A princípio, o trabalho e a preocupação com analisar os dados estão em uma crescente na internet, juntamente com o termo big data.
Dessa forma, aumentou o número de pessoas preocupadas com o que os grandes sites e redes sociais sabem sobre elas, a necessidade de especialistas em tecnologia da informação e a procura por cursos de big data por empresas é um reflexo disso.
Esses dados, quando em grandes volumes, recebem a denominação “big data”.
Neste artigo, vamos abordar o conceito de big data, o que ele significa, qual a sua importância, o seu poder e as principais tendências de big data que existem hoje em dia.
O que é data?
Antes de entrarmos na definição de big data considerando seu contexto, precisamos definir o conceito de dados (data).
Dados são quantidades de caracteres ou símbolos nos quais executam-se as operações por um computador, armazenando e transmitindo na forma de sinais elétricos e gravadas em mídia de gravação magnética, óptica ou mecânica.
Além disso, os dados podem existir de várias formas - bits e bytes - e são armazenados na memória eletrônica como números ou texto em pedaços de papel.
Dependendo de sua complexidade, os dados podem se assemelhar com fatos armazenados na mente de uma pessoa.
O que é Big Data?
Big data refere-se aos diversos conjuntos de informações que crescem a taxas cada vez maiores. Ela abrange grandes volumes de dados, a velocidade na qual elas são criadas e coletadas, além da variedade ou escopo dos pontos de dados cobertos.
Normalmente, vem de várias fontes e chega em vários formatos, inclusive da nuvem.
Qual a história do Big Data?
A história do Big Data começou com o aumento da capacidade de armazenamento de dados e da velocidade de processamento de computadores, permitindo que as empresas coletem e armazenem enormes quantidades de informações.
A expressão "Big Data" foi popularizada no início dos anos 2000, quando as empresas começaram a utilizar técnicas avançadas de análise de dados para extrair insights valiosos a partir desses dados em grande escala.
Desde então, o Big Data tem sido uma área em constante evolução, com novas tecnologias sendo desenvolvidas para ajudar a lidar com a quantidade cada vez maior de informações disponíveis.
Como o Big Data funciona?
A ferramenta funciona sob 5 pilares, principalmente, que são os 5 V's do Big Data: Velocidade, Volume, Variedade, Veracidade e Valor. Logo, é um sistema rápido, apesar das grandes quantidades de informações diversas, fiel aos acontecimentos e gerador de valor para a gestão.
Big data pode ser classificado como não estruturado ou estruturado. Primeiramente, dados estruturados consistem em informações já gerenciadas pela organização em bancos de dados e planilhas. É frequentemente de natureza numérica.
Então, dados não estruturados são informações desorganizadas e não se enquadram em um modelo ou formato predeterminado. Ele inclui dados disponíveis de fontes de mídia social, que ajudam as instituições a coletar informações sobre as necessidades dos clientes.
O big data pode ser coletado a partir de comentários compartilhados publicamente em redes sociais e sites, ou voluntariamente em aplicativos e eletrônicos pessoais, por meio de questionários, compras de produtos e check-ins eletrônicos.
A presença de sensores e outras entradas em dispositivos de inteligência artificial permite a coleta de dados em um amplo espectro de situações e circunstâncias.
É frequentemente armazenado em bancos de dados de computadores e é analisado usando um software projetado especificamente para lidar com conjuntos de dados grandes e complexos.
Muitas empresas de software como serviço (SaaS) são especializadas no gerenciamento desse tipo de dados complexos, daí a grande procura por cursos e profissionais especializados em big data.
O que são os 5V’s do Big Data?
Os 5V's do Big Data são cinco características que definem os dados Big Data:
Volume
Refere-se à enorme quantidade de dados gerados diariamente por diferentes fontes, como sensores IoT, transações comerciais, mídias sociais, entre outras. Isso cria um grande desafio para a armazenagem e processamento de dados, pois é necessário ter infraestruturas e tecnologias capazes de lidar com esse volume massivo de informações.
Velocidade
Refere-se à rapidez com que os dados são gerados e precisam ser processados para que sejam úteis. Por exemplo, os dados gerados por sensores IoT precisam ser processados em tempo real para serem utilizados em sistemas de controle industrial. Essa exigência de velocidade é um desafio para a análise de dados em grande escala.
Variedade
Refere-se à variedade de tipos de dados, incluindo dados estruturados (como banco de dados), semi-estruturados (como arquivos XML) e não-estruturados (como textos e imagens). A variedade de tipos de dados torna mais difícil a integração de dados e a realização de análises coerentes, uma vez que diferentes tipos de dados podem ter formatos e estruturas diferentes.
Veracidade
Refere-se à qualidade e confiabilidade dos dados, incluindo a precisão, integridade e validade. Os dados de baixa qualidade ou errados podem levar a resultados incorretos e decisões equivocadas, por isso é importante garantir a veracidade dos dados antes de realizar análises.
Valor
Refere-se à capacidade de extrair insights e conhecimento úteis dos dados para tomar decisões informadas e alcançar objetivos de negócios. O objetivo final da análise de dados é gerar valor para a organização, seja para aprimorar seus processos, melhorar sua tomada de decisões ou criar novos produtos e serviços.
Como o Big Data está transformando os negócios?
O big data se mostra como uma solução às novas tendências de consumo pois é capaz de exercer um grande impacto nos negócios. Bem como já abordado anteriormente, é possível moldar as preferências dos consumidores e ser mais assertivo na oferta de um produto ou serviço.
Porém, não dá para esquecer alguns dos desafios do Big Data para quem deseja implementar, como a escassez de profissionais qualificados, o armazenamento e, claro, a segurança dos dados.
Vamos conferir quais são os fatores que o big data tem revolucionado os negócios hoje em dia:
Tomada de Decisão
Já que as organizações de negócios podem planejar estratégias de vendas otimizadas e aumentar a eficiência dos negócios, com a ajuda da análise de big data, a eficiência dos negócios é aprimorada e o desempenho na tomada de decisão também melhora.
Aqui estão algumas das maneiras pelas quais o big data ajuda as organizações na tomada de decisões:
- Melhor envolvimento do cliente por meio de dados em tempo real;
- Eficiência aprimorada das operações comerciais;
- Nenhum investimento extra com maior capacidade.
Atendimento ao Cliente
Empresas em todo o mundo criaram várias estratégias de pós-venda para avaliar os níveis de satisfação do cliente, pois fazem pesquisas, buscam feedback dos clientes on-line e off-line, conferem análises e investem muito dinheiro na avaliação da satisfação do cliente.
A integração de ferramentas de big data pode simplificar o processo, reduzindo os custos em geral.
Já desenvolveram ferramentas sofisticadas para acompanhar as jornadas de compra dos clientes. Isso ajuda as empresas a moldar corretamente suas campanhas, reduzindo custos e unidades de marketing com falha.
Melhora a cadeia de suprimentos
As tecnologias de big data têm ampla aplicação para otimizar as cadeias de suprimentos. Eles podem ajudar as empresas a gerenciar seus inventários e fornecer melhores serviços de entrega a seus clientes.
Veja a Amazon, por exemplo. A maior empresa de comércio eletrônico da atualidade já integrou técnicas de big data para otimizar sua cadeia de suprimentos.
Isso lhes permite oferecer um nível de serviço sem precedentes aos seus clientes.
Setores Produtivos
É por meio do Big Data que as grandes empresas conseguem melhorar toda a gerência de seus setores produtivos, pois eles permitem a criação de sistemas ERP. Estes sistemas são responsáveis por integrar diversos setores de uma fábrica como financeiro, produção, estoques, logística, vendas, compras, manutenção e muitos outros.
Esse sistema pode também ajudar na cadeia de suprimentos que foi citada anteriormente e também em implementações de metodologias como o Seis Sigma.
Como o Big Data pode ser utilizado?
- Saúde: O Big Data pode ser usado para ajudar a identificar e prever epidemias, avaliar a eficácia de tratamentos médicos, personalizar a medicina baseada em dados genéticos, e ajudar na tomada de decisões clínicas. Além disso, ele também pode ser usado para ajudar na identificação de padrões de doenças, desenvolvimento de novas terapias e melhorar a qualidade do atendimento aos pacientes.
- Varejo: O Big Data pode ser usado para entender melhor os hábitos de compra dos consumidores e oferecer recomendações personalizadas e ofertas relevantes. Além disso, ele também pode ser usado para otimizar o estoque, gerenciar a logística e melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos.
- Finanças: O Big Data pode ser usado para detectar fraudes financeiras, riscos de crédito e oportunidades de investimento. Além disso, ele também pode ser usado para personalizar produtos financeiros e oferecer soluções financeiras mais eficientes e seguras para os clientes.
- Indústria: O Big Data pode ser usado para monitorar e otimizar a eficiência dos processos produtivos, aumentar a segurança e prevenir falhas em equipamentos críticos. Além disso, ele também pode ser usado para desenvolver novos produtos e soluções inovadoras, bem como para personalizar a produção em massa.
- Segurança: O Big Data pode ser usado para identificar padrões e tendências em dados de segurança, como dados de câmeras de segurança e informações sobre incidentes, para prevenir crimes e garantir a segurança pública. Além disso, ele também pode ser usado para monitorar e prever desastres naturais e ajudar na coordenação de respostas de emergência.
Quais os grandes desafios do Big Data?
Privacidade e segurança
Proteger a privacidade dos dados dos usuários e garantir a segurança dos dados é um desafio importante no Big Data. As empresas precisam seguir rigorosas leis e regulamentos de privacidade e segurança de dados para evitar vazamentos de informações sensíveis e proteger a privacidade dos usuários.
Governança de dados
Garantir a qualidade e a integridade dos dados é um desafio importante no Big Data. As empresas precisam estabelecer processos eficientes de governança de dados para garantir que os dados sejam precisos, completos e consistentes ao longo do tempo.
