Sistema de coleta de dados em tempo real
Dependendo da finalidade para a qual os dados serão utilizados, o processo de coleta de dados realizado com a ajuda de um software de coleta de dados em tempo real pode parecer diferente de uma organização para outra.
De onde os dados podem ser retirados?
Se o seu objetivo é ajudar os usuários a tomar decisões com base em dados altamente especializados, você precisará implementar integrações de terceiros com fontes de dados. Se quiser analisar os usuários para oferecer-lhes serviços personalizados, você precisará coletar dados sobre os usuários e seu comportamento. De qualquer forma, seu objetivo é otimizar os processos de atendimento ao cliente.
Integrações de terceiros. Para obter dados de APIs, sugerimos usar um rastreador, um agendador e fonte de eventos. Empregando serviços de ciência de dados pode aumentar ainda mais a eficiência dessas integrações, garantindo um fluxo de dados contínuo e recursos analíticos avançados. Um rastreador usa um agendador para solicitar periodicamente dados de APIs de terceiros e registra esses dados em um banco de dados. O fornecimento de eventos ajuda a atualizar dados e publicar eventos automaticamente; ele aplica uma abordagem centrada em eventos para persistência: um objeto de negócios é persistido armazenando uma sequência de eventos que alteram o estado. Se o estado de um objeto mudar, um novo evento será adicionado à sequência.
Dados do cliente. Você pode coletar dados do cliente solicitando-os diretamente aos usuários (por exemplo, quando eles se inscrevem). Tecnologias como cookies e web beacons em seu site podem ajudá-lo a monitorar o histórico de navegação dos visitantes. Mídia social, e-mail e registros da empresa sobre clientes também são ótimas fontes de extração de dados.
Dispositivos conectados à IoT. Sensores instalados em armazéns, caminhões, bancos, caixas eletrônicos ou hospitais podem gerar muitos dados valiosos em tempo real. Acionados por qualquer atividade física, eles podem coletar e transmitir dados em tempo real que podem ser imediatamente utilizados para análise.
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Três tipos de dados coletados
Existem três tipos de dados que geralmente são coletados de armazenamento em nuvem, servidores, sistemas operacionais, sensores incorporados, aplicativos móveis e outras fontes.
Dados estruturados. Esses dados são lineares e armazenados em um banco de dados relacional (como uma planilha). Os dados estruturados são muito mais fáceis de trabalhar com as ferramentas de big data do que os dados semiestruturados e não estruturados. Infelizmente, os dados estruturados representam apenas uma pequena porcentagem dos dados modernos.
Dados semiestruturados. Este tipo de dados fornece alguns atributos de marcação. Mas não é facilmente compreendido pelas máquinas. Arquivos XML e mensagens de e-mail são exemplos de dados semiestruturados.
Dados não estruturados. Hoje em dia, a maioria dos dados não é estruturada. É produzido principalmente por pessoas na forma de mensagens de texto, postagens em mídias sociais, vídeos, gravações de áudio e assim por diante. Como esses dados são diversos (e parcialmente aleatórios), são necessárias tempo e esforço das ferramentas de big data para entendê-los.
Talvez seja necessário armazenar dados anteriores para permitir que um usuário os compare com eventos em tempo real. Por exemplo, um aplicativo de apostas esportivas pode ajudar os usuários a fazer apostas com base em dados antigos, visualizando análises de um determinado ano. Um usuário também pode comparar um tipo específico de dados no período atual.
É por isso que um banco de dados deve ser capaz de armazenar e transmitir dados a um usuário com latência mínima. Os bancos de dados devem ser capazes de armazenar centenas de terabytes de dados, gerenciar bilhões de solicitações por dia e fornecer quase 100% de tempo de atividade. Bancos de dados NoSQL como o MongoDB são normalmente usados para enfrentar esses desafios.
Os dados que você coleta precisam ser processados e classificados. Vamos discutir como isso deve ser feito.
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