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BigQuery | Consulta sem cartão de crédito: introdução da sandbox
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BigQuery | Consulta sem cartão de crédito: introdução da sandbox

Hoje o google anunciou o sandbox do BigQuery, um caminho sem cartão de crédito para permitir que novos usuários e alunos façam experiências com o BigQuery sem custo, sem precisar inserir informações de cartão de crédito. À medida que as organizações começam a coletar mais e mais dados, muitas descobrem que um data warehouse sem servidor, como o BigQuery, é a única plataforma que pode ser dimensionada para atender às suas necessidades. O BigQuery também fornece uma interface flexível baseada na Web para executar consultas avançadas em grandes conjuntos de dados públicos. Agora você pode explorar esses dois benefícios do BigQuery sem nenhum compromisso financeiro.

O BigQuery é o data warehouse de nuvem sem servidor do Google, tão simples que você só precisa de uma consulta SQL padrão e de sua curiosidade para começar a gerar insights. Se você tiver interesse em saber mais sobre a documentação do BigQuery, poderá encontrá-lo aqui.

Como usuário do sandbox do BigQuery, você pode acessar o mesmo poder computacional dos usuários pagantes e, assim como os usuários pagantes, executa consultas SQL em grandes e pequenos conjuntos de dados, além de usar novos recursos, como o BigQuery Machine Learning e o BigQuery Geospatial Information Systems .

O sandbox do BigQuery oferece até 1 terabyte por mês de capacidade de consulta e 10 GB de armazenamento gratuito. Todas as tabelas e partições possuem uma política de retenção de 60 dias. Alguns recursos do BigQuery não estão incluídos na caixa de proteção (DML, streaming, serviço de transferência de dados). Se você quiser usar esses recursos, basta clicar em Atualizar no console (veja a imagem abaixo), que o guiará pelo processo de fornecer suas informações de pagamento.

Para saber mais sobre o sandbox do BiQuery acesse o artigo completo no Google Cloud

O que é e como funciona o Big Data
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O que é e como funciona o Big Data

Entenda de uma vez por todas como essa tecnologia vem revolucionando o mundo

Você sabe, na prática, o que é big data?

Apesar de novo, a utilização do big data já é feita em grande escala pela maioria das empresas de tecnologia.

Para simplificar de vez, explicaremos o que é o big data, qual é o seu conceito central, aplicações e usabilidades.

No final do texto você entenderá de vez o que esse termo, que é tão falado por aí, significa.

Se tiver qualquer dúvida ou sugestão, deixe nos comentários abaixo.

Boa leitura!

O conceito de Big Data

A internet é a responsável pela disseminação de centenas de milhares de informações por minutos. Era natural que em algum momento esses “blocos gigantes de informações” se tornassem robustos o suficiente para analisá-los e absorvê-los.

O conceito de big data vem exatamente do ato de recolhimento e armazenamento de quantidades consideráveis de dados, para análise posterior.

Existe uma definição, cunhada por Doug Laney (um famoso analista), que estabelece o big data, como:

– Organização de um alto volume de dados, com variáveis fontes de informação.
– Capacidade de acesso altamente rápido, tanto para armazenamento, quanto para acesso desses dados.
– Possibilidade de diversos formatos de dados – sejam estruturados, números ou tradicionais.
Essas 3 definições são amplas, porém abrangem perfeitamente a capacidade e conceito principal do Big Data.

A pergunta que fica, é: Por que esse tipo de armazenamento é importante hoje em dia?

A importância do Big Data

Se você acha que o foco do Big Data é apenas acumular os dados, está bastante equivocado. Não se trata de QUAIS DADOS ou COMO SERÃO ESTRUTURADOS, o foco é O QUÊ FAZER COM ESSES DADOS.

Você pode utilizar esses dados para montar estratégias de redução de custos, focado na análise matemática feita, quanto reduzir tempo ou apenas tomar decisões mais inteligentes, e data driven.

Mas, as possibilidades são infinitas. Utilizando os dados armazenados com as técnicas de Big Data, você pode por exemplo, mensurar (analiticamente) as suas campanhas de marketing, entendendo o que deu ou não certo.

Como se tratam de números, se alinharmos um bom trabalho de BD, com o uso de estatísticas, podemos chegar até a certas predições do mercado.

Conclusão: Una o Big Data à outras áreas

Você já deve ter conseguido ter um parâmetro geral de como o big data funciona. É importante ressaltar que o armazenamento de todos esses dados de nada adianta, caso um bom trabalho de “leitura” não seja feito.

Mais importante que acumular os dados, é “limpá-los e aprender a lê-los”. De outra forma, você terá milhares de números e informação que não servirão para absolutamente nada.

Estude áreas como: estatística, ciência da computação e matemática, e gere uma estratégia holística, utilizando à análise das ciências exatas, com o grande volume de dados do Big Data.

Com certeza você tirará insights importantes para o seu processo de negócios, independente da sua área de atuação ou segmento.