Quais ferramentas SAP são mais populares em Big Data?

Grandes dados. Onde estaríamos sem ele? As empresas certamente não seriam tão competitivas. Na verdade, as empresas seriam mais parecidas com as dos anos 90 ou até antes, quando as empresas estavam constantemente sob o controle e a orientação de um departamento de marketing que tinha ferramentas rudimentares para lidar com tarefas monumentais.

Felizmente, todas as empresas tinham as mesmas ferramentas, por isso não importava se o seu negócio crescia a passo de caracol, porque isso era obrigatório na época.

Isso foi então, isto é agora, e no agora as empresas têm ferramentas que podem fazer o trabalho que departamentos inteiros de marketing não conseguiam fazer há uma década. Todas essas ferramentas se reúnem na forma de SAP.

O que é SAP?

SAP, aplicado ao processamento de dados, significa Aplicativos e Produtos de Sistemas. Muitas vezes usam SAP e ERP (Enterprise Resource Planning) de forma intercambiável, porque esses dois paradigmas muitas vezes têm o mesmo objetivo. Mas o SAP trata mais de como os dados são coletados, armazenados e usados. Para alguns, porém, o ERP é um componente integrante do SAP.

Mas por que?

Simplificando, ERP é o gerenciamento em tempo real dos processos de negócios mediados pela tecnologia. Mas o problema é o seguinte: se uma empresa usa ferramentas ERP para gerenciar processos de negócios e depois usa ferramentas SAP para gerenciar Big Data, torna-se impossível para um informar o outro se não se unirem. É por isso que muitas vezes você vê SAP e ERP como ideias intercambiáveis.

No entanto, vamos nos concentrar no lado SAP.

Embora o SAP seja também um software para gestão de operações comerciais e relações com clientes, queremos abordar Aplicações e Produtos de Sistemas (e não a empresa multinacional europeia).

Para que o SAP funcione, diversas peças devem ser usadas em conjunto. Como você provavelmente suspeita, há uma seleção bastante grande dessas ferramentas, mas vamos nos concentrar em algumas das opções mais populares, para que você tenha uma ideia melhor de onde começar sua busca pelas peças para colocar suas soluções SAP. junto.

Depois de saber o que está procurando, você pode fazer isso acontecer por meio de seus próprios desenvolvedores ou contratar um equipe terceirizada de desenvolvedores para fazer o trabalho. Sem mais delongas, vamos dar uma olhada em algumas ferramentas SAP.

Apache Hadoop

Apache Hadoop (muitas vezes chamado simplesmente de Hadoop) pode muito bem ser uma das ferramentas mais importantes do kit de ferramentas SAP. Hadoop é uma estrutura para armazenar e gerenciar dados em clusters de hardware pronto para uso. O Hadoop oferece armazenamento massivo para praticamente qualquer tipo de dados. Ao contrário de muitos bancos de dados padrão, a parte de armazenamento de dados do Hadoop pode funcionar com dados estruturados e não estruturados.

É claro que o Hadoop é mais do que apenas armazenar dados. O Hadoop é composto pelos módulos:

• Hadoop Common – a coleção de utilitários e bibliotecas que suportam todos os outros módulos da estrutura.
• Sistema de arquivos distribuídos Hadoop – é o sistema de arquivos Hadoop projetado para ser executado em hardware comum.
• Hadoop YARN – é o componente de gerenciamento de recursos e agendamento de tarefas do Hadoop. YARN significa Mais um negociador de recursos.
• Hadoop MapReduce – é a estrutura para escrever aplicativos para funcionar com o Hadoop.

O Hadoop é muito popular para Big Data porque:

• Tem a capacidade de armazenar e processar rapidamente grandes quantidades de qualquer tipo de dados.
• Fornece dados e processamento com proteção contra falhas de hardware.
• É flexível com os dados que armazena.
• É altamente escalável.

O Hadoop também é de código aberto e de uso gratuito.

MongoDB

MongoDB é um banco de dados NoSQL, o que significa que não está vinculado à estrutura de bancos de dados SQL típicos. MongoDB é frequentemente considerado o banco de dados para Big Data. Este banco de dados de código aberto pode lidar com análises e recursos de dados em tempo real, usa um armazenamento distribuído de valores-chave, é dimensionado horizontalmente (preservando o máximo de funcionalidade possível) e funciona com cálculo MapReduce.

Mas um dos aspectos mais importantes que tornam o MongoDB tão importante para Big Data é que ele combina perfeitamente com uma série de linguagens de programação mais populares (como JavaScript, Rubie Phyton).

SAP HANA

SAP HANA (High-Performance Analytic Appliance) é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional desenvolvido pela empresa SAP. O objetivo principal do HANA é armazenar e recuperar dados conforme necessário para os aplicativos.

Além da capacidade do HANA de realizar consultas analíticas em dados transacionais à medida que os dados são adicionados em tempo real, o aspecto mais benéfico desta ferramenta é a sua compatibilidade com outras tecnologias (bancos de dados, hardware e software). Essa versatilidade significa que sua empresa pode empregar habilidades analíticas poderosas sem ter que sacrificar as ferramentas que você já utiliza.

Apache Faísca

Estamos de volta com o Apache. Desta vez, a ferramenta em questão é o Spark, que é uma estrutura de computação distribuída e de uso geral empregada como um mecanismo analítico unificado para processamento de dados em grande escala.

O Spark é capaz de executar tarefas de processamento em conjuntos massivos de dados, distribuindo a tarefa por um cluster de computadores. Devido à sua natureza de cluster, o Spark se tornou uma das estruturas mais confiáveis ​​em Big Data. E graças às ligações nativas para JavaEscala, Phytone R, não há limite para o que sua equipe de desenvolvimento pode fazer com esta ferramenta.

Spark consiste em dois componentes principais:

• Driver – converte código em múltiplas tarefas para serem distribuídas aos nós de trabalho.
• Executores – executam em nós e executam tarefas atribuídas.

O Spark geralmente é executado no Hadoop YARN, para um sistema robusto de gerenciamento de cluster para alocação de trabalhadores sob demanda.

Elasticsearch

O Elasticsearch possibilita que as empresas pesquisem, analisem e relatem as enormes quantidades de dados que coletaram. Este software oferece um mecanismo de pesquisa e análise RESTful distribuído, capaz de ser empregado em vários casos de uso. Elasticsearch pode ser usado para pesquisa na web, análise de log e análise de Big Data.

Os principais recursos do Elasticsearch são:

• Escalabilidade horizontal
• Conscientização da prateleira
• Replicação entre clusters
• Registro de auditoria
• Ferramentas CLI
• Vários clientes de banco de dados disponíveis
• Escalável e resiliente
• Integra-se com Hadoop e Spark
• Inclui um sistema de plugins robusto
• Logon único
• Integração de segurança de terceiros
• Instantâneo e restauração

Mas o aspecto mais importante do Elasticsearch é sua capacidade de facilitar a análise de Big Data para as empresas. Com análises em tempo real no centro do Elasticsearch, as empresas podem monitorar (e agir em relação a) coisas como visualizações de páginas, navegação em sites, uso de carrinho de compras e todos os tipos de atividades online. Com o Elasticsearch, você pode superar muitos dos desafios do Big Data com mais facilidade.

Conclusão

Acabamos de arranhar a superfície das ferramentas usadas em Big Data, mas o que você vê nesta lista são algumas das mais amplamente utilizadas. Se você deseja trazer Big Data para o seu negócio, você definitivamente deveria dar uma olhada nessas opções.