Planos de Saúde, até um sistema completo para gestão de risco em Usinas Hidrelétricas e Barragens. Todos desenvolvidos utilizando o Pentaho em sua versão gratuita, atingindo excelentes resultados.

O maior evento da comunidade Pentaho do Mundo, contou com mais de 400 participantes e teve Palestras, Cases e Minicursos ministrados por algumas das maiores referências sobre o tema, que aconteceu na Universidade Positivo, em Curitiba/PR, no Brasil, nos dias 11 e 12 de maio.

O destaque principal ficou para apresentação de Matt Casters sobre o seu fantástico Web Spoon, que é o Pentaho Data Integration rodando inteiramente na web, facilitando ainda mais o desenvolvimento e manutenção das soluções.

Muito do material produzido e apresentado no evento está disponível no site do evento, inclusive o minicurso oferecido por Eduardo Carvalho, da e-Setorial, com o título "Design Patterns para Tuning Pentaho com Ctools".

Espaço para Tietagem

Eduardo Alves de Carvalho

Analista Sênior de BI na e-Setorial

"Não são todos os dias que encontramos tantos profissionais que admiramos de uma só vez. Não poderia deixar de registrar a confraternização com o norte americano Matt Casters, à esquerda, criador do Pentaho Data Integration e o português Pedro Alves, ao centro, o Criador das CTools, amigo e meu instrutor por diversas oportunidades, desde 2012. E isso acontecendo em minha cidade natal, Curitiba. Pentaho Day Brasil 2017"


Capricho da organização

A organização do evento foi impecável. Deixamos o agradecimento ao amigo Marcio Junior Vieira, da Ambiente Livre, responsável por mais esta edição do evento.

Hitachi Vantara

Hitachi VantaraEm 18 de setembro de 2017 a Hitachi anunciou a formação da Hitachi Vantara, uma empresa cujo objetivo é ajudar as organizações a prosperar nos tempos incertos e turbulentos de hoje e se preparar para o futuro. Esta nova empresa unifica a missão e as operações da Pentaho, Hitachi Data Systems e Hitachi Insight Group em um único negócio, a Hitachi Vantara. Juntas, dão aos líderes empresariais uma vantagem para encontrar e usar o valor em seus dados, inovar inteligentemente e atingir os resultados que são importantes para as empresas e a sociedade.

Apresentando a Vantara: uma combinação de TI, tecnologia operacional (OT) e expertise de domínio. Com o software de integração e análise de dados Pentaho, a Vantara oferece às organizações o poder de capturar e usar dados de forma eficiente a partir da "borda", onde os dados são movidos de forma fluida por sensores e dispositivos fora dos internos do negócio do dia-a-dia e combinam estes dados de sensores com recursos de dados corporativos mais tradicionais para fornecer um alto nível de contexto e previsões inteligentes que levam a resultados comerciais reais.

O que dizem os envolvidos

Donna Prlich

CHIEF PRODUCT OFFICER

A integração e análise de dados Pentaho continuará a evoluir, e a Hitachi Vantara irá investir para se manter à frente dos futuros desenvolvimentos em grandes dados, IoT e aprendizagem de máquinas. Sabemos o que nossos clientes precisam e com o poder e os recursos da Hitachi, podemos levá-los até mais rápido.

Pedro Alves

SVP Community / Product Designer for Pentaho at Hitachi Vantara

Não há planos de mudar a estratégia de código aberto ou parar de fornecer uma edição CE para a nossa comunidade! Essa mudança pode acontecer no futuro? Oh, absolutamente sim! Assim como poderia ter mudado no passado. E quando poderia mudar? Quando ele deixa de fazer sentido; quando deixa de ser mutuamente benéfico. E naquele dia, serei o primeiro a sugerir uma mudança em nosso modelo. Se a opensource nos trouxe aqui em primeiro lugar - mudaremos realmente isso agora que as coisas estão se aquecendo? Nós somos loucos, não estúpidos;)

Em resumo, foi criada uma nova empresa com uma estrutura muito maior, chamada Hitachi Vantara, que continuará a trabalhar com o produto Pentaho nas suas versões Enterprise, paga, e Community, gratuita.

Pentaho 8.0

Hitachi VantaraA comunidade está em polvorosa e no evento mundial da Pentaho, o PentahoWorld 2017, que aconteceu na semana passada, entre 25 e 27 de outubro em Orlando na Florida.

Entre todos os fantásticos cases apresentados, surgiu mais uma novidade bombástica. Foi anunciado a versão 8 do Pentaho, já para o mês que vem.

  • Plataforma e Escalabilidade
    • Worker nodes
    • Novo tema
  • Data Integration
    • Suporte de streaming!
    • Execute configurações para jobs
    • Filtros no Data Explorer
    • Nova experiência de Abrir / Salvar
  • Big Data Vendemos Inteligência Empresarial
    • Melhorias em AEL
    • Formatos de arquivo para Big Data - Avro e Parquet
    • Segurança em Big Data- Suporte para Knox
    • Melhorias de VFS para Clusters de Hadoop
  • Outras
    • Ops Mart para Oracle, MySQL, SQL Server
    • Melhorias na segurança da senha da plataforma
    • Mavenization PDI
    • Alterações de documentação em help.pentaho.com
    • Remoção de recursos:
      • Analisador em MongoDB
      • Plug-in móvel (desativado em 7.1)

Conclusão

Hitachi Vantara Com investimentos que só uma grande corporação pode fazer, o produto tem tudo para se disseminar ainda mais e ganhar espaço dos grandes players. A equipe de desenvolvimento não para, ao contrário dos concorrentes que só pensam em vender licenças de uso de suas ferramentas. Cada vez mais o pentaho traz segurança, facilidade em desenvolver e manter e o melhor de tudo, com funcionalidades que surpreende até aos mais exigentes. É verdade que ainda são necessários conhecimentos em Java Script e MDX para a implementação de dashboards mais específicos, entretanto aplicações simples, mas e poderosas, podem ser criadas em minutos, sem escrever uma linha de código. O caminho é este.

E que venha o Pentaho 8.0!

Links Úteis

E para onde foram os fóruns, wikis e comunidades? Abaixo separamos alguns links importantes, que o deixarão com mais segurança: 

# Dicas
1 Ctools
2 CCC Playground - Documentação dos gráficos Ctools
3 Alguns dashboards de demonstração
4 Pentaho Community website
5 Grupo de usuários Brasil
6 Forum mundial da comunidade
7 Blog Pedro Alves
8 Desenvolvimento, treinamento e consultoria especializada em Pentaho

Referências

Entre os Vs do Big data, velocidade cresce em importância

Ferramentas open source começam a surgir proporcionando análises mais rápidas de grandes volumes de dados. Nem sempre o negócio poderá esperar decisões com espera de vários dias...

O tema Big Data está na mídia e começando a se tornar realidade. Mas curiosamente, até pela inexatidão do nome, atenta-se muito ao fator volume. A capacidade de armazenar dados cresce rapidamente, ao mesmo tempo que seu custo cai. Mas uma variável importante é a velocidade com que, rápida e eficazmente, conseguimos acessar, analisar e tomar decisões baseadas nestas informações. A variável velocidade, ou a velocidade com que o fluxo de informações navega pela organização, é um dos principais Vs dos conceitos embutidos em Big Data.

Velocidade de acesso já é realidade em alguns setores, como financeiro, onde a vantagem competitiva na compra e venda de ações mede-se em microssegundos. Mas à medida que interagimos com as empresas de forma contínua, com nossos smartphones e tablets, elas começam a identificar a importância de interagir com seus clientes durante as próprias interações. Assim, um negócio de comércio eletrônico,  como o da Amazon, propõe recomendações baseadas nos seus padrões de compra no instante em que você está ativo no site. E bancos tentam identificar uma fraude no momento em que você está utilizando um cartão de crédito, em qualquer lugar do planeta.

Mas, vocês pararam para pensar no imenso volume de dados e demanda de processamento que está por trás destas operações? Identificar um padrão de compras ou uma tentativa de fraude envolve a análise de uma montanha de dados estruturados e não estruturados.

Com maior variedade de dados disponiveis, maiores as chances dos algoritmos conseguirem identificar padrões. Em Big Data, a análise, portanto, não se restringe apenas a volumes maiores, mas a um montante mais complexo (diversidade de dados) e a uma velocidade que atenda às necessidades do negócio. Um exemplo interessante é a empresa Dataminr que vasculha cerca de 500 milhões de tuites por dia para buscar informações que mexam com o mercado antes que cheguem ao noticiário. A Dataminr categoriza e analisa cada tuite em tempo real, separando o spam, e comparando a informação com outras fontes de noticias, preços de mercado, padrões climáticos e outros dados para determinar sua importância.

Este quesito, velocidade, tem sido o alvo de inúmeras pesquisas e projetos tecnológicos. Alguns exemplos são o Druid e o Drill. O Drill é a versão open source do Dremel, do Google. Vale a pena estudar um pouco mais a tecnologia Dremel, e para isso sugiro a leitura do texto http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/36632.pdf. Recomendo também olhar o Storm, usado pelo Twitter. É um sistema open source de baixa latência, com o conceito de “stream processing”. Esta modalidade de processamento é necessária quando a aplicação demanda resposta imediata ao dado que chega. Reparem como temos soluções de tecnologia de ponta em open source! Me parece que aos poucos, soluções proprietárias começam a dar lugar a soluções open source, à medida que estas amadurecem e criam um ecossistema consistente em torno de si.

Estas tecnologias complementam o onipresente Hadoop, que foi desenvolvido para operar em batch (tempo muito mais lento...) e provavelmente se consolidarão nos próximos anos. Por sua vez, distribuidores Hadoop, como a Cloudera, desenvolvem soluções que permitem fazer análises rápidas, em cima da massa de dados, sem necessidade de passar por processos batch. O Impala é um exemplo bem emblemático.

Mas temos aí um interessante fato. Ser rápido não significa ser tempo real. Na prática não existe tempo real, mas “quase tempo real”. Tempo real significa que você trata o dado no instante em que ele chega. Trata o dado no presente. Diferente de sistemas como o Drill e o Dremel que tratam dados já armazenados, embora em alta velocidade. O mesmo com o Dataminr, que trata tuites já postados. No dia a dia são poucos os casos de tempo real. Um algoritmo de recomendação como o da Amazon não precisa ser em tempo real. Ele precisa, sim, interagir com o cliente enquanto ele navega pelo site da empresa, o que pode levar alguns segundos ou minutos. Tempo real é necessário para um veículo autonômo como o carro sem motorista do Google, pois tem que tomar decisão no instante que a situação ocorre.

Planejar iniciativas de Big Data passa necessariamente em maior ou menor graus pelos vários Vs, como volume e variedade. Mas, o aspecto velocidade não pode e nem deve ser menosprezado.

Nem sempre o negócio poderá esperar decisões com espera de vários dias...Talvez precisemos analisar e decidir na hora em que o fato está acontecendo.

(*) Cezar Taurion é CEO da Litteris Consulting, autor de seis livros sobre Open Source, Inovação, Cloud Computing e Big Data

Cio.com.br

O poder dos Sistemas de Apoio à Decisão (SAD)

Também chamados de Decision Suport System (DSS), os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) se utilizam de uma série de conceitos, técnicas e ferramentas para transformar dados em informações úteis para auxiliar a tomada de decisões. Para a elaboração de um sistema deste tipo, normalmente muitos profissionais são envolvidos, principalmente nas áreas da Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) e de Negócios e, especificamente, nas áreas de Business Intelligence (BI), Business Analytics (BA), Data Mining, Machine Learning, Estatística, Banco de Dados, Infraestrutura de Software, Inteligência Competitiva, Marketing, Engenharia e Gestão do Conhecimento, entre outras. A interação de distintos perfis de profissionais garante, além da performance e segurança, que os pontos importantes para a instituição (Indicadores Chave - KPI) sejam definidos pelas áreas que têm o devido conhecimento, maximizando o sucesso dos projetos.

Cubo Analítico

Com todos os Indicadores Chave (KPI) definidos, todas as regras de negócio documentadas e a origem de todos os dados conhecida, se inicia o desenvolvimento do SAD. A primeira etapa consiste em ler os dados de todas as fontes definidas no projeto, integrando-os em um grande armazém de dados, o Data Warehouse (DW).

A partir daí vem a grande sacada do Business Intelligence: são criados os Cubos Analíticos, também chamados de Cubos Multidimensionais, um para cada fato a ser analisado e sem limite de quantidade de Dimensões.

Um único cubo deve ser capaz de oferecer, com muita agilidade, todas as informações que um gestor necessita sobre o fato que o cubo analisa. #Todas.

O exemplo ao lado é uma representação gráfica (gif) de um cubo de Movimentações Financeiras composto por 3 dimensões:

  • Tipo de Movimentação Financeira (o que);
  • Data (quando) e
  • Localidade (onde)

Cada uma das dimensões pode ser utilizada para filtrar os dados e selecionar apenas o período desejado. A porção em vermelho corresponde a seleção feita e no último quadro do gif percebemos o quadrado que indica a intersecção de todos os filtros, ou seja, a resposta desejada.

Filtros aplicados: Tipo de movimentação = Vendas, Data = Ano de 2017, Localidade = Estado de São Paulo.

Painéis Interativos

Agora que o cubo analítico é capaz de dar todas as respostas necessárias ao gestor, a próxima etapa é criar painéis interativos (dashboards) que permitam ao próprio usuário refinar suas consultas, simplesmente selecionando por exemplo o Ano e o Mês, sempre com a possibilidade de filtrar ainda mais os dados, clicando nos gráficos (de barras, pizza, etc.) e obtendo respostas precisas e praticamente automáticas, pois todas as técnicas e ferramentas utilizadas permitem que estes dados sejam pré-computados e de fácil acesso. Tendências e desvios do padrão nos dados da instituiçao são facilmente encontrados, visualmente, de forma clara e intuitiva, conforme alguns exemplos abaixo:

Caso Toyota

No final dos anos 90, a empresa enfrentou grandes problemas em sua cadeia de operações. O custo de armazenamento de carros se elevou e ela não estava mais conseguindo fornecer o produto a tempo para seus clientes. Utilizava computadores que geravam uma quantidade enorme de dados e relatórios que não eram utilizados estrategicamente porque nem sempre eram exatos e muitas vezes eram fornecidos tarde demais - o que atrasava a tomada de decisões.

Uma nova CEO foi contratada. Ela identificou algumas soluções: primeiro, a necessidade de um Data Warehouse - um repositório central de dados, organizado e de fácil acesso. Segundo, a necessidade de implementação de ferramentas de software para efetuar a manipulação desses dados. O novo sistema implantado infelizmente não funcionou de maneira correta: a entrada de dados históricos incluiam anos de erros humanos que não foram detectados, dados duplicados, inconsistentes e falta de importantes informações. Tudo isso gerou análises e conclusões precipitadas sobre o funcionamento da distribuidora.

Apenas em 1999 a empresa resolveu implantar uma plataforma de Business Intelligence. Em questão de dias o sistema apresentou bons resultados. Por exemplo, descobriram que a empresa era cobrada duas vezes por um envio especial por trem (um erro de US$ 800.000). Entre 2001 e 2005, o volume de carros negociados aumentou em 40%, o tempo de trânsito foi reduzido em 5%. Esses e vários outros  benefícios ajudaram a Toyota a alcançar as maiores margens de lucro no mercado automotivo desde 2003, e estão aumentando consistentemente a cada ano desde então. Além disso, um estudo realizado pela IDC Inc. em 2011, indicou que a instituição alcançou, naquele ano, um retorno de pelo menos 506% sobre o investimento em BI. Fonte

Pirâmede da Inteligencia

Esse é apenas um dos inúmeros casos que ilustram a eficiência dessas soluções capazes de integrar e interpretar Dados, transformando-os, de alguma forma, em Informação relevante ao seu negócio, possibilitando, com a devida análise, a criação de Conhecimento. Através da utilização e da gestão deste conhecimento nasce a Inteligência.

Conclusão

Mais de 15 anos passaram desde que a Toyota adotou o BI. Atualmente, gera-se mais de 2.5 quintilhões de bytes de dados diariamente no mundo, sendo que 90% dos existentes hoje foram criados nos últimos 2 anos. A tendência é que esse número cresça de uma forma cada vez mais rápida. 

Uma Solução de Apoio à Decisão não precisa custar milhões de dólares nem exigir a venda casada de equipamentos, treinamentos, consultorias e serviços. Pelo contrário, com software livre e com o respaldo de uma consultoria especializada pode-se atingir resultados excelentes e sustentáveis utilizando o equipamento já existente, com qualquer sistema operacional do mercado, podendo ser acessado desde celulares e computadores até mesmo em grandes painéis televisores. Isto tudo com toda a segurança e liberdade de quem tem todo o código fonte em seu poder.

E você, o que vai fazer com os seus dados?

O que é uma Solução de Apoio à Decisão?

Solução de Apoio à Decisão (SAD) também conhecido Business Intelligence ou Business Analytics, é a especialidade da e-Setorial: transformar dados em informações úteis para auxiliar a tomada de decisões. A partir da integração de dados oriundos de diversas fontes, é possível organizá-los, categorizá-los e filtrá-los em uma única plataforma. Oferecemos ferramentas visuais intuitivas que permitem a análise e compartilhamento das informações com sua equipe, assegurando a confiabilidade da escolha do gestor. 

(modelos de dashboards oferecidos pela e-Setorial)

Confira o Workflow das nossas Soluções de Apoio à Decisão.

 

Não entendeu muito bem? A gente exemplifica. O seguinte caso aconteceu com uma distribuidora de carros da Toyota: 

No final dos anos 90, a empresa enfrentou grandes problemas em sua cadeia de operações. O custo de armazenamento de carros se elevou e ela não estava mais conseguindo fornecer o produto a tempo para seus clientes. Utilizava computadores que geravam uma quantidade enorme de dados e relatórios que não eram utilizados estratégicamente porque nem sempre eram exatos e muitas vezes eram fornecidos tarde demais - o que atrasava a tomada de decisões.

Uma nova CEO foi contratada. Ela identificou algumas soluções: primeiro, a necessidade de um Data Warehouse - um repositório central de dados, organizado e de fácil acesso. Segundo, a necessidade de implementação de ferramentas de software para efetuar a manipulação desses dados. O novo sistema implantado infelizmente não funcionou de maneira correta: a entrada de dados históricos incluiam anos de erros humanos que foram desapercebidos, dados duplicados, inconsistentes e falta de importantes informações. Tudo isso gerou análises e conclusões precipitadas sobre o funcionamento da distribuidora.

Apenas em 1999 a empresa resolveu implantar uma plataforma de Business Intelligence. Em questão de dias o sistema apresentou bons resultados. Por exemplo, descobriram que a empresa era cobrada duas vezes por um envio especial por trem (um erro de US$ 800.000). Entre 2001 e 2005, o volume de carros negociados aumentou em 40%, o tempo de trânsito foi reduzido em 5%. Esses e vários outros  benefícios ajudaram a Toyota a alcançar as maiores margens de lucro no mercado automotivo desde 2003, e estão aumentando consistentemente a cada ano desde então. Além disso, um estudo realizado pela IDC Inc. em 2011, indicou que a instituição alcançou, naquele ano, um retorno de pelo menos 506% sobre o investimento em BI.

dado-informacao-conhecimento-inteligencia

Esse é apenas um dos inúmeros casos que ilustram a eficiência dessas soluções capazes de integrar e interpretar dados, transformando-os, de alguma forma, em Informação relevante ao seu negócio, possibilitando, com a devida análise, a criação de Conhecimento. Através da utilização e da gestão deste conhecimento nasce a Inteligência. 

Mais de 15 anos passaram desde que a Toyota adotou o BI. Atualmente, geramos mais de 2.5 quintilhões de bytes de dados diariamente, sendo que 90% dos existentes hoje foram criados nos últimos 2 anos. A tendência é que esse número cresça de uma forma cada vez mais rápida. 

E você, o que vai fazer com os seus dados? 

Serviços

Em busca da informação gerencial estratégica, reunimos as técnicas mais modernas de software, processos e pessoas especializadas para conceber soluções completas de acordo com a sua necessidade. O objetivo é fazer você concentrar seus esforços naquilo que importa: o seu produto ou serviço!

A e-Setorial disponibiliza uma completa gama de serviços voltados para:

SetorialMetrics

MD

Em breve

SetorialMetrics ajuda você a tomar decisões mais inteligentes com base em seus dados, oferecendo software, análise, desenvolvimento e hospedagem de soluções completas de business intelligence.

Nós proporcionamos os tipos de insights profundos que anteriormente estavam acessíveis apenas por grandes empresas dispostas a investir em cientistas de dados em tempo integral. Com SetorialMetrics, qualquer empresa pode tornar-se verdadeiramente orientada por dados.

Este produto e-Setorial destina-se a instituições de todo o mundo que atuam em Educação, Vendas ou Planos de Saúde e têm a necessidade de tomar melhores decisões com base em seus dados, sem arcar com a responsabilidades de criar e manter o processo e a infra-estrutura altamente especializados.

SetorialMetrics.com

Aguarde!

Volume + Variedade + Veracidade + Velocidade + Valor. Entenda os 5 Vs do Big Data.

Apesar de bastante popular, ainda existem muitas dificuldades em conceituar o Big Data. Para auxiliar na compreensão, você precisa entender seus 5 V's:

Volume

Refere-se à quantidade de dados gerados por segundo. Não estamos falando de Terabytes, e sim de Zettabytes ou Brotonbytes. Estima-se que o volume produzido dobre a cada 18 meses. É impossível armazenar e analisar essa quantidade de dados em uma tecnologia de banco de dados tradicional. 


Variedade

Refere-se à variedade de fontes de onde surge essa imensa quantidade de dados. São estruturados (minoria) e não estruturados (maioria), como e-mails, midias sociais, documentos eletrônicos, apresentações, mensagens instantâneas, video, etc.

Veracidade

Refere-se à importância do filtro. Em meio ao enorme volume e variedade de informações, é preciso destacar o que é rico em conteúdo importante para a empresa. 

Velocidade

Refere-se à velocidade em que os dados são gerados e movimentados. Muitas vezes se faz necessários agir praticamente em tempo real sobre o grande volume de informações gerado por segundo: big data permite essa análise sem necessariamente armazená-las em um banco de dados.

Valor

O último V é o que torna tudo relevante: Refere-se ao fato de que de nada adianta você ter acesso ao Big Data se ele não for passível de análise e de ser aplicado no processo de tomada de decisão da empresa, gerando valor aos resultados.

 

Produzimos um fluxo contínuo de informações que podem e devem ser monitoradas e analisadas. Entender os 5 V's é apenas o passo inicial para compreender os impactos potenciais dessa tecnologia - o que é essencial para organizações que querem se manter competitivas na economia digital. 

Conheça o serviço de Análise de Big Data da e-Setorial clicando aqui