domingo, 1 de outubro de 2023

O QUE É O BIG DATA?

 


BIG DATA: Como Funciona, Exemplos, Importância e Desafios

O que acha de fazer do Big Data o futuro da sua carreira profissional?

Se esse é um conceito ainda estranho para você, é bom se atualizar.

Quando falamos na definição de Big Data, nos referimos a uma verdadeira revolução tecnológica, capaz de qualificar os resultados das empresas.

Isso explica o grande interesse pelo recurso em todo o mundo.

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Quero saber mais! E no Brasil isso não é diferente.

Por aqui, no entanto, a ciência de dados ainda dá os primeiros passos, o que representa uma oportunidade para quem correr na frente para aperfeiçoar o conhecimento sobre o tema.

E tem muita gente precisando de profissionais qualificados que, com uso de ferramentas Big Data, possam analisar e interpretar dados para conduzir negócios a decisões mais assertivas. 

É por isso que construímos este artigo com tudo sobre Big Data.

🅱️A partir de agora, você vai ver:

💠O que é Big Data?

💠A história do Big Data

💠Para que serve o Big Data?

💠Como funciona o Big Data?

💠Informações estruturadas e não estruturadas

💠Exemplos de aplicações do Big Data

💠Por que o Big Data é importante?

💠Quais são os principais desafios do Big Data?

💠Entenda os 7 V’s

💠Como aplicar o Big Data com sucesso? [Passo a passo]

💠Quais as principais tendências de Big Data?

💠Big Data x Business Intelligence

💠Big Data e Inteligência Artificial

💠Big Data e Indústria 4.0

💠Quais os Diferentes Tipos de Dados?

💠Relação Entre a Ciência de Dados e o Big Data

💠Ferramentas Big Data: O Que Você Precisa Saber

💠Geração de Critérios Para a Tomada de Decisões

💠Quais Principais Empresas Utilizam o Big Data?

💠Como Me Torno Um Analista ou Cientista de Dados em Big Data?

💠O Que Procurar em Um Curso de Big Data?

💠Pós-graduação em Big Data

💠MBA em Big Data.

Siga a Leitura e Domine Esse Conhecimento Para Avançar na Carreira. 

O QUE É O BIG DATA?

Big Data é um processo de análise e interpretação de um grande volume de dados armazenados remotamente.

Tudo que está disponível de forma online, de modo não sigiloso, por maior que seja a quantidade de informações, está ao alcance do Big Data, podendo ser agrupado conforme o interesse.

E isso inclui não apenas os bancos de dados públicos, como o YouTube é para os vídeos, ou o Wikipedia, que funciona como a maior enciclopédia da internet.

O Big Data pode integrar qualquer dado coletado sobre um assunto ou uma empresa, como os registros de compra e venda e mesmo os canais de interação não digital (telemarketing e call center).

Onde há um registro feito, a tecnologia o alcança.

Só ficam de fora as informações realmente inacessíveis, como as suas movimentações financeiras e informações privadas de algumas organizações, por exemplo.

Já o que vaga pela web pode ser acessado, coletado e agrupado.

O mais incrível é que isso é realizado em grande velocidade, com uso de ferramentas específicas de Tecnologia da Informação (TI).

E se pararmos para pensar, é necessário que seja assim, dada a gigantesca quantidade de informações geradas a cada dia por dispositivos diversos.

Com o Big Data, portanto, é possível fazer a interpretação e a análise desses dados para variados usos.

Entre eles, definir as estratégias de marketing de uma empresa, reduzir custos, aumentar a produtividade e dar um rumo mais inteligente ao próprio negócio.

Recentemente, gestores têm utilizado muito a “filosofia” de Big Data como uma ferramenta de apoio estratégico.

O que acontece é que eles passaram a entender a sua importância para obter insights sobre as tendências de mercado e o comportamento dos consumidores, além de melhorar o próprio processo de trabalho. 

Os indicativos são capazes de ajudar na tomada de decisões mais assertivas e, principalmente, mais adiantadas do que a concorrência.

Nem seria preciso dizer o quanto isso é fundamental para garantir o sucesso de qualquer negócio.

Sendo assim, todas essas informações, disponíveis online e também offline, são capazes de ajudar a empresa a crescer.

Mas isso ainda não é tudo a saber sobre a importância do Big Data.

Nos próximos tópicos, vamos aprofundar mais essa questão.

Aproveite para dar um play neste vídeo e conferir um conteúdo especial que preparamos para explicar o que é Big Data.

A HISTÓRIA DO BIG DATA  

Apesar de seu uso ter se tornado mais frequente em tempos recentes, o termo Big Data nasceu ainda na década de 1990.

E veja só onde: na NASA (National Aeronautics and Space Administration), a agência espacial norte-americana.

Na época, o BD era utilizado na descrição de conjuntos de dados complexos que desafiavam os tradicionais limites computacionais de captura, de processamento, de análise e de armazenamento de informações.

Em 2001, o então vice-presidente e diretor de pesquisas do Enterprise Analytics Strategies (Estratégias Analíticas Empresariais), Doug Laney, articulou a definição de Big Data em três V’s:

Volume

Variedade

Velocidade. 

Porém, 12 anos mais tarde, o chefe de dados da Express Scripts, Inderpal Bhandar, argumentou que existiam outros três V’s adicionais

Valor

Volatilidade

Veracidade.

Como veremos no próximo tópico, a história do Big Data ainda reservaria a proposição de um Sétimo V:

Visualização.

O modelo, então, estava completo.

E devido à eficiência, as organizações começaram a perceber o poder do uso do Big Data.

Segundo está reportagem (em inglês), publicada pelo site da Revista Forbes no ano de 2015, cerca de 90% das empresas de nível médio a grande já investiam em BD.

PARA QUE SERVE O BIG DATA?

A quantidade de dados gerada no mundo inteiro é absurda, e a velocidade desse processo está aumentando de maneira exponencial.

De 2021 a 2024, a previsão é que se crie mais informações do que nos últimos 30 anos somados, segundo levantamento (em inglês) da IDC.

Só para se ter uma ideia, até 2020, foram gerados cerca de 40 trilhões de gigabytes, o que dá uma média de 2,2 milhões de terabytes por dia.

Esse oceano de conteúdo esconde informações que podem ser valiosas se forem corretamente coletadas, processadas e analisadas.

É justamente aí que entra o Big Data e suas tecnologias, para trabalhar com um grande volume de dados de forma rápida, por um custo acessível e de maneira efetiva.

Graças a essas soluções, é possível tomar decisões e desenvolver insights mais embasados e assertivos. 

COMO FUNCIONA O BIG DATA ?

Para entender melhor como funciona o Big Data, fica mais fácil dividir esse processamento em etapas.

Então, vamos a elas:

COLETA DE DADOS

Também chamada de aquisição ou gravação de dados, é a fase de reunir todo aquele grande volume e diversidade de informações.

Enquanto são coletadas, é necessário que essas informações já passem por algum tipo de filtragem ou formatação, eliminando erros e dados incompletos.

Esse tipo de cuidado é fundamental para que não haja prejuízo nas etapas seguintes, como pode acontecer no processo de análise, caso existam dados corrompidos.

INTEGRAÇÃO DOS DADOS

Passado esse primeiro momento, é hora de integrar esses dados.

Como eles são de fontes, formatos e características diferentes, devem receber tratamentos específicos.

É aqui, portanto, que devem ser definidos critérios de validação, aceitação, segurança e categorias dos dados, conforme as suas fontes.

ANÁLISE DE MODELAGEM DOS DADOS 

Trata-se de uma das fases mais importantes no Big Data, pois é onde os dados começam a ganhar valor e se transformar em informação.

Para isso, é necessário ter profissionais capacitados e o suporte de tecnologias de inteligência artificial e machine learning, que vão tornar esse trabalho mais ágil e assertivo.

Além disso, é importante também pesquisar novos tipos de visualização de dados para que sejam feitas descobertas valiosas, que favoreçam uma melhor interpretação das informações. 

INTERPRETAÇÃO DOS DADOS 

A fase de interpretação dos dados é a última e também aquela que faz valer todo o investimento em big data.

Afinal, é aqui que você vai conseguir extrair insights que vão garantir ao seu negócio diferenciais competitivos e oferecer uma ótima experiência ao cliente.

INFORMAÇÕES ESTRUTURADAS E NÃO ESTRUTURADAS

Quando falamos de Big Data, é muito importante fazer uma distinção a respeito do que são informações estruturadas e não estruturadas, pois essa diferença impacta diretamente em todo o processo de coleta, integração, análise e interpretação de dados.

As informações estruturadas são aquelas possíveis de se categorizar com maior facilidade, pois possuem um padrão mais rígido.

Usando uma linguagem mais técnica, são aqueles tipos de dados que podem ser colocados em linhas e colunas, como os formulários, por exemplo.

Em uma landing page, quando o usuário vai preencher um cadastro, ele só precisa completar os campos, como nome, idade, e-mail, entre outros, e, eventualmente, responde uma pergunta de sim ou não.

Sendo assim, é muito mais fácil extrair informações desses dados, pois eles já estão estruturados.

É diferente, por exemplo, de um vídeo, uma imagem, um áudio, um e-mail ou qualquer outro tipo de texto em que não há uma estrutura padrão.

Todos esses exemplos são de dados não estruturados.

Estima-se que cerca de 80% do conteúdo disponível na Internet seja de dados não estruturados.


EXEMPLOS DE APLICAÇÕES DO BIG DATA

A aplicação do processo de Big Data pode trazer resultados bem práticos para a sua empresa.

Confira alguns exemplos de como esse conjunto de tecnologias pode colaborar para a sua alta performance corporativa:

DESENVOLVIMENTO DE PRODUTOS

Um dos principais benefícios que o processamento de dados e sua consequente transformação em informações relevantes podem trazer para um negócio é o desenvolvimento de insights.

A partir de uma análise massiva de redes sociais, banco de dados de clientes e outros tipos de materiais, a empresa consegue desenvolver produtos que atendam a necessidade do seu público alvo com maior assertividade.

O Big Data ajuda a antecipar demandas e produzir tendências antes mesmo que elas estourem no mercado. 

EFICIÊNCIA OPERACIONAL


Essa talvez seja a implicação prática que o Big Data e suas tecnologias mais agregam às empresas.

Até pouco tempo atrás, os processos eram muito mais burocráticos e manuais, o que, além de atrasar tomadas de decisões, também torna qualquer ação muito mais passível ao erro.

Com um processamento de dados mais automatizado, veloz e eficaz, é possível encontrar soluções, analisar cenários, entregar feedbacks aos clientes, desenvolver produtos, projetar e se preparar para momentos de crise de maneira muito mais organizada e proativa.


 

EXPERIÊNCIA DO CLIENTE

Já faz um tempo que a experiência do cliente passou a ser um dos principais fatores que levam uma pessoa a consumir e continuar consumindo de determinada marca.

Com o Big Data, ficou muito mais fácil dar a atenção e o valor que o seu público-alvo espera.

Afinal, você consegue ter acesso a diversos dados dos clientes e, assim, manter uma interação mais próxima com ele, oferecendo conteúdos personalizados às suas demandas.


MANUTENÇÃO PREDITIVA

Poucas falhas são de fato imprevisíveis, que acontecem mesmo quando todos os cuidados necessários são tomados.

Para a esmagadora maioria dos problemas, é possível realizar uma manutenção preditiva e evitar transtornos futuros.

Com o Big Data, você consegue prevenir defeitos relacionados aos dados estruturados, como panes mecânicas que têm a ver com o ano de fabricação ou o modelo do maquinário em questão, por exemplo.

Além disso, ao processar dados não estruturados, é possível encontrar problemas em códigos de atualização de softwares e relatórios de sensores, por exemplo.

Tudo isso antes de essas falhas realmente acontecerem e atrasarem a produção.

O custo também é bem menor do que o de uma manutenção reparativa.


FRAUDE E CONFORMIDADE 

Com tanta geração de dados, é preciso ter alguns cuidados para manter essas informações (especialmente as relacionadas aos clientes) seguras dos criminosos virtuais.

Com as tecnologias de Big Data, é possível encontrar alguns padrões em dados que indicam algum tipo de fraude.

A partir daí, torna-se possível desenvolver ações preventivas e enviar relatórios regulamentares de maneira muito mais ágil.

Por que o Big Data é importante?

PORQUE O BIG DATA É IMPORTANTE ?

Engana-se quem pensa que a importância do Big Data está relacionada apenas ao volume de dados disponíveis.

O que deve ser levado em consideração é o que você faz com eles.

Sendo assim, podemos dizer que o Big Data é importante para ajudar as empresas a analisar os seus dados e utilizá-los na identificação de novas oportunidades.

Obviamente, isso varia de acordo com o seu modelo de negócio, a atividade exercida e as metas e objetivos traçados para a organização.

Mas há benefícios em comum ao alcance de todo o tipo de empresa.

Entre eles, economia de tempo, redução de custos, otimização de ofertas, fornecimento de novos produtos, maiores lucros, clientes mais satisfeitos e decisões mais eficientes.

Ainda é possível combinar o Big Data com o Analytics, que ajuda a entender o que esse volume de informações pode nos dizer.

Juntos, eles conseguem atender às necessidades de empresas de vários mercados.

Veja alguns exemplos:

MARKETING: analisando o perfil do consumidor, o seu comportamento, estilo de vida e preferências, o que facilita a criação de novos produtos e uma comunicação mais direcionada

FINANCEIRO: prevenindo fraudes e realizando previsões de flutuações econômicas e mercadológicas, o que torna o investimento mais seguro

RELACIONAMENTO E VENDAS: oferecendo produtos mais relevantes, com a fidelização dos clientes e a diminuição de taxas de churn (cancelamento de clientes). 

QUAIS SÃO OS PRINCIPAIS DESAFIOS DO BIG DATA ?

Ainda que o Big Data seja uma realidade, estamos falando de uma série de tecnologias que são relativamente novas e estão em constante evolução.

Portanto, um dos principais desafios do momento é capacitar profissionais para lidarem com a coleta, integração, análise e interpretação de dados e se manterem atualizados sobre as principais tendências do setor.

Além disso, o volume de dados fica maior a cada dia.

É preciso encontrar novas alternativas para armazenar essas informações e fazer a curadoria delas, pois de nada adianta ter o conteúdo e não saber extrair o que há de relevante nele.

Por fim, é importante haver cada vez mais políticas que regulamentem o acesso, o uso e a privacidade dos dados.

A Lei Geral da Proteção de Dados (LGPD) é um ótimo começo, mas ainda há muito para evoluir.

Neste vídeo, você confere um conteúdo especial sobre os desafios trazidos pelo Big Data. 

ENTENDA OS 7 V’s

Como falamos anteriormente, Doug Laney definiu o Big Data baseado em três V’s.

Eram três que viraram seis e, hoje, são sete.

Vamos compreender melhor o que cada um representa nesse gerenciamento de dados?

1. VOLUME

O Big Data agrupa uma enorme quantidade de dados que são gerados a cada segundo.

É só imaginar todos os e-mails, vídeos, fotos e mensagens que circulam nas redes diariamente.

Assim, o BD atua de maneira a lidar com esse volume de dados com eficiência, tornando possível o seu agrupamento através de softwares.

2. VELOCIDADE

É a agilidade com a qual os dados são produzidos e manipulados.

O Big Data vai analisar os dados no instante em que são criados sem precisar armazená-los.

Isso acontece com as transações de cartão de crédito, viralização de mensagens em redes sociais, publicações em sites e blogs, entre outras.

3. VARIEDADE

Os dados podem ser gerados em vários formatos estruturados (numéricos) ou não estruturados.

Nessa última categoria, estão incluídos os arquivos de áudio, vídeo, e-mail, textos e cotações e transações financeiras.

4. VALOR

De nada adianta ter acesso a uma grande quantidade de informação se ela não puder agregar valor, certo?

Pode-se dizer que o valor do Big Data está na análise precisa dos dados e nas informações e insights fornecidos para as empresas a partir do seu conteúdo.

5. VERCIDADE

Nem seria preciso lembrar quanto à importância de as informações reunidas serem verdadeiras.

Em tempos de fake news, contudo, parece impossível controlar a geração e disseminação desse tipo de conteúdo, que muitas vezes acaba sendo aproveitado como se fosse real.

O que o Big Data faz, contudo, é permitir a análise de grandes volumes de dados, o que compensa possíveis informações equivocadas.

Se várias fontes apontam para um entendimento contrário, aí está um indicativo de alerta de falsidade quanto à mensagem original.

6. VOLATIVIDADE

Esse é um dos grandes desafios atuais do Big Data.

Os fluxos de dados são crescentes em relação à velocidade e variedade, mas também possuem picos periódicos, que variam de acordo com as tendências.

Alguns deles podem ser muito difíceis de serem gerenciados, ainda mais os não estruturados.

Difícil, mas não impossível.

7. VISUALIZAÇÃO

No último dos V’s, o recado é curto e grosso: os dados precisam ser apresentados de forma acessível e legível.

SEM ISSO, AFINAL COMO COMPREENDÊ-LOS E TIRAR PROVEITO DELES?

FONTE: FIA


CONTINUA EM: O QUE É BIG DATA PARTE 02 







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