Dados são o novo petróleo. Você já deve ter ouvido essa frase que ilustra bem a importância que o big data tem para qualquer organização, seja empresas ou governos, e a sociedade.
Big data é um grande volume de dados que analisados e interpretados podem prever ou responder algo. Hoje, ter projetos de dados é uma questão de sobrevivência.
Portanto, nesse artigo, você encontra tudo sobre conceito, como funciona, quais são suas aplicações e como lidar com tantos dados de fontes diversas.
O que é big data?
Primeiramente, big data é o termo usado para definir um grande volume de dados. Além disso, significa a coleta, o gerenciamento e análise desses dados.
Em inglês, big significa grande, e data quer dizer dados. Diariamente, é possível gerar 2 quintilhões de bytes em todos os setores.
Assim, a estimativa é de que o mercado global de big data alcance o valor de 234 bilhões de dólares em 2026.
Portanto, o conceito é a soma de dados estruturados e desestruturados de fontes diversas – nuvem, rede de servidores e algoritmos – que podem ser usados em diferentes aplicações.
Dados são todas informações obtidas internamente ou externamente de fontes diversas, como cadastro de clientes, redes sociais, pesquisa externa, análises de mercado, etc.
Para que serve o big data?
O big data vai servir para coletar, armazenar e analisar os dados para fornecer uma visão holística do que está acontecendo em uma determinada área.
Essa visão orienta a tomada de decisões das empresas em seus planejamentos estratégicos.
Um exemplo desse funcionamento é a investigação sobre como o humor de usuários do Twitter afeta o índice Dow Jones, um dos principais indicadores do mercado norte-americano.
Quando o big data surgiu?
O termo big data apareceu pela primeira vez, em 1997, em um artigo escrito pelos pesquisadores da NASA Michael Cox e David Ellsworth sobre grandes volumes de dados.
No artigo sobre Dinâmica dos Fluidos Computacionais, eles usaram a expressão em referência ao grande volume de dados que não cabiam na memória, disco local ou disco remoto de um computador.
Exemplos de big data
Exemplos de big data estão presentes em diferentes aplicações de variadas áreas do conhecimento, de marketing e entretenimento ao transporte.
Quando se deparar com um anúncio no Facebook, por exemplo, ali tem big data, pois o que aparecer para nós, vai se resultar do uso de nossos dados para a personalizr este.
Outro exemplo acontece na Amazon, que consegue direcionar seu marketing com base nos hábitos de navegação dos usuários por meio de análises preditivas.
Para mobilidade urbana, por exemplo, vamos usar em locadoras de carros, aluguel de bicicletas e bicicletas elétricas.
Qual é a importância do big data?
Big data é importante para diferentes setores de negócios, governos e sociedade, pois a análise de dados ajuda na tomada de decisões e identificação de novas oportunidades.
Além disso, o uso permite detectar e reduzir fraudes, aumentar lucros, conquistar eleitores, reduzir custos de produção, melhorar a segurança e ter eficiência energética.
Para uma empresa, o big data pode ajudar a encontrar novas oportunidades de negócio, estudar o perfil dos clientes e avaliar sua satisfação e desenvolver e vender novos produtos.
Quais são os 7 vs do big data?
Os cinco Vs são: velocidade, volume, variedade, variabilidade, veracidade, visualização e valor. As duas últimas características já estavam presentes na análise de dados tradicional.
Veja abaixo mais sobre cada um desses conceitos:
Velocidade
A velocidade dos dados é a propriedade, e vai se relacionar com a rapidez com que eles são gerados, coletados, analisados e utilizados.
Volume
Refere-se à quantidade de dados processados na internet. Em média, vão se gerar 2,5 quintilhões de bytes diariamente.
Variedade
Tem relação com as diferentes estruturas de dados para se armazenar. Diz respeito aos tipos, formato, natureza e origem dos dados. Gerar dados via satélite é diferente de obter por vias online.
São três tipos: estruturados, como tabelas e planilhas; semi-estruturados, um exemplo são os arquivos XML; não estruturados, que são fotos e vídeos em redes sociais, apps, por exemplo.
Veracidade
A grande variedade de dados deve ser verdadeira, útil e precisa para que seja armazenada e processada na velocidade certa. Isso evita o acúmulo de dados ruins no sistema.
Variabilidade
Diz respeito à mudança que ocorre em um dado ou um conjunto de dados ao longo do tempo. Se os dados mudam constantemente, isso compromete a homogeneidade deles.
Visualização
É a forma de apresentar e ver os dados. Tabelas e gráficos, por exemplo, são recursos eficientes para a apresentação de grandes volumes de dados.
Valor
É o resultado da soma dos aspectos anteriores. Assim, depois de armazenar, processar, avaliar e visualizar os dados, a empresa precisa ter certeza de que está obtendo valor com os dados.
5 ferramentas de big data para conhecer
Dados que não fazer sentido até se transformar em informações úteis e conhecimento para poder se utilizar para tomar decisões ou montar estratégias de negócios.
Para isso, são necessários programas e aplicativos certos.. Veja cinco ferramentas de big data que você deve conhecer.
Hadoop
É uma plataforma de 100% código aberto para processamento de dados em larga escala. O ecossistema Hadoop é uma das ferramentas mais importantes para esses dados.
Tail CPD
É uma solução de para marketing digital para gerenciar e unificar dados de clientes por meio da Inteligência Artificial e Machine Learning.
Tableau
Software de visualização de dados, faz a transformação de dados em informação visual.
Power Bi
É uma solução da Microsoft que reúne um conjunto de softwares e aplicativos usados para a organização e interpretação de grandes volumes de dados.
Google Cloud
A plataforma do Google é provedor de recursos de computação em nuvem com diversas funcionalidades, do armazenamento e processamento de dados à criação de aplicativos.
Como funciona o big data?
O big data é a soma dos dados gerados por tecnologias digitais quando usamos apps, interagimos em redes sociais e fazemos buscas, por exemplo, e de outras fontes.
No entanto, não apenas o volume de dados – texto, imagens, fotos e áudio – que vamos criar diariamente, mas também a forma de processar e armazenar.
Esses dados são processados e analisados pelas organizações de modo que tragam insights, soluções de problemas, novas oportunidades, melhora na qualidade de serviços e produtos.
Onde é usado o big data?
Vamos usar em praticamente todos os setores que impactam o dia a dia. Hoje, quase tudo o que fazemos tem o uso de big data, da indústria ao varejo.
Detectar fraudes, otimizar o relacionamento com o cliente, gerenciar riscos e ter um marketing personalizado são algumas ações de bancos em que há o uso de big data.
Em empresas de mídia e entretenimento, como streamings de vídeo e áudio, o conceito serve para coletar, analisar e utilizar insights de usuários e oferecer sugestões de conteúdo.
A meteorologia é outra área em que o conceito é aplicado, seja para a previsão do tempo como para o estudo de padrões de desastres naturais até o impacto do aquecimento global.
Como interpretar o big data?
Interpretar o big data requer uma série de ações e medidas que começa com a coleta de dados. Antes de mais nada, é preciso determinar a fonte e a qualidade dos dados.
Após finalizar, os dados vão precisar visualizar os dados de forma que fiquem compreensíveis a todos. Cada tipo de dado demanda um tipo de visualização.
Outro ponto importante é ter a pessoa certa para interpretar dados. Um especialista em suporte ao cliente pode entender padrões de consumidores em um site.
A partir dessas observações, esse profissional consegue pensar em soluções para melhor a avaliação da empresa junto ao seus clientes, por exemplo.
Qual é a diferença entre big data e data science?
A diferença entre big data e data science (ciência de dados) é que o primeiro conceito diz respeito ao conjunto de dados e o segundo é a ciência que estuda esses dados.
A ciência dedados tem como objetivo tirar valor do volume de dados reunidos no big data. O estudo envolve os dados em si, processo de captura, transformação, geração e análise.
Por ser uma área interdisciplinar, data science envolve uma variedade de disciplinas como estatística, ciência da computação e matemática.
Big data e inteligência analítica: entenda as relações
A relação de big data com inteligência analítica é de interdependência uma vez que para interpretar um grande volume de dados são necessárias ferramentas de análise.
Ou seja, a inteligência analítica transforma uma quantidade de dados brutos para descobrir e interpretar padrões que eles revelam.
Esses padrões podem virar informações, conhecimentos e insights para a tomada de decisões de uma empresa.
O que é big data analytics?
É o processo de extrair, organizar, processar e analisar uma grande quantidade de dados brutos.
Existem três categorias de dados para a análise: social data, enterprise data e personal data.
Social data são dados sobre pessoas, em geral de redes sociais. Enterprise data ou dados corporativos são as informações geradas por operações de empresas.
Já personal data é qualquer informação relativa a uma pessoa, como idade, nacionalidade, cor, religião, sexo, escolaridade, etc.
Big data: como pode ser aplicado nas empresas?
Poderá aplicar nas empresas para trazer vantagem competitiva, como vender mais ou reduzir gastos, criar um produto ou serviço ou em projetos de inovação.
Aliás, ser uma empresa data-driven, ou seja, orientada por dados, está no centro dos projetos de inovação do iFood. Um deles é o uso de drones para otimizar a logística das entregas.
Outras aplicações do big data são auditorias- encontrar fraudes, erros e desperdícios, para atender normas de órgãos reguladores, em atividades operacionais e projetos de pesquisa.
5 dicas para colocar o big data em prática nas empresas
Antes de um projeto de big data ser colocado em prática, ele deve ser tecnicamente viável, ou seja, com equipe preparada, os riscos calculados e conhecimento do valor de negócio.
Segundo o livro Big Data: Uma Visão Gerencial, de Fernando Amaral, um projeto bem sucedido tem usuários satisfeitos, aumento de vendas, redução de fraudes e de custos.
Veja abaixo dicas para colocar o big data em prática.
- Tenha uma meta de projeto: De nada adianta um projeto entregar valor mas exceder o tempo estipulado para sua realização. Manter o controle da meta do prazo definido é fundamental.
- Faça um projeto orientado a negócio: Antes de escolher qual tecnologia será utilizada em um projeto de big data, deve-se avaliar o que se quer produzir e qual o objetivo do projeto.
- Envolva a equipe e interessados: Deve priorizar todos que se envolver. Equipe e patrocinadores devem ver valor no projeto.
- Monte um business case: Nesse documento, deve constar a justificativa do projeto, qual requisito de negócio ele vai atender e qual será a entrega de valor de negócio.
Avalie a viabilidade técnica: Questões como acessibilidade da fonte dados, o custo de implementação, volume do stream de dados devem ser estudados e bem avaliados.
