o que é big data

 O que é Big Data, para que serve e como aplicar? Descubra agora!

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Você sabe o que é Big Data? Estamos protagonizando um período em que dados são gerados a todo tempo e podem se tornar realmente úteis para as empresas. Nesse novo contexto, é fundamental tomar melhores decisões e evitar erros para se manter competitivo no mercado, afinal, o número de organizações e concorrentes continua crescendo também.

Da mesma forma, investimentos arriscados requerem muito mais do que simplesmente a intuição, por isso, dados funcionam como verdadeiros conselheiros, ajudando a direcionar os esforços e evitar os problemas. Obter essa vantagem nas escolhas e no mercado é essencial para a sustentabilidade de qualquer negócio. Assim, é possível seguir com os projetos e com o planejamento estratégico, a fim de impulsionar o crescimento da companhia.

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O que é Big Data?

Em uma pesquisa estatística, como uma enquete, por exemplo, a amostra é uma variável importante. A partir de um conjunto de respondentes, é possível categorizar os resultados e chegar a conclusões que refletem como as pessoas pensam. O tamanho dessa amostra é fundamental para gerar um resultado preciso, pois quando é maior, há mais diversidade de pessoas e de respostas. Quanto maior a amostra, maior o custo de execução e análise das informações. Quando essa amostra, ou base de dados, se torna imensa, temos um conceito para descrevê-la: Big Data. Evidentemente, a expressão não está associada exclusivamente a pesquisas estatísticas, mas métodos estatísticos são utilizados a fim de estudar essas bases.

O Big Data é o termo que se refere a um conjunto muito grande de dados (estruturados ou não estruturados) disponíveis a partir de diversas fontes, de uma maneira que não é facilmente tratável por sistemas analíticos comuns. Assim como em uma pesquisa, mais dados agregam mais experiência e maior diversidade de pontos de vista para as análises do negócio, portanto, maior precisão.

Uma das definições mais bem aceitas para Big Data é a do Gartner:

Big data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e / ou alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem uma visão aprimorada, tomada de decisão e automação de processos.

Gartner

Ou seja, quando falamos em Big Data, precisamos considerar os três V’s do Bigdata: volume, velocidade e variedade:

Os Três V’s do Big Data

Volume

O volume de dados deve ser grande. Este volume depende do tamanho de cada empresa e aplicações de negócios. Podem ser transações comerciais, interações de mídias sociais, áudio, vídeo, rastreamento de dispositivos, etc.

Velocidade

Outra questão é a rapidez com que esses dados são gerados. A internet trouxe proeminência ao termo “em tempo real”, justamente por envolver a produção de milhões de conteúdos de maneira descentralizada, por uma quantidade imensa de usuários. Contudo, dados também são criados instantaneamente em sensores de internet das coisas, CRMs, ERPs e fontes de dados públicas.

Essa velocidade está associada a uma certa imprevisibilidade, o que garante a complexidade na análise desses dados. Adiante neste texto, vamos entender melhor como funcionam os algoritmos para lidar com essas características.

Variedade

Outro ponto é a variedade: os dados são produzidos sempre em diversos formatos diferentes. Ou seja, podem ser registros em bancos de dados, documentos, e-mails, vídeos, áudios, textos e publicações em uma rede social.

Além da diversidade, esses dados podem estar dispostos de maneira estruturada ou não-estruturada, ou seja, sem relações de associação entre si. Assim, não podem ser facilmente representados por bancos de dados relacionais comuns.

Os Dois V’s Adicionais da SAS

A SAS considera mais duas dimensões para o Big Data:

Variabilidade

É importante capturar as variações ao longo do tempo. Por exemplo, em mídias sociais, fluxos de dados são imprevisíveis e é importante para as organizações capturar e aproveitar tendências.

Veracidade

Um ponto que está associado à qualidade desses dados é a veracidade: para que eles façam sentido e cooperem com as análises, precisam ser verdadeiros e oferecer uma perspectiva correta dos eventos.

O V que realmente importa: Valor

Quando esses dados são analisados, eles se tornam valiosos para as empresas e geram resultados. Com o Big Data, é possível adquirir insights precisos para a tomada de decisão, de modo a prevenir erros e otimizar as chances de sucesso em cada escolha.

Como funcionam os algoritmos de Big Data?

Como já falamos, assim como uma amostra maior requer uma capacidade de recursos maior para uma empresa que realiza uma pesquisa, o Big Data demanda gastos com infraestrutura adequada e com algoritmos inteligentes que sejam capazes de investigar esses dados e gerar informações a partir deles.

Esses sistemas analíticos focam em:

  • integração dos dados, agregando diversas fontes, como as que já falamos;
  • armazenamento, como estruturas de Data Warehouse e Data Lake, que são construídas para esse fim e permitem exploração dessas informações com consultas e filtros;
  • análise, o que se refere ao estudo dos dados em busca de padrões e correlações; e
  • visualização, que dispõe de maneira gráfica e estruturada os resultados.

Para o armazenamento e análise, diversas ferramentas NoSQL, termo que descreve bancos de dados não-relacionais, e os frameworks Hadoop e Spark se destacam como opções para processamento na velocidade ideal. É interessante contar com uma arquitetura escalável, que permite que as bases cresçam de acordo com a geração de dados, de modo a aproveitar o Big Data no seu potencial máximo.

Uma vez que os dados estão concentrados, os algoritmos analíticos têm como objetivo aprender como eles se comportam e o que têm a dizer. Desse modo, buscam relações, hierarquias e relacionamentos, de forma a estruturar as informações brutas e criar modelos de aprendizado.

Nesse sentido, quatro tipos de análise podem ser feitas:

  • análise descritiva, que se preocupa em definir o estado atual da empresa com o apoio de informações históricas;
  • análise diagnóstica, focada em descrever as causas dos acontecimentos do passado;
  • análise preditiva, que utiliza dados históricos para encontrar padrões que permitem predições acerca do futuro;
  • análise prescritiva, que estuda os impactos das previsões e tenta chegar a ações diante do que foi previsto.

Quais as principais aplicações e como são feitas?

Como os sistemas de Big Data são capazes de lidar com esses grandes volumes de informações, de forma a obter uma análise estruturada e inteligente, as aplicações são extremamente benéficas para as empresas. Já a partir do fato de que um dos aspectos mais relevantes acerca desse conceito é justamente a variedade de fontes, dá para concluir que é possível aplicar em diferentes cenários e setores.

Na saúde, por exemplo, os algoritmos conseguem integrar uma quantidade enorme de dados de monitoramento da condição de pacientes e cruzar essas informações com dados de pessoas que sofrem com certas doenças, a fim de predizer se um paciente X também sofre com a mesma patologia, mesmo antes dos sintomas visíveis.

Já em gestão de projetos, as empresas conseguem estimar corretamente os custos de um determinado projeto, bem como identificar com antecedência os principais riscos de segurança que poderão interromper o processo. Além disso, é possível analisar o desempenho dos colaboradores, entendendo os problemas nesse fator e suas causas de uma maneira mais clara, de modo a melhorar os resultados.

Tudo isso ocorre porque os sistemas conseguem aprender de um conjunto pronto de dados. A partir de uma amostra de projetos bem-sucedidos, o sistema consegue identificar as características que levam ao sucesso dentro de um contexto específico, enxergando pontos e apontando associações que seriam impossíveis de analisar apenas com o olhar humano.

Assim, padrões como a relação entre a climatização de um ambiente e o aumento de produtividade podem ser apontados, por exemplo. Desse modo, a empresa consegue os insights necessários a fim de melhorar os índices de produção.

Entender o que é Big Data é essencial para se manter competitivo no mundo moderno. Afinal, sua aplicação implica em redução de riscos, economia de custos, escolhas mais acertadas, eficiência operacional, melhores estimativas de despesas e melhor identificação de oportunidades. A companhia garante a base para crescer de maneira sólida.

Com a evolução da computação em nuvem, uma grande capacidade para armazenamento e processamento de informações foi disponibilizada de forma ampla, permitindo que mais empresas adotem práticas de Big Data. Provedores como a Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google fornecem plataformas prontas para trabalhar com Big Data.

Gostou de aprender sobre o assunto? Entenda também os sete passos para um projeto de análise preditiva.

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