Big Data – Como lidar com tantos dados
16 de julho de 2015
Se não houver inteligência no processo de análise, não servirão para nada. É aí que entra o Big Data. Decupar essa imensa quantidade de informações que circula entre equipamentos e pessoas e apenas entre as máquinas é o ouro do século XXI.
Nesse cenário, o principal desafio será a escolha e o gerenciamento dos diferentes métodos de análises de dados. O ponto de partida para lidar com esse universo infindável é definir os objetivos da estratégia digital da companhia. O gestor deve avaliar qual o diferencial de sua marca e o posicionamento buscado – e onde quer chegar.
Outro ponto importante é internalizar a inteligência e a estratégia. De nada adianta imaginar que um software de analytics resolverá todos os problemas. Ele é como um foguete: sobe, mas precisa de bons pilotos para levar ao destino correto.
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Como a integração entre dados estruturados, conhecimento corporativo e inteligência artificial amplia o acesso à informação e apoia decisões em diferentes áreas da empresa.
Como a integração de dados, a visão Customer 360 e a inteligência artificial ajudam empresas a conhecer melhor seus clientes e a transformar informações dispersas em decisões de negócio.
Entenda como as duas plataformas trabalham com engenharia de dados, analytics, governança e inteligência artificial, e quais critérios considerar antes de investir em uma arquitetura de dados. A escolha de uma plataforma de dados influencia diretamente como uma empresa organiza suas informações, desenvolve soluções analíticas, controla custos e prepara sua estrutura tecnológica para novas demandas de negócio. Nesse cenário, Databricks e Snowflake aparecem frequentemente entre as alternativas avaliadas por organizações que precisam modernizar seus ambientes de dados. Ambas oferecem recursos para processamento, análise, governança e inteligência artificial, mas possuem características arquiteturais e abordagens de desenvolvimento que merecem atenção. A comparação entre Databricks e Snowflake envolve muito mais do que funcionalidades disponíveis em cada plataforma. Uma organização que pretende modernizar seu data warehouse tem prioridades diferentes de outra que precisa integrar dados de múltiplas fontes, processar eventos em tempo real ou desenvolver aplicações de machine learning e IA generativa. Entender essas diferenças ajuda a construir uma arquitetura coerente com os requisitos técnicos, o investimento disponível e os objetivos de crescimento da empresa.
