O Hadoop é o framework de computação distribuída mais usado quando se pensa em BIG Data. Já até fizemos aqui no escalabilidade uma introdução ao Hadoop. Muitos desenvolvedores tem a curiosidade de saber em que tipo de problemas o Hadoop pode ser usado. Compilamos uma lista de cenários possíveis para aplicação deste framework que está transformando a industria do BI.

1) Modelar Risco

Quando pensamos em bancos e outras instituições financeiras modelar o risco de uma determinada movimentação financeira. Para conseguir uma modelagem mais próxima do real o uso do Hadoop permite a utilização de um número sem precedentes de fatores.

2) Sistema de Recomendação

Sistemas de recomendação são parte integrante de muitos dos serviços que usamos e amamos. Amazon, Netflix, Last.fm entre outros nos mostram o grande valor que sistemas assim podem gerar.

3) Detecção de fraudes

Detectar fraudes é uma tarefa extremamente complicada. É uma eterna luta entre gato e rato. Com o Hadoop podemos processar quantidades gigantes de dados e perceber tendências imperceptíveis em escala menor.

4) Ad Targeting

Nada pior que propaganda mal relacionada com o conteúdo de um website. Muitas Ad Network ja estão utilizando tecnologias Big Data para otimizar tanto a relevância quanto o posicionamento das suas peças.

5) Análise de dados de rede para prever falhas

Qual o ponto mais fraco da minha rede ? Quando ela vai se partir ? São estas perguntas que muitas empresas de telecom estão tratando analisando o volume e a direcção do trafego em suas redes.

6) Customer Churn Analysis

As operadoras de telefonia sabem que muitas vezes um único usuário que resolve mudar de operadora acaba levando com ele muitos outros. Analisar os padrões de interações entre seus usuários e detectar quem são os que tem mais chances de mudar de operadora é uma grande ferramenta estratégica.

7) Análise de transação de ponto de venda

Grandes cadeias de lojas geram uma quantidade muito grande de dados de vendas diariamente. Agregar estes dados historicamente e tentar perceber o que os pontos de venda mais bem sucedidos tem em comum é uma grande oportunidade.

8 ) Análise de logs

Aplicações web podem gerar quantidades absurdas de arquivos de log. Uma das principais atividades onde o Hadoop é aplicado com grande maestria é na manipulação de logs. Projetos paralelos como o Pig visam inclusive facilitar este tipo de trabalho.

9) Detecção de tendências

Na era do twitter e os streams contantes de informações, detectar novas tendências é crucial.

10) Segmentação de usuários

Categorizar seus usuários em grupos é uma boa maneira de tentar entender melhor como eles interagem com seus produtos e como eles interagem entre si.