Big Data: o que é, conceito e como usar

Big Data é um termo que descreve um conjunto de dados tão grande e complexo que softwares tradicionais não conseguem gerenciá-los. Entretanto, ainda assim, esses dados podem ser extraídos e transformados em informações valiosas.

Segundo levantamento da Statista, o mercado global de Big Data e Business Analytics foi avaliado em US $168,8 bilhões em 2018 e a previsão é que até 2022 cresça para US $274,3 bilhões.

Certamente, o Big Data é uma das tecnologias mais importantes criadas neste século e esses números só nos mostram o seu impacto no mundo dos negócios.

Nesse sentido, é de se esperar que o mercado demande análise de Big Data. 

Afinal de contas, imagine a quantidade de informações e insights que conseguimos gerar a partir do volume gigantesco de dados que são gerados diariamente.

Operar de maneira orientada a dados gera vantagem competitiva para as empresas e isso se deve ao fato de que tomar decisões baseado em dados é muito mais seguro.

Ainda mais, Big Data é um dos grandes vetores para maximizar o funcionamento e desenvolvimento de outras tecnologias, como Machine Learning, Inteligência Artificial, Internet das Coisas e até mesmo a Segurança Digital.

Quer saber mais sobre esse conceito e qual é a sua importância? Continue a leitura!

O que é Big Data?

Em síntese, Big Data é um termo que remete a um conjunto de dados tão grande, rápido e complexo que é quase que impossível de processá-los por meio de métodos tradicionais.

A definição de Big Data é relativamente nova, sendo criado no começo dos anos 2000 pelo analista industrial Doug Laney.

O conceito principal são dados que chegam em volumes crescentes, com grande variedade e em uma velocidade impressionante.

Esses são os três Vs que caracterizam a base do conceito de Big Data:

• Variedade
• Volume
• Velocidade

Antes de mais nada, é importante esclarecer que atualmente existem mais do que esses três Vs que definem o Big Data. Hoje em dia, você encontrará autores falando sobre 4 Vs, 5 Vs e até 8 Vs.

Entretanto, neste artigo vamos focar em explicar aqueles considerados “originais” e mencionar outros dois Vs que surgiram nos últimos anos, que são eles o valor e a veracidade.

Variedade

Em resumo, refere-se à natureza dos dados, que podem ser tanto estruturados, quanto não estruturados.

Quando pensamos em dados, a primeira coisa que nos vem à cabeça geralmente são números e planilhas.

Todavia, hoje em dia, o Big Data abrange uma variedade muito maior de tipos de dados, como: e-mails, vídeos, PDFs, áudios.

Ou seja, os dados não seguem os mesmos padrões e é exatamente isso que torna o gerenciamento tão complicado. 

A análise desses dados não estruturados ou semiestruturados são realmente desafiadoras e exigem um pré-processamento para gerar algum tipo de informação.

Volume

O volume é uma das características mais citadas do Big Data, o que faz sentido, já que o próprio nome da tecnologia está relacionada ao tamanho, que em tradução literal seria “grandes dados”.

Resumindo, a quantidade de dados é o ponto de partida para entender o conceito. Neste caso, estamos falando de um número realmente gigantesco de dados. 

Velocidade

A velocidade se refere ao quão rápido os dados são gerados e armazenados hoje em dia. 

Para você ter noção, estima-se que nos próximos seis minutos o mundo terá gerado 9,1 mil de terabytes em dados. 

Eventualmente, os dados são atualizados em tempo real.

Valor e Veracidade

Como falado, além dos três Vs originais, outros acabaram surgindo e alguns são frequentemente associados ao Big Data.

A veracidade se refere ao grau de precisão de um conjunto de dados e o quão confiáveis eles são. Qual a veracidade de um dado e o quanto podemos confiar neles?

Dados mal filtrados e que não foram bem gerenciados podem se transformar em informações falsas ou erradas, comprometendo assim a tomada de decisões como um todo.

Nem todos os dados coletados têm valor comercial ou benefícios reais para uma empresa, por exemplo.

Como funciona o Big Data?

A princípio, para que um negócio comece a gerar informações a partir de um conjunto gigantesco de dados requer a realização de 5 passos chaves:

1. Desenvolver e definir uma estratégia de Big Data
2. Identificar quais são as fontes
3. Gerenciar, acessar e manusear os dados
4. Realizar a análise
5. Tomar as melhores decisões com base no que foi extraído dos dados

Entretanto, podemos resumir esses 5 passos em 3 ações principais. Veja a seguir:

1. Integrar

Como vimos até agora, o Big Data reúne dados vindos de diversos tipos de fontes. 

Portanto, métodos tradicionais de integração de dados, como o ETL (extração, transformação, carregamento), não dão conta do volume. Estamos falando de um volume na casa de terabytes ou até mesmo petabytes.

Por isso, é necessário criar novas estratégias de como o Big Data será integrado ao negócio. 

Nesse sentido, a estratégia de integração deve ser criada levando em conta a forma que esse dado será adquirido, armazenado, gerenciado, compartilhado e utilizado.

Juntamente com isso, pense quais são os objetivos que a empresa quer atingir a curto, médio e longo prazo com a análise de Big Data.

2. Gerenciar

Essa é a fase de tratamento, organização e gerenciamento do Big Data.

O armazenamento em nuvem está ganhando cada vez mais espaço, isso por conta da sua eficiência, comodidade e custos reduzidos. Diferente do armazenamento local, que requer manutenção e está mais suscetível a problemas externos.

Enfim, tudo dependerá da condição atual da empresa.

3. Análise

Primordialmente, a empresa deve fazer o levantamento de quais são as melhores soluções, técnicas e recursos disponíveis para analisar o Big Data. 

Por exemplo, modelos de Machine Learning e Inteligência Artificial são muito utilizados por analistas para gerar informações.

Seja como for, é nessa etapa que ocorre o processamento de todos esses recursos para extração de informações relevantes.

É interessante focar nos 4 principais tipos de análise de dados:

• Análise Preditiva
• Prescritiva
• Descritiva
• Diagnóstica

Qual a importância do Big Data?

Atualmente, as empresas utilizam o Big Data para melhorar operações, promover uma melhor experiência para os clientes, criar estratégias de marketing com base em dados analisados de personas e as aplicações são infinitas.

Do mesmo modo, todos os setores se beneficiam com a análise desses conjuntos de dados.

Empresas que investem em análise de Big Data estão um passo à frente e são mais competitivas.

Em outras palavras, tomar decisões corretamente geram impactos diretos na receita e no lucro de um negócio.

Como falado anteriormente, esses conjuntos de grandes dados também são vetores para o desenvolvimento e avanço de tecnologias que usam Machine Learning e Inteligência Artificial, como por exemplo os chatbots ou assistentes virtuais.

Além disso, o Big Data está promovendo verdadeiras revoluções em setores como indústrias de energia, serviços financeiros, logística e saúde.

Podemos listar os benefícios do Big Data em:

• Redução de custos
• Desenvolvimento de novas soluções e produtos
• Auxílio em previsões
• Auxílio na tomada de decisões
• Aumento na lucratividade e receita
• Melhora a gestão de riscos
• Ajuda na segurança digital
• Melhora a experiência dos clientes
• Promove a cultura Data Driven

Por fim, a importância não está na quantidade de dados que você tem, mas sim em como você faz a gestão e consegue analisá-los.

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