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Conhecendo Big Data

Bianca Ferreira
Bianca Ferreira

O que é?

    Quando falamos sobre Big Data devemos conhecer sua história, o que nos indica por onde devemos começar:

O termo Big Data nasceu em 1990, na NASA, afim de definir grandes conjuntos de dados complexos capazes de desafiar limites computacionais como captura, processamento, análise e armazenamento informacional. Porém seu conceito remonta-se nas décadas 1960 e 1970, quando o mundo dos dados apenas começava com seus primeiros data centers e desenvolvimento de banco de dados relacional.

    Segundo a definição de Gartner, a qual é considerada a mais confiável desde de 2001: "Big Data são dados com grandes variedades, que chegam com volumes crescentes e cada vez maiores". Isso também é conhecido como os cinco V´s:

 

·        Volume: Condiz com a quantidade de dados importados. Utilizando o Big Data temos como processar grandes volumes de dados não estruturados e com baixa densidade. Podem ser, por exemplo, dados de valor desconhecido, podendo variar de terabytes até petabytes e etc.

·        Velocidade: É a taxa mais rápida na qual os dados são recebidos. Normalmente, a velocidade mais alta é transmitida diretamente para a memória. Produtos inteligentes habilitados para internet operam em tempo real, ou quase, exigindo avaliação e ação em tempo real.

·        Variedade: Relaciona-se a vários dados disponíveis. Dados tradicionais foram estruturados e adequam-se a um baco de dados relacional. Com o aumento de big data, os dados vêm em novos tipos não estruturados. Dados não estruturados, ou semiestruturados, como texto, áudio e vídeo, exigem um pré-processamento adicional afim de obter significado.

·        Veracidade: É sobre fontes e qualidade dos dados, já que estes devem ser confiáveis.

·        Valor: Está relacionados a benefícios que as soluções de Big Data vão trazer para uma empresa.

    O ponto essencial para o crescimento da Big Data foi o desenvolvimento de estruturas de código aberto, pois elas tornaram o trabalho com a Big Data fácil e de armazenamento barato.

Atualmente, não são apenas os humanos que geram grandes quantidades de dados, também inclui objetos e dispositivos conectados à internet, reunindo padrões e desempenho do produto. Com o surgimento da machine learning, ainda mais dados foram - e estão sendo - produzidos.

 

 

Vantagens e desvantagens:

Vantagens:

·        Obter respostas completas, porque tem mais informações;

·        Respostas mais completas, ou seja, confiança nos dados que automaticamente gera uma abordagem diferente para lidar com os problemas;

·        Mais precisão na tomada de decisões: tecnologias inteligentes de cruzamento de dados podem ser eficientes e trazer agilidade a processos de tomada de decisão;

·        Maior volume de dados armazenados: possibilita a utilização de informações armazenadas na nuvem (cloud computing);

·        Personalização do atendimento: é capaz de permitir aos médicos um atendimento personalizado, conduzindo tratamentos e focando nas especificidades.

·        Redução de custos: pode ser combinado com outras ferramentas de análise e juntas, as tecnologias podem identificar fraudes e ajudar a detectar a raiz dos problemas, defeitos e falhas.

·        Diagnósticos completos: é uma ferramenta eficiente para detectar doenças ainda em estágios iniciais e permite que se obtenha análises e amplos resultados.

Desvantagens:

·        Análise e curadoria de dados devem fazer parte do dia a dia do negócio: as empresas têm cada vez mais dificuldades para identificar os dados corretos determinar a forma de uso;

·        Big Data um TI de infraestrutura adequada: poucas empresas tem infraestrutura para lidar com o Big Data;

·        Big Data requer ações e mudanças em tempo hábil: as empresas sejam rápidas para efetuar mudanças a partir dos insights gerados com a análise de dados;

·        Lidar com Big Data exige colaboração e parcerias: não é possível explorar ao máximo o Big Data e obter resultados sem colaboratividade;

·        Big Data exige mão de obra cada vez mais qualificada: a falta de mão de obra qualificada para lidar com análise de dados é um desafio para empresas brasileiras.

 

Aplicações:

    A Big Data pode ajudar nas mais diversificadas atividades, como:

1.   Desenvolvimento de produtos: Empresas como Netflix e Procter & Gamble usam Big Data afim de criar modelos preditivos para novos produtos e serviços, classificando os principais atributos ou serviços. A P&G, especificamente, usa dados e análises de grupos de foco, mídias sociais, mercado de teste e lançamentos antecipados de loja para planejar, produzir e lançar novos produtos.

2.   Manutenção preditiva: Fatores que podem prever falhas podem estar relacionados aos dados estruturados, como ano, marca e modelo. Quando se analisa as indicações de possíveis problemas, empresas podem implementar uma manutenção econômica e maximizar o tempo de atividade de peças e equipamentos.

3.   Experiência do cliente: o Big Data permite que possa ser feita a reunião de dados de mídias sociais, visitas da web, registro de chamadas e outras fontes afim de aprimorar a experiência de interação e maximizar o valor.

4.   Fraude e conformidade: Big Data ajuda na identificação de padrão de dados que indicam fraudes e agregam grandes volumes de informação.

5.   Aprendizado de máquina: Ou machine learning, é um assunto muito comentado no momento, por conta dos dados, isto pois é possível ensinar máquinas ao invés de programa-las. A aplicação da Big Data nessa área é fundamental.

6.   Eficiência operacional: Está é uma área na qual a Big Data está tento um grande impacto, já que com esta é possível analisar e avaliar a produção. A Big Data também pode ser usada para melhorar a tomada e decisões de acordo com a demanda atual do mercado

7.   Inovação: pode-se inovar através dos estudos, determinando novas maneiras de usar os insights. Há possibilidades infinitas. O limite do homem é sua imaginação.

 

Considerações:

    Podemos concluir que Big Data é a analise e interpretação de grandes volumes de dados de grande variedade. Há infinitas possibilidades com a Big Data, aumentar a produtividade, reduzir custos e tomar decisões de negócios mais inteligentes.

    Sendo assim, o Big Data não é uma vantagem exclusiva das grandes corporações detentoras de grandes volumes de dados, com o Big Data é possível o desenvolvimento de novos mercados e produtos. No Brasil ainda não é possível o pleno desenvolvimento destes no setor do varejo, visto que ele precisa de amadurecimento na gestão organizacional e uso de dados.

    Desafios ainda se apresentam em projetos que incluem o Big Data, como privacidade, segurança e propriedade de dados e questões éticas relacionadas, entretanto, sabe-se dos avanços realizados e do quão outras tecnologias dependem do Big Data, deixando-nos a ideia do quão ainda poderá evoluir.

 

Referencias:

https://www.oracle.com/br/big-data/what-is-big-data/

https://www.cetax.com.br/big-data-tudo-o-que-voce-precisa-saber/

https://blog.algartelecom.com.br/gestao/5-maiores-desafios-do-uso-de-big-data/

https://canaltech.com.br/big-data/o-que-e-big-data/

https://www.ufjf.br/engenhariadeproducao/files/2017/11/priscilaguedesschlaucher.pdf

https://www.knowsolution.com.br/vantagens-big-data-saude/

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Comentários (1)

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Carlos Silva

Carlos Silva

31/07/2021 21:37

Parabéns pelo artigo, Bianca.


Estou estudando sobre isso para trabalhar com .NET C# e encontrei uma solução bem robusta para trabalhar com dados na casa do PetaBytes.

Essa é uma realidade que devemos estar preparados, principalmente análise de dados em stream.

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