A Mágica do MATLAB no Mundo do Big Data

Primeiro, o Acesso de Dados

A variedade de formatos de arquivo, que o Big Data trabalha, se torna um grande desafio realizar a amostragem dos dados, e a qualidade pode ficar comprometida na maioria dos casos. Pois, a limpeza dos dados é cerca de 80% do tempo gasto do projeto. No MATLAB, você pode baixar os dados de um Open Source em poucas linhas de código, tornando-o mais simples, seguro e pode ser executado de forma independente.

Segundo, o Datastore

O recurso Datastore do MATLAB permite estabelecer uma conexão entre o computador e outros locais como Hadoop, MySQL, etc. E tem a capacidade de fornecer uma prévia das primeiras análises para garantir que você esteja acessando os dados corretos e no formato correto.

Terceiro, o Processamento

O recurso tall arrays permite o novo tipo de dados que não cabe na memória. Tal como, um array MATLAB normal que suporta tipos numéricos, tabelas, etc. A maior vantagem é que não requer nenhuma codificação e processa muitos blocos de dados usando computação paralela de modo inerente. Reduzindo significativamente o tempo de processamento dos dados.

Quarto, a Visualização

Visualizar Big Data e descobrir se os dados estão fazendo algum sentido. E o MATLAB possui um ambiente abrangente e de apenas um clique para realizar histogramas, diversos tipos de diagramas e gráficos em 2D e 3D e analisar imagens.Entenda como as organizações tem utilizado os dados para aumentar seus lucros.

Quinto, as Análises Preditivas

A Toolbox Machine Learning pode coletar muitos dados e treinar modelos de Machine Learning para a tomada de decisões, além de fornecer ferramentas para rotular dados, projetar indicadores de condição e estimar a vida útil restante (RUL) de uma máquina. E ainda há o Deep Learning Toolbox que é mais ampla que a Toolbox Machine Learning, que com apenas algumas linhas simples de código, é possível criar modelos de Deep Learning sem precisar ser um especialista.Resumindo, o MATLAB fornece um ambiente de alto desempenho para trabalhar com Big Data. É fácil, pois usa funções e sintaxes conhecidas do MATLAB para trabalhar com grandes conjuntos de dados. É conveniente, pois pode trabalhar com sistemas de armazenamento para grandes dados e é escalável, ou seja, permite usar a plataforma de processamento que atende às necessidades do cliente, sem reescrever algoritmo.

Veja também: Para que serve a manutenção preditiva?

Ximena Cubillos é PhD em Engenharia e Tecnologia Espaciais área de Concentração em Mecânica Espacial e Controle. Atua na OPENCADD como engenheira de aplicação.