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27 Oct 2020

Conheça Seis Recursos Críticos para uma Plataforma de Big Data Analytics

Na Era Digital, velocidade é essencial – sua arquitetura atual de Big Data consegue manter o ritmo?

Atualmente, as soluções legadas de Data Warehouse estão literalmente “engasgando” com os altos volumes de dados que devem tratar e em uma pesquisa realizada pela equipe do Vertica Unified Analytics Warehouse este fato ficou bem evidente!

  • 66% dos entrevistados afirmaram que suas soluções atuais não são capazes de analisar grandes volumes de dados;
  • 65% disseram que suas queries são muito lentas ou que não são completadas – terminam por Time-out;
  • 43% disseram que sua solução de Data Warehouse atual atingiu o limite de desempenho.

Ao mesmo tempo, a demanda por análises mais rápidas e melhores – para extrair insights relevantes de uma “montanha” de dados – continua a crescer. Uma plataforma de Big Data Analytics avançada e implementada da forma correta pode criar oportunidades únicas para aumentar competitividade e resultados nos negócios, mas a grande questão é: como fazer a transição para uma nova arquitetura de Analytics que atenda aos requisitos atuais e futuros, dentro do orçamento, no prazo estipulado e que minimize o impacto nos processos e pessoas?

Este artigo resume os seis principais recursos que uma plataforma de Big Data Analytics deve oferecer e traz uma nova perspectiva para este tema: as principais considerações para uma plataforma de Big Data Analytics não giram apenas em torno dos conceitos “Big”, “Data” e “Analytics”. Na Era Digital, o princípio orientador é velocidade! Uma plataforma de Big Data Analytics deve acelerar a capacidade de TI de fornecer insights que impulsionem melhorias de processos e melhorem os resultados dos negócios. Simplificando, o futuro pertence ao que é rápido e o Big Data Analytics deve ajudar os negócios a se moverem com mais rapidez e inteligência!

Principais requisitos para uma plataforma de Big Data Analytics

Claramente, a plataforma Big Data Analytics selecionada deve fornecer uma gama muito ampla de requisitos. Seguem os seis principais a serem considerados:

#1: Tem que ser extremamente rápido

Dada a necessidade crucial de velocidade na Era Digital, o que isso significa em termos de uma plataforma de Big Data Analytics? Em termos bem simples: os usuários não querem esperar pelos resultados quando executam uma consulta, querem respostas instantâneas e sem impacto em outros processos! Isso significa que a plataforma de Big Data Analytics deve melhorar o desempenho dos aplicativos existentes, permitir desenvolver novas análises e fornecer uma estratégia de crescimento lógica, previsível e acessível. De uma perspectiva técnica, atender a essas expectativas requer uma combinação de uma arquitetura de banco de dados colunar com a tecnologia de Massively Parallel Processing (MPP). Por quê? O design colunar minimiza a contenção de I/O, que é a principal causa de latência nas queries, além de oferecer uma taxa de compressão de dados extremamente alta. E mais, Data Warehouses com tecnologia MPP normalmente são dimensionados de forma linear, o que significa que ao se duplicar a área de um Data Warehouse com tecnologia MPP (+ nodes), o desempenho será efetivamente duplicado.

#2: Tem que processar grandes volumes de dados

É claro que alta velocidade no processamento tem seus limites, principalmente se a plataforma adotada não for escalável para armazenar e gerenciar grandes volumes de dados. Hoje a escala pode ser gigabytes ou terabytes, mas em breve pode ser petabytes! A tecnologia MPP é ideal para aumentar a capacidade de processamento – baseada em clusters, permite aumentar tanto a capacidade de armazenamento como de processamento. Além disso, com a tecnologia MPP o processamento é acelerado pois os dados são otimizados antes da análise, o que reduz a quantidade de pesquisas necessárias para responder a uma Query.

#3: Deve integrar as ferramentas legadas

Se a análise depender de ferramentas de ETL ou de visualização baseadas em SQL, certifique-se que a plataforma tenha integração com as principais ferramentas de mercado e não apenas com a ferramenta do fabricante da plataforma de Big Data. Além disso, certifique-se que todas as ferramentas e tecnologias adicionais estejam em conformidade com a versão mais recente (SQL 2011) do padrão ANSI SQL.

#4: Deve aproveitar as vantagens e agregar valor ao Hadoop

O Hadoop tornou-se um grande player no mercado de Big Data. Muitos profissionais de banco de dados avaliaram o Hadoop como uma alternativa viável para as limitações das plataformas legadas de Data Warehouse. Mas, o desempenho do Hadoop – especialmente em Queries Ad-hoc e em análises SQL – é bastante deficiente quando comparado à uma plataforma de Big Data Analytics baseada em MPP. Além disso, para desenvolver uma arquitetura de armazenamento de dados no Hadoop é necessário desenvolver novas habilidades, obter novos    softwares e, em muitos casos, contratar novos profissionais.  Por outro lado, como um típico Data Lake, o Hadoop oferece algumas vantagens bem distintas, tais como:

  • Economia de custos para armazenar dados;
  • Armazenar dados “Quentes” ou “Frios” – uma forma de baixo custo para manter dados usados diariamente, mas que não são quentes;
  • Oferece recursos de descoberta de dados – ajudando a entender se os dados têm valor comercial;
  • Através de ferramentas ETL pode agregar ou mesclar dados à medida que estes chegam;
  • E como já sabemos, pode-se armazenar e processar dados estruturados, semiestruturados e/ou multi-estruturados, o que simplesmente não é o possível em um banco de dados relacional.

Em resumo, o que é necessário é o melhor dos dois mundos, ou seja: uma maneira de aproveitar todas as vantagens do Hadoop sem incorrer nas penalidades de desempenho e possíveis interrupções. Portanto, adote uma plataforma de Big Data Analytics que aproveite as vantagens oferecidas pelo Hadoop e que acelere Workload e a performance dos Data Warehouse tradicionais.

#5: Deve apoiar os Data Scientists

Os Data Scientists estão adquirindo maior influência e importância dentro das organizações e a plataforma de Big Data Analytics deve apoiá-los em dois pontos principais. Primeiro – estes profissionais utilizam ferramentas como Java, Python e R para executar análises preditivas, assim, a plataforma principal de Big Data deve não só auxiliar, mas também acelerar a criação de análises preditivas inovadoras. Em segundo lugar – a plataforma deve ajudar a conectar o trabalho do Data Scientist aos objetivos de negócios. Hoje, o papel do Data Scientist é muitas vezes comparado ao papel de um estatístico, uma atividade relativamente acadêmica e sem ligação com os objetivos de negócios. Em alguns casos, o resultado do trabalho dos Data Scientists podem ser incompletos, imprecisos ou não relacionados aos resultados de negócios. Uma plataforma de Big Data Analytics que é rápida, eficiente, fácil de usar e amplamente implementada pode ajudar a fechar essa lacuna entre os profissionais técnicos e área de negócios.

#6: Deve ter recursos avançados de Analytics

Dependendo do caso de uso é fundamental analisar a “profundidade” das funções analíticas SQL incorporadas à uma plataforma de Big Data Analytics, ou seja, examinar detalhadamente os “bastidores” para conhecer exatamente quais análises SQL estão disponíveis. Por exemplo, se for preciso realizar análises em dados de dispositivos (IoT), funções analíticas como “Time Series Analysis” e “Gap Analytics” são fundamentais – sem estas funções, pode-se perder um tempo precioso modificando dados ou escrevendo código. Além disso, a capacidade de realizar análises preditivas está se tornando cada vez mais importante, portanto, certifique-se de que plataforma de Big Data Analytics não só permita preparar e carregar dados muito rapidamente, mas também, criar modelos preditivos com algoritmos avançados de Machine Learning do próprio banco de dados e implementar facilmente esses modelos em grandes conjuntos de dados.

Vertica: Uma plataforma de Big Data Analytics singular e eficaz

O Vertica Unified Analytics Warehouse é singularmente capaz de atender a todos os seis critérios-chave resumidos neste artigo. Oferece velocidade, escalabilidade, simplicidade e flexibilidade para atender à maioria dos requisitos de Big Data Analytics atuais. Projetado para fornecer desempenho extremamente alto (Queries executadas 50 vezes mais rápido ou mais), escala de petabyte (armazena de 10 a 30 vezes mais dados por servidor) e a capacidade de usar ferramentas de inteligência de negócios BI/ETL, incluindo Hadoop, com custo muito mais baixo do que as soluções tradicionais de Data Warehouse.  Igualmente importante, o Vertica é uma verdadeira plataforma de Big Data Analytics – inclui uma ampla gama de recursos como: console de gerenciamento para monitorar o desempenho dos clusters Vertica, dos nodes, network status e gráficos de monitoramento detalhados. Em termos de backup, pode-se usar um backup completo para Disaster Recovery e restaurar um banco de dados danificado, bem como, restaurar objetos individuais. Esses e outros recursos estão incluídos no Vertica Unified Analytics Warehouse e que, muito provavelmente, deverão ser improvisados em uma solução menos madura.

O Machine Learning do Vertica suporta todo o processo de análise preditiva, com Massively Parallel Processing (MPP) e interface SQL padrão, permitindo que os Data Scientists e Analistas de Dados aproveitem o poder do Big Data e acelerem os resultados de negócios sem limites e sem concessões.

O Vertica também complementa e agrega muito valor ao Hadoop – oferecendo um mecanismo de análise viável economicamente e escalável para atender análises tradicionais e avançadas, bem como, uma plataforma de gerenciamento de dados extensível que pode tirar o máximo do que está sendo feito ou planejando no Hadoop. Isso inclui  o Vertica para SQL no Hadoop,  bem como tabelas externas, que permitem aos usuários consultar diretamente dados em formatos Parquet ou ORC armazenados em HDFS ou AWS S3.

Dê uma olhada mais de perto no Vertica!

Veja você mesmo como a Vertica oferece análises extremamente rápidas – On-Premises, em Cloud ou no Hadoop! Que conhecer mais sobre o Vertica Unified Analytics Warehouse? Consulte: https://www.vertica.com/

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Vertica Trend Predictive Analytics

19 Oct 2020

Saiba quanto dinheiro o VERTICA pode economizar para a sua empresa!

Definir ROI para software sempre foi muito difícil. O esforço para integrar um novo software em uma arquitetura de TI já instalada e consolidada, quase sempre, aumenta tempo e custos de mão-de-obra ao investimento inicial. Além do mais, se houver qualquer resistência cultural à mudança, pode ser impossível conseguir mensurar o ROI em meses, anos, ou mesmo nunca conseguir medir!

Mas, não é assim com o Vertica! Esse Real Analytical Database extremamente rápido, usa Design Columnar desde a sua concepção, ao contrário dos tradicionais RDBMSs orientados por linha. Vários de nossos clientes relatam que queries executadas no Vertica, retornam resultados centenas de vezes mais rápido comparado a outros métodos de análise orientados a SQL.

Mas como essa velocidade toda se traduz em ROI?

Nucleus Research revela benefícios claros do Vertica

Você pode dizer que “velocidade” e “ROI” estão relacionados da mesma forma que o CTO e o CFO de uma empresa. Os recursos técnicos que promovem velocidade, eficiência e facilidade de uso, certamente são atrativos para os líderes de TI, enquanto economia de custos e outros fatores que contribuem positivamente para os resultados financeiros, atraem o CFO.

Em um estudo de 2019 conduzido pelo Nucleus Research, ficou evidente que cada vez mais o investimento em novos softwares é liderada pelos CFOs das organizações – a premissa básica é que os softwares atuais devem economizar recursos financeiros e os CFOs, como decision-makers, devem assumir o controle destes investimentos.

O estudo também destaca os motivos pelos quais se deve considerar o Vertica como uma plataforma corporativa de Analytics Data Warehouse: em média, o Vertica economiza US$4,07 para cada dólar investido. Esse valor deriva não apenas das melhorias de 75-80% na velocidade obtidas nas queries, mas também de:

  • Data Compression: o Columnar Storage utilizado pelo Vertica economiza até 90% de espaço em disco, comparado aos tradicionais banco-de-dados orientados por linha. Isso possibilita executar queries em conjuntos de dados muito maiores e em menos tempo, tornando as decisões de negócios baseadas em dados em “Near Real Time”.
  • MPP – Massively Parallel Processing: a arquitetura MPP do Vertica permite crescer de forma escalável usando hardware padrão de mercado, em ambiente físico ou em Cloud. Isso simplifica e reduz o custo para aumentar os dados direcionados para Analytics, comparado com as soluções Appliance Based ou outros sistemas baseados em hardwares proprietários.
  • Licenciamento flexível: a forma de licenciamento do Vertica possibilita o máximo de liberdade para evitar o “Infrastructure Lock-in” dos fornecedores tradicionais de Data Warehouse. O Vertica pode ser instalado On-Premises, em nuvem de sua escolha, em ambiente híbrido ou alterar a infraestrutura ao longo do tempo seguindo as mudanças nos requisitos de negócios. Os clusters de desenvolvimento, teste e alta disponibilidade estão incluídos – sem custos extras.

O novo cálculo de benefícios mostra quanto você vai economizar com o Vertica

Gostaria de saber quanto o Vertica pode economizar para a sua empresa? A nova calculadora de benefícios oferece quatro categorias para estimar o ROI: Maior produtividade (capacidade de economizar nos custos de mão de obra), Custos de suporte de tecnologia reduzidos, Lucros aumentados e Economia em hardware (com base nos recursos de compactação de dados). Simplesmente respondendo a algumas perguntas, o valor a ser economizado (em dólares) é apresentado para cada uma das quatro categorias.

Quando você realmente testar o Vertica (pode começar com um download gratuito da Community Edition), você obterá resultados que impressionarão sua equipe de gerenciamento de TI. Nesse ínterim, você pode usar esses cálculos de ROI para chamar a atenção do CFO de sua empresa.

By Mike Perrow – MicroFocus Senior Product Marketing.

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Announcing Vertica 9.3 Instructor-Led Training Courses

Is Your Future Cloudy? This Buyer’s Guide Offers Clarity

08 Apr 2020

WOS (Write Optimized Store) não é mais necessário no VERTICA 10!

No Vertica 10.0, o WOS (Write Optimized Store) não será mais necessário com a nova arquitetura otimizada. No blog de VERTICA, identificamos uma justificativa para o WOS e seu objetivo, porquê o mesmo não é mais necessário e a justificativa para descontinuá-lo. Foram examinados os dados e os testes que dão a confiança necessária para garantir que possam descontinuar com segurança essa funcionalidade com pouco ou nenhum impacto na base de usuários finais. Também compartilharemos como você pode testar isso em um banco de dados Vertica 9.3 para verificar o impacto no seu ambiente.

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03 Apr 2020

VERTICA Versão 10

Esta nova versão mais rápida e extremamente escalável da plataforma VERTICA oferece mais poder do que nunca para obter as análises que exigem as mudanças da indústria, incluindo análises de machine learning ainda mais avançado.

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10 Mar 2017

application developments With GrupsApp.com

android app development wikipedia

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[TITLE]Creating An Apple Iphone App[/TITLE]

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The concept that the Android Tablet OEMs have to offer a 7 inch model with subsidy to compete with Apple’s 10 ” model with subsidy is barely stunning.

You specific straight to developing the initial application. This is often a fun and pain free process. Mike will guide you through the key areas of app development it is advisable to create the initial app. Immediately focuses mainly on the Cocos2d tool set.

Mobile Apps are replacing web sites and tablet devices and mobile phones are replacing computers, market place is currently 5+ Billion cell phone users. and merely 1.4 Billion Internet users, if in order to an organization. you need an App to effectively industry to your customers whenever and where ever yet! Mobile Advertising is This!

However it is, we’ll have to hold back and see how Microsoft’s new phone delivers its gadgets. In the meanwhile many are turning to smart phones and looking into Apple to act, react and retrack.

10 Mar 2017

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Bringing History To Life In The Classroom

Have you ever believed about what is the most wonderful honeymoon? Will living in an extra hotel, enjoying the expensive private beach, soaking in the tub full of petals and doing some shopping in the perfect emporium make you are feeling satisfied? Actually, some places are not luxurious, but they will surely impress you and make your honeymoon full of romance and unexpected.

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The ritual begins as the royal cup bearer attracts the orange-blossom-scented “holy” olive oil. The cup bearer dips his fingers into the stone cup or jar and anoints each among the royal couple in the center of their foreheads.

I guess if a person calculate enough for cheap food and perchance the veterinarian’s surrender fee (for when he breaks his leg), then almost anyone could fool themselves (remaining guilt free) into thinking they is able to afford a dog; but it takes a large probability that they can’t. A person also save the price the surrender fee through dumping your dog in the animal control lock box in case you are completed him. If you do this anonymously when possible not have the to receive public credit for ruining the dog, so just knowing a person simply did it will certainly have to be satisfying lots.

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Hoodia will now be being vigorously marketed being an appetite suppressant. I went looking for supportive data and may only find research showing that rats injected or tube-fed along with a glycoside extracted from Hoodia subsequently reduced their caloric intake and the weight they lost [8,9]. How this works for humans taking oral Hoodia supplements is anyone’s guess; I couldn’t find any studies examining its utilization in real live humans. Some other words, all the Hoodia hype is predicated entirely on rodent data.

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In the realm of art, the rose flower has ended up extremely significant. Through many centuries, this beautiful flower adjusted on to inspire many an composer. As far back as 2000 BC, roses have appeared in works. In the design of carpets and paintings in Persia, roses constantly played a huge role. In the 16th century, Dutch painters featured roses inside their oil paintings, thus making them extremely in demand. The most famous rose painter of in history was Pierre-Joseph Redoute; the french Empress Josephine, commissioned him to paint more than 170 of her roses found in her extensive the jardines de sabatini. In many a framed print today, reproductions of Redoute’s botanical art can definitely be found.

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09 Mar 2017

Influence on Knowledge of Engineering

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09 Mar 2017

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They must be competent enough to emphasize particular examples from your text. Inside this page, I Will reveal media assets and other”Mending Wall” session plans and evaluation. I’ve connected to extra assets from throughout the web. I like how this type of document offers students this kind of number of investigation resources. Narrative writing may be used to talk about yesteryear or future.READ MORE

07 Mar 2017

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07 Mar 2017

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