Como analisar dados em tempo real com Google Cloud e gerar insights valiosos?

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Entender o comportamento do consumidor, compreender as oportunidades de um segmento e avaliar os pontos fortes e fracos da concorrência. Tudo isso começa com uma estratégia data-driven. Mas você sabe como analisar os dados da sua empresa em tempo real para aproveitar todo o potencial que eles oferecem para o negócio?

Os dados serão cada vez mais em tempo real, por natureza. Segundo o IDC, até 2025 mais de um quarto de todos os dados gerados no mundo serão em tempo real.

O Google Cloud oferece inúmeros recursos para transformar os dados em vantagem competitiva e em insights determinantes para oferecer a melhor experiência 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) para alavancar sua estratégia data-driven.

Leia mais: Google Cloud: o que é computação em nuvem e por que é essencial para o seu negócio?

Por que analisar dados em tempo real?

De acordo com o Google, as decisões de negócios tomadas no Google Cloud com base em dados em tempo real será cada vez mais comum. Mas o que está impulsionando esse crescimento?

Há diversos fatores que apontam para uma tendência geral de digitalização. Não estamos falando apenas de negócios, mas da sociedade em geral. Isso inclui a emergência de dispositivos digitais, indústrias habilitadas para IoT (como manufatura e logística), o avanço do e-commerce, a disseminação das comunicações digitais e consumo de mídia digital.

Aproveitar os dados em tempo real gerados por essas atividades fornece às empresas a oportunidade de analisar melhor seu mercado, concorrência e, sobretudo, os clientes. Tanto que esses últimos esperam cada vez mais serem abordados de forma personalizada, com ofertas, recomendações e experiências.

Por fim, a análise de dados em tempo real possibilita implementar ações rápidas com base em insights. Ao mesmo tempo que a digitalização gera dados em tempo real, fornece a oportunidade para conduzir uma ação imediata. Isso permite recomendações sobre locais e lojas de acordo com a localização do usuário; o direcionamento de frotas de veículos de delivery com base em informações de tráfego em tempo real; a adequação de um processo de fabricação conforme demanda; e outras aplicações.

Em resumo, os dados permitem conduzir um negócio mais ágil e eficiente!

Google Cloud: como analisar dados em tempo real

Coletar, processar e acionar dados em tempo real é uma tarefa desafiadora, já que o volume e a velocidade dos dados em tempo real podem variar muito.

A boa notícia é que o GCP facilita esse processo, uma vez que disponibiliza não apenas a infraestrutura de servidores do Google, mas soluções de organização e análise de dados totalmente gerenciadas. A coleta, higienização e organização desses dados em forma de dashboards e relatórios apoia a tomada de decisões, especialmente em um ambiente protegido pelo padrão de segurança do Google, com controles de privacidade.

Assim, o Google Cloud oferece soluções de armazenamento de dados com análise (data warehouse), bem como serviços de transformação de dados baseadas em processos ETL – do inglês Extract Transform Load (Extrair Transformar Carregar) – necessários para limpar, filtrar, agregar o dado de maneira que ele possa ser útil.

Dentre os recursos do Cloud, o Dataflow, juntamente com o Pub/Sub atendem aos principais desafios na hora de analisar dados em tempo real, uma vez que oferecem desempenho, dimensionamento, disponibilidade, segurança e muito mais, tudo de forma automática.

O Dataflow garante que os dados sejam processados ​​de forma confiável e consistente exatamente uma vez, para que os engenheiros de dados possam confiar nos resultados que seus sistemas produzem.

Os trabalhos no Dataflow são escritos usando o SDK do Apache Beam, que oferece escolha de linguagem de programação para o Dataflow (além da portabilidade). Finalmente, o Dataflow também permite que os engenheiros de dados alternem facilmente entre os dois modos de streaming em lote, o que significa que os usuários podem experimentar resultados em tempo real e processamento em lote econômico, sem alterações no código.

Já o Pub/Sub é uma ferramenta do Google Cloud que realiza a entrega de mensagens e efetua o processamento para sistemas baseados em eventos e análise de streaming de dados.

Juntos, Dataflow e Pub/Sub oferecem uma experiência integrada e fácil de operar que possibilita análises em tempo real para empresas que não têm grandes equipes de engenheiros de dados especializados.

De acordo com o Google, alguns clientes que possuem equipes pequenas, de apenas seis engenheiros, conseguem processar bilhões de dados e eventos por dia graças a essas capacidades do GCP. Na prática, esses times criam seus pipelines e deixam o resto por conta do Google Cloud!

Data-driven: como prover insights em tempo real para toda a organização?

Para garantir acesso a dados em tempo real para analistas de dados e analistas de negócios, é preciso habilitar os dados para serem inseridos rapidamente no data warehouse.

O BigQuery do GCP foi projetado para ser “sempre rápido, sempre atualizado” e permitir inserções de streaming no data warehouse a milhões de eventos por segundo. Assim, os usuários do data warehouse adquirem a capacidade de trabalhar com os dados mais recentes, tornando sua análise mais oportuna e precisa.

Além dos insights que os analistas de dados extraem do data warehouse, há possibilidade de aplicar recursos de machine learning (aprendizado de máquina) fornecidos pelo BigQuery ML nos dados transmitidos em tempo real. Se os analistas de dados precisam acessar fontes de dados que não estão atualmente no warehouse, o Dataflow SQL permite que eles conectem novas fontes de streaming de dados com algumas linhas simples de SQL.

Esses recursos têm efeitos em cascata, de modo que os analistas de negócios têm à disposição dashboards alimentados diretamente do data warehouse. O BI Engine 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 negócios (e àqueles que dependem deles) uma visão completa do que está acontecendo nos negócios neste momento. Além do BI, os workflows baseados em dados e os recursos de aplicativos de dados da Looker se beneficiam de dados de atualização rápida no BigQuery.

Google Cloud e desenvolvedores ETL

O Data Fusion é a ferramenta de ETL sem código do Google Cloud. Ela oferece recursos de processamento em tempo real para desenvolvedores de ETL (Extract Transform Load ou Extrair Transformar Carregar) com um simples apertar de botão.

Os usuários do Data Fusion podem configurar facilmente seus pipelines para processar dados em tempo real e colocá-los em qualquer serviço de armazenamento ou banco de dados no Google Cloud.

Além disso, a capacidade do Data Fusion de utilizar diversos conectores predefinidos, transformações, coletores e muito mais – incluindo APIs de machine learning – e operacionalizar tudo isso em tempo real oferece às empresas altíssima flexibilidade, sem a necessidade de escrever qualquer código.


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