O software de análise de big data fornece insights sobre grandes e complexos conjuntos de dados coletados de clusters de big data, ajudando os usuários de negócios a entender tendências, padrões e anomalias nos dados através de visualizações, relatórios e painéis, muitas vezes exigindo linguagens de consulta para extrair dados de sistemas de arquivos não estruturados.
Capacidades Principais do Software de Análise de Big Data
Para se qualificar para inclusão na categoria de Análise de Big Data, um produto deve:
- Consumir dados, consultar sistemas de arquivos e conectar-se diretamente a clusters de big data
- Permitir que os usuários preparem conjuntos de dados complexos de big data em visualizações de dados úteis e compreensíveis
- Criar relatórios, visualizações e painéis aplicáveis aos negócios com base em descobertas dentro dos conjuntos de dados
Casos de Uso Comuns para Software de Análise de Big Data
Engenheiros de dados, analistas e equipes de inteligência de negócios usam software de análise de big data para extrair valor de ambientes de dados não estruturados em larga escala. Casos de uso comuns incluem:
- Consultar e analisar grandes clusters de dados Hadoop ou distribuídos para revelar insights de negócios
- Detectar padrões e anomalias em conjuntos de dados de alto volume para tomada de decisões operacionais ou estratégicas
- Construir gráficos e painéis de autoatendimento para partes interessadas não técnicas a partir de fontes de big data
Como o Software de Análise de Big Data Difere de Outras Ferramentas
O software de análise de big data é focado exclusivamente em manipular clusters de dados complexos e em larga escala em visualizações compreensíveis, diferenciando-se de plataformas de análise, que suportam uma ampla gama de fontes de dados e conectores além do big data. As duas categorias são mutuamente exclusivas. Ferramentas de análise de big data são comumente usadas em empresas que executam Hadoop em conjunto com software de processamento e distribuição de big data e integram-se com software de data warehouse como o hub central para dados integrados. Algumas soluções também aproveitam aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para permitir consultas em linguagem natural.
Insights da G2 sobre Software de Análise de Big Data
Com base nas tendências de categoria na G2, a flexibilidade de consulta e a escalabilidade para grandes conjuntos de dados se destacam como capacidades notáveis. A geração mais rápida de insights a partir de ambientes de dados complexos se destaca como o principal benefício da adoção.