{"id":8699,"date":"2021-08-01T15:40:12","date_gmt":"2021-08-01T18:40:12","guid":{"rendered":"https:\/\/geoblog.mkwebb.com.br2\/?p=8699"},"modified":"2025-01-09T09:44:48","modified_gmt":"2025-01-09T12:44:48","slug":"como-analisar-dados-em-tempo-real-com-google-cloud-e-gerar-insights-valiosos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geoambiente.com.br\/blog\/como-analisar-dados-em-tempo-real-com-google-cloud-e-gerar-insights-valiosos\/","title":{"rendered":"Como analisar dados em tempo real com Google Cloud?"},"content":{"rendered":"\r\n

Entender o comportamento do consumidor, compreender as oportunidades de um segmento e avaliar os pontos fortes e fracos da concorr\u00eancia. Tudo isso come\u00e7a com uma estrat\u00e9gia data-driven<\/strong>. Mas voc\u00ea sabe como analisar os dados da sua empresa em tempo real para aproveitar todo o potencial que eles oferecem para o neg\u00f3cio?

Os dados ser\u00e3o cada vez mais em tempo real, por natureza. Segundo o IDC, at\u00e9 2025 mais de um quarto de todos os dados gerados no mundo ser\u00e3o em tempo real.

O Google Cloud <\/strong>oferece in\u00fameros recursos para transformar os dados em vantagem competitiva e em insights determinantes para oferecer a melhor experi\u00eancia aos consumidores.

Comece a aproveitar agora mesmo o potencial dos dados com as capacidades da nuvem do Google. Para tanto, detalhamos a seguir como utilizar as principais ferramentas da Google Cloud Platform (GCP) <\/strong>para alavancar sua estrat\u00e9gia data-driven.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<\/span>\r\n\r\n\r\n\r\n

Por que analisar dados em tempo real?<\/span><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Conforme o Google, as decis\u00f5es de neg\u00f3cios tomadas no Google Cloud com base em dados em tempo real ser\u00e1 cada vez mais comum. Mas o que est\u00e1 impulsionando esse crescimento?

H\u00e1 diversos fatores que apontam para uma tend\u00eancia geral de digitaliza\u00e7\u00e3o<\/strong>. N\u00e3o estamos falando apenas de neg\u00f3cios, mas da sociedade em geral. Isso inclui a emerg\u00eancia de dispositivos digitais, ind\u00fastrias habilitadas para IoT (como manufatura e log\u00edstica), o avan\u00e7o do e-commerce, a dissemina\u00e7\u00e3o das comunica\u00e7\u00f5es digitais e consumo de m\u00eddia digital.

Aproveitar os dados em tempo real<\/strong> gerados por essas atividades fornece \u00e0s empresas a oportunidade de analisar melhor seu mercado, concorr\u00eancia e, sobretudo, os clientes. Tanto que esses \u00faltimos esperam cada vez mais serem abordados de forma personalizada, com ofertas, recomenda\u00e7\u00f5es e experi\u00eancias.

Por fim, a an\u00e1lise de dados em tempo real possibilita implementar a\u00e7\u00f5es r\u00e1pidas com base em insights<\/strong>. Ao mesmo tempo que a digitaliza\u00e7\u00e3o gera dados em tempo real, fornece a oportunidade para conduzir uma a\u00e7\u00e3o imediata. Isso permite recomenda\u00e7\u00f5es sobre locais e lojas de acordo com a localiza\u00e7\u00e3o do usu\u00e1rio; o direcionamento de frotas de ve\u00edculos de delivery com base em informa\u00e7\u00f5es de tr\u00e1fego em tempo real; a adequa\u00e7\u00e3o de um processo de fabrica\u00e7\u00e3o conforme demanda; e outras aplica\u00e7\u00f5es.

Em suma, os dados permitem conduzir um neg\u00f3cio mais \u00e1gil e eficiente!<\/p>\r\n<\/span>\r\n\r\n\r\n\r\n

Google Cloud: como analisar dados em tempo real<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Coletar, processar e acionar dados em tempo real \u00e9 uma tarefa desafiadora, j\u00e1 que o volume e a velocidade dos dados em tempo real podem variar muito.

A boa not\u00edcia \u00e9 que o GCP facilita esse processo, uma vez que disponibiliza n\u00e3o apenas a infraestrutura de servidores do Google, mas solu\u00e7\u00f5es de organiza\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de dados totalmente gerenciadas. A coleta, higieniza\u00e7\u00e3o e organiza\u00e7\u00e3o desses dados em forma de dashboards e relat\u00f3rios apoia a tomada de decis\u00f5es, especialmente em um ambiente protegido pelo padr\u00e3o de seguran\u00e7a do Google, com controles de privacidade.

Assim, o Google Cloud oferece solu\u00e7\u00f5es de armazenamento de dados com an\u00e1lise <\/a>(data warehouse)<\/strong>, bem como servi\u00e7os de transforma\u00e7\u00e3o de dados baseadas em processos ETL \u2014 do ingl\u00eas Extract Transform Load (Extrair Transformar Carregar) \u2014 <\/strong>necess\u00e1rios para limpar, filtrar, agregar o dado de maneira que ele possa ser \u00fatil.

Dentre os recursos do Cloud, o Dataflow<\/strong>, juntamente com o Pub\/Sub<\/strong><\/a> atendem aos principais desafios na hora de analisar dados em tempo real, uma vez que oferecem desempenho, dimensionamento, disponibilidade, seguran\u00e7a e muito mais, tudo de forma autom\u00e1tica.

O Dataflow <\/strong><\/a>garante que os dados sejam processados \u200b\u200bde forma confi\u00e1vel e consistente exatamente uma vez, para que os engenheiros de dados possam confiar nos resultados que seus sistemas produzem.

Os trabalhos no Dataflow s\u00e3o escritos usando o SDK do Apache Beam, que oferece escolha de linguagem de programa\u00e7\u00e3o para o Dataflow (al\u00e9m da portabilidade). Finalmente, o Dataflow tamb\u00e9m permite que os engenheiros de dados alternem facilmente entre os dois modos de streaming em lote, o que significa que os usu\u00e1rios podem experimentar resultados em tempo real e processamento em lote econ\u00f4mico, sem altera\u00e7\u00f5es no c\u00f3digo.

J\u00e1 o Pub\/Sub<\/strong> \u00e9 uma ferramenta do Google Cloud que realiza a entrega de mensagens e efetua o processamento para sistemas baseados em eventos e an\u00e1lise de streaming de dados.

Juntos, Dataflow e Pub\/Sub oferecem uma experi\u00eancia integrada e f\u00e1cil de operar que possibilita an\u00e1lises em tempo real para empresas que n\u00e3o t\u00eam grandes equipes de engenheiros de dados especializados.

De acordo com o Google, alguns clientes que possuem equipes pequenas, de apenas seis engenheiros, conseguem processar bilh\u00f5es de dados e eventos por dia gra\u00e7as a essas capacidades do GCP. Na pr\u00e1tica, esses times criam seus pipelines e deixam o resto por conta do Google Cloud!<\/p>\r\n<\/span>\r\n\r\n\r\n\r\n

Data-driven: como prover insights em tempo real para toda a organiza\u00e7\u00e3o?<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Para garantir acesso a dados em tempo real para analistas de dados e analistas de neg\u00f3cios, \u00e9 preciso habilitar os dados para serem inseridos rapidamente no data warehouse.

O BigQuery <\/strong><\/a>do GCP foi projetado para ser \u201csempre r\u00e1pido, sempre atualizado\u201d e permitir inser\u00e7\u00f5es de streaming no data warehouse a milh\u00f5es de eventos por segundo. Assim, os usu\u00e1rios do data warehouse adquirem a capacidade de trabalhar com os dados mais recentes, tornando sua an\u00e1lise mais oportuna e precisa.

Al\u00e9m dos insights que os analistas de dados extraem do data warehouse, h\u00e1 possibilidade de aplicar recursos de machine learning (aprendizado de m\u00e1quina) fornecidos pelo BigQuery ML<\/strong> nos dados transmitidos em tempo real. Se os analistas de dados precisam acessar fontes de dados que n\u00e3o est\u00e3o atualmente no warehouse, o Dataflow SQL permite que eles conectem novas fontes de streaming de dados com algumas linhas simples de SQL.

Esses recursos t\u00eam efeitos em cascata, de modo que os analistas de neg\u00f3cios t\u00eam \u00e0 disposi\u00e7\u00e3o dashboards alimentados diretamente do data warehouse. O BI Engine<\/strong> do BigQuery permite a consulta a esses dados em menos de um segundo, com alta simultaneidade para casos de uso de BI.

Incluir dados em tempo real no data warehouse oportuniza aos analistas de neg\u00f3cios (e \u00e0queles que dependem deles) uma vis\u00e3o completa do que est\u00e1 acontecendo nos neg\u00f3cios neste momento. Al\u00e9m do BI, os workflows baseados em dados e os recursos de aplicativos de dados da Looker <\/strong>se beneficiam de dados de atualiza\u00e7\u00e3o r\u00e1pida no BigQuery.<\/p>\r\n<\/span>\r\n\r\n\r\n\r\n

Google Cloud e desenvolvedores ETL<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

O Data Fusion <\/strong><\/a>\u00e9 a ferramenta de ETL <\/strong>sem c\u00f3digo do Google Cloud. Ela oferece recursos de processamento em tempo real para desenvolvedores de ETL<\/strong> (Extract Transform Load ou Extrair Transformar Carregar) <\/strong>com um simples apertar de bot\u00e3o.

Os usu\u00e1rios do Data Fusion podem configurar facilmente seus pipelines para processar dados em tempo real e coloc\u00e1-los em qualquer servi\u00e7o de armazenamento ou banco de dados no Google Cloud.

Al\u00e9m disso, a capacidade do Data Fusion de utilizar diversos conectores predefinidos, transforma\u00e7\u00f5es, coletores e muito mais \u2013 incluindo APIs de machine learning \u2013 e operacionalizar tudo isso em tempo real oferece \u00e0s empresas alt\u00edssima flexibilidade, sem a necessidade de escrever qualquer c\u00f3digo.<\/p>\r\n<\/span>\r\n

Conte\u00fado complementar:<\/strong><\/p>\r\n

\"Guia:<\/a><\/div>\r\n
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Entender o comportamento do consumidor, compreender as oportunidades de um segmento e avaliar os pontos fortes e fracos da concorr\u00eancia. Tudo isso come\u00e7a com uma estrat\u00e9gia data-driven. Mas voc\u00ea sabe como analisar os dados da sua empresa em tempo real para aproveitar todo o potencial que eles oferecem para o neg\u00f3cio? 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