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O que é fast data e por quê ele é a evolução do Big Data

Fast Data: Conheça a evolução do Big Data

O Fast Data é uma tendência que traz ferramentas potentes que proporcionam uma análise e processamento de dados em tempo real.

Com ele, é possível pensar em estratégias e ações que conversem com o momento atual da sua empresa, ou com alguma situação específica, de acordo com as informações armazenadas no Big Data. 

Acontece que, a população, como um todo, está produzindo uma quantidade muito grande de dados. Esses dados precisam ser processados, analisados e transformados em informação, para que após esse processo, sejam utilizados dentro de um determinado contexto.

E é aí que entra o Fast Data.

 

Entendendo o Fast Data?

Em uma época onde a compulsão pela análise de dados não estava sendo suprida pelas ferramentas já existentes, surgiu o Fast Data. Ele é uma tendência que reinventa esse processo e a forma como é feito. 

Com o Fast Data, as análises de informações são realizadas em tempo real. Para isso, são necessárias duas etapas: na primeira, o sistema reconhece o texto e realiza uma análise comportamental a partir do Big Data.

Na segunda etapa, o sistema aplica a análise comportamental em uma informação de tempo real.

Como exemplo prático, temos os e-commerces. Quando um usuário acessa pela primeira vez o site de uma loja e busca por determinadas peças, todo o comportamento do mesmo será analisado.

E, no momento em que este usuário retornar, em uma outra sessão, o sistema saberá – com base no seu comportamento – quais as ofertas que irão interessar a este cliente.

Saiba mais sobre as principais tendências da transformação digital.

 

Projetando Arquiteturas de Fast Data

Por muito tempo, o Big Data significava usar Hadoop e bancos de dados NoSQL. Ou seja, os motores de busca funcionavam com dados coletados por rastreadores web, que eram processados durante a noite para oferecer resultados atualizados no dia seguinte.

O Fast Data, por sua vez, é mais moderno e reduz o tempo entre os dados que chegam e a extração de valor desses dados. O processamento em tempo real é o oposto do processamento em batch. 

Em arquiteturas de Fast Data, os eventos individuais são processados à medida que chegam. Sendo assim, construir arquiteturas de Fast Data que podem fazer esse tipo de processamento de milissegundos, significa usar sistemas e abordagens que forneçam processamento de dados real-time (ou near real-time) e econômico focados na produtividade. 

Uma arquitetura de Fast Data deve satisfazer esses requisitos:

  • Aquisição e ingestão de dados atualizados e confiáveis;
  • Armazenamento e consulta flexíveis;
  • Ferramentas de análise sofisticadas.

 

Também é importante mencionar que os componentes de arquitetura devem cumprir algumas regras, sendo elas: 

  • Reativos: escalabilidade com base na demanda
  • Resilientes: contra falhas em todos os sistemas distribuídos
  • Responsivos: mesmo quando as falhas limitam a capacidade de fornecer serviços

 

Sendo que os modernos sistemas de Fast Data são compostos por quatro estágios de transformação:

  • Aquisição
  • Armazenamento
  • Processamento e análise
  • Apresentação e visualização

 

 Entenda melhor como transformar dados em informação, clicando aqui.

 

Por que Fast Data é importante?

Um dos principais motivos que fazem o Fast Data ser tão importante é justamente a gestão em tempo real. Isso porque, com a utilização das ferramentas corretas, a análise de informações proporcionam a tomada de decisão muito mais assertiva e atualizada.

 Além disso, é possível ter uma usabilidade maior em relação às informações, visto que elas são analisadas no momento em que foram disponibilizadas e podem auxiliar em estratégias mais direcionais. 

Nossa sociedade, como um todo, muda em segundos. Comportamentos, características, gostos, profissões, inspirações, etc., todas essas mudanças impactam diretamente nos dados e informações disponíveis. 

As ferramentas de Fast Data conseguem acompanhar essas mudanças e analisar esses dados e informações, sendo essencial na gestão eficiente da sua empresa. 

 Se a sua empresa ainda não utiliza o Fast Data, não perca mais tempo. Fique por dentro de todas as novidades e tendências da transformação digital e não fique para trás no mercado.

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Planejamento

O planejamento do sprint é um evento no scrum que inicia o sprint.

O objetivo desse planejamento é definir o que pode ser entregue no sprint e como esse trabalho vai ser alcançado.

O planejamento do sprint é feito em colaboração com toda a equipe Scrum.

Desenvolvimento

Desenvolvemos seu projeto em seu ambiente ou em nossas instalações, com profissionais sob sua gestão, sob a nossa, ou compartilhada, com o uso do Outsourcing.

Todo o acompanhamento ocorre a partir de metodologias, frameworks e ferramentas de gestão participativa no desenvolvimento da solução.

A partir deste processo, temos a versão Beta para testes.

Nesta etapa, realizamos a documentação das soluções, inclusive as já existentes.

As entregas são sempre acompanhadas de descritivos funcionais e técnicos, possibilitando a compreensão da solução e sua divulgação.

Homologação

Nossos analistas de qualidade agregam valor final à sua solução, garantindo a superação do resultado esperado.

Produzimos roteiros e evidências de testes que auxiliam no processo de validação do cliente.

É na etapa da homologação, que ocorre a comprovação, pelo cliente e demais partes interessadas, de que o produto resultante do projeto de software atende aos critérios exigidos.

Revisão

Nessa etapa lidaremos com a Sprint Review.

Ou seja, validaremos as entregas da equipe e verificaremos se os critérios estabelecidos no planejamento foram executados.

É o momento de coletar os feedbacks do que a equipe construiu.

Em outras palavras, essa etapa pode ser entendida como uma conversa entre a equipe e as partes interessadas sobre como melhorar o produto.

No fim de cada Sprint, o time se reúne para falar sobre o processo.

Retrospectiva

A etapa de retrospectiva é como um ritual de avaliação do Sprint que acabou de se encerrar.

Nessa reunião, o Time Scrum considera o que foi bom e o que deve ser melhorado, traçando planos de ações em busca da melhoria contínua do processo.