Com o avanço da tecnologia e da implementação de softwares para gestão das empresas, o acúmulo de dados aumentou, a capacidade de armazenamento de dados também cresceu, contudo a leitura e processamento desses dados acumulados não acompanhou essa mesma evolução. Como solução para esse problema surgiu o Hadoop, software livre da Apache Software Foundation que tem como principal foco processar grandes quantidades de dados da maneira mais eficiente possível através da metodologia de MapReduce.
MapReduce é um processo que permite o processamento paralelo de grandes conjuntos de dados de forma distribuída, transformando assim esses dados em pedaços menores.
Quando isso é útil e por que devemos utilizar essa solução?
Uma empresa hoje opera diversos softwares dentro do seu ecossistema de gestão: CRM, ERP, software de controle financeiro, planilhas, análises de marketing (leads e resultados gerados) dentre outras. Como podemos conectar todas essas fontes de informação que originalmente não estão ligadas entre si e extrair insights desses dados?
Após conectar todas as fontes teremos uma base de dados enorme. É aí que o processo de MapReduce entra em ação para tratar esses dados e reduzi-los em conjuntos menores e então possibilitar uma análise qualitativa dos dados.
Em resumo, para viabilizar o tratamento de grandes volumes de dados com velocidade, é possível utilizar processos de mapeamento e redução, que combinam múltiplos valores de um dataset em um único valor, culminando então com pedaços de dados menores, mais objetivos e prontos para serem aplicados em análises reais.
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