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Big Data

4 KPI’s para aumentar a produtividade na área jurídica

Os indicadores de desempenho (KPI’s) foram desenvolvidos para avaliar, qualificar e quantificar o desempenho das atividades que são realizadas em uma empresa. Por meio da análise desses indicadores, é possível identificar os pontos que precisam de melhorias e criar estratégias para melhorar a produtividade das equipes, inclusive no departamento jurídico.

Uma pesquisa realizada pelo Fórum de Departamentos Jurídicos (FDJUR) em 2017 mostrou que o controle do número de processos (68%) e o orçamento do jurídico (58%) são os indicadores de desempenho mais utilizados nos departamentos jurídicos. Com 45%, na terceira posição, ficou a média do valor pago em ações.

Elasticsearch como um banco de dados NoSQL

O Elasticsearch pode ser usado como um banco de dados NoSQL? Analisaremos as várias propriedades do Elasticsearch que o tornam um dos mecanismos de pesquisa e análise mais flexíveis, escaláveis ​​e eficientes para responder à pergunta inicial.

Passo a passo para instalar o Stack ELK

O que é um banco de dados NoSQL?


O NoSQL- database define o NoSQL como um "banco de dados de última geração que aborda principalmente alguns dos pontos: sendo não-relacional, distribuído, de código aberto e horizontalmente escalável". Em outras palavras, não é uma definição muito precisa.

Como criar um Dockerfile para Elasticsearch

Os contêineres do Docker fornecem uma maneira de enviar e executar aplicações com seu ambiente de maneira isolada e repetitiva. Embora haja uma infinidade de imagens do Docker por aí, criar seu próprio Dockerfile permite personalizá-lo, por exemplo, instalando plugins, alterando a imagem de base, removendo o que você não precisa etc. Os Dockerfiles também funcionam como uma maneira para documentar como uma aplicação é instalada e implementada.

Confira como criar um Dockerfile a partir do zero para executar o Elasticsearch e algumas considerações que você precisa saber ao criar o seu próprio.

Leia também: Como encontrar e remover documentos duplicados no Elasticsearch

Cloud Computing: o futuro do Big Data

Big Data e Cloud Computing são tecnologias valiosas por si só. No entanto, muitas empresas utilizam uma combinação de ambas visando obter mais benefícios para o negócio, uma vez que as nuvens oferecem flexibilidade e eficiência para acessar dados, oferecer insights e impulsionar valor.

Um Levantamento da International Data Corporation Brasil (IDC Brasil) aponta que, até 2020, o segmento de Cloud Computing deverá movimentar receitas de US$ 43,6 bilhões. Só no Brasil, em 2017 os investimentos no setor chegaram a US$ 4,5 bilhões, devendo alcançar US$ 20 bilhões nos próximos dois anos.

Leia também: 4 Motivos para adotar uma estratégia Multicloud

Gerenciamento central do Beats no Elastic Stack

No mundo da análise de dados, tudo começa com a coleta de dados. Isso significa que eles precisam ser processados ​​de maneira rápida, confiável e devem ser estruturados de forma adequada a fim de que fiquem disponíveis imediatamente para a análise. A capacidade de fazer isso, independentemente do tamanho, da forma ou da velocidade do conjunto de dados, é a razão pela qual o Beats é a principal ferramenta utilizada.

Na versão 6.2, foi lançado o recurso de métricas de monitoramento do Beats para fornecer uma visibilidade profunda da integridade e status geral da implantação. Mais recentemente, na versão 6.5, surgiu o gerenciamento central do Beats, que fornece uma interface centralizada no Kibana para gerenciar e atualizar as configurações do Beats. Esse recurso tem como objetivo reduzir drasticamente a dependência dos usuários em ferramentas de gerenciamento de configurações externas como Ansible, Puppet ou Chef, permitindo que as alterações de configuração do Beats sejam gerenciadas diretamente no Elastic Stack (ou seja, Kibana e Elasticsearch).

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