Big Data: o que é, para que serve e exemplos práticos

Big Data: imagem mostra homem de negócios utilizando notebook.

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O Big Data faz parte do vocabulário de cientistas de dados, programadores e profissionais de tecnologia desde os anos 2000. E se você gosta ou trabalha com esse mundo digital, já deve ter escutado falar sobre isso.

Afinal, esse conhecimento é fundamental para as empresas e tem contribuído significativamente com os resultados. Hoje, empresas que não voltam seus olhos para as boas práticas que podem auxiliar em seu mercado de atuação já estão em desvantagem competitiva.

Para saber mais sobre esse conceito fique com a gente neste artigo até o final, assim você conhecerá mais sobre o método e aprenderá dicas para colocar em prática. Boa leitura!

O que é Big Data

Em uma tradução literal, Big Data significa grandes dados, ou megadados. Para simplificar, é o esforço de extrair informações de um volume alto de dados. Além de extrair, é preciso analisar estes dados de forma estratégica, atribuindo significado a eles.

À medida que mais e mais dados se tornam disponíveis, as empresas os coletam e armazenam em quantidades crescentes e a Big Data usará essas informações para aumentar os lucros e impulsionar melhores tomadas de decisão.

A história do Big Data

Diferentemente do que muitas pessoas pensam, o conceito de Big Data não é nada novo. Afinal, há anos que uma grande quantidade de dados são processados por sistemas.

Podemos lembrar aqui de quando os britânicos criaram uma máquina para decifrar os códigos nazistas durante a Segunda Guerra Mundial, e milhares de mensagens eram decodificadas em questões de segundos. Desta forma, concluímos que o Big Data já era empregado.

Porém, foi no ano de 1997 que o termo foi usado pela primeira vez. Ele foi difundido a partir de 2005, com a publicação de um artigo de autoria de Roger Magoulas, que trabalhava na companhia O’Reilly Media.

Como funciona o Big Data

A função principal do Big Data é transformar os dados coletados em informações inteligentes, e para isso acontecer, é preciso 3 ações principais:

  • integrar: nesta hora os dados não passam por um refinamento, ou seja, existe apenas a extração do volume existente;
  • gerenciar: os dados começam a ser tratados e organizados;
  • analisar: etapa em que os dados são analisados detalhadamente, com entendimento dos cenários e padrões, permitindo respostas úteis e expressivas.

Os 3 pilares da Big Data

O Big Data considera três pilares, e falaremos sobre eles agora.

  • Volume: como o próprio nome diz, estamos falando de um grande volume de dados, com relevância e peso para tomadas de decisões.
  • Velocidade: a velocidade precisa ser proporcional a quantidade de dados coletados, já que ter informações recentes é fundamental para o sucesso do processo.
  • Variedade: a origem dos dados coletados são variadas, em formatos distintos, para que seja possível extrair informações valiosas deles.

Dados estruturados e não estruturados

Quando falamos sobre dados, os termos estruturados e não estruturados aparecem frequentemente. Um dado é a representação utilizada para gerar uma informação. Porém, se estão sozinhos e sem análise, eles não correspondem a nenhum valor.

Esses dados precisam ser analisados em conjunto para chegar a alguma informação relevante. Quando pensamos na classificação dos dados, eles podem ser estruturados e não estruturados, além de serem vistos de formas distintas.

Os dados estruturados possuem uma estrutura bem definida e rígida, como um banco de dados organizados por linhas e colunas. Os não estruturados possuem uma estrutura inversa e não podem ser organizados em tabelas, já que não há um padrão estabelecido.

Estes dados não estruturados no Big Data exigem uma complexidade maior para análise, já que são informações de difícil processamento e recuperação. Porém, mesmo que imponha um desafio maior, o mercado tem se atualizado em ferramentas e soluções para que a análise de dados não estruturados também seja possível e aplicável. 

Qual é a relação entre Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial

Podemos falar que a Big Data (seja com dados estruturados ou não estruturados) é a matéria-prima, ou seja, a base para o desenvolvimento de sistemas Inteligência Artificial e modelos de Machine Learning.

O Machine Learning e a Big Data são ferramentas importantes para os avanços do mundo cibernético. Assim, quando usadas em conjunto, podem oferecer resultados ainda melhores.

Enquanto o Big Data se refere ao modo como dados e informações são coletados, armazenados, categorizados e atualizados, o Machine Learning é um método de análise destes dados, de tal forma que os sistemas aprendam com eles e evoluam por conta própria, eliminando ou reduzindo a necessidade de intervenção humana.

Por isso, o Big Data e o Machine Learning se complementam e funcionam muito bem juntos. Esses métodos de análise também são chamados algoritmos. Um algoritmo de Machine Learning pode funcionar com uma base de dados menor. No entanto, quando combinado a um Big Data, os resultados são maximizados.

A Inteligência Artificial pressupõe um processo de Machine Learning constante que, como o próprio nome diz, significa que a máquina é dotada da capacidade de aprendizado.

Aprender é uma capacidade dos seres humanos, que faz com que a cada derrota na tentativa de atingir um objetivo, a pessoa pense e tenha criatividade para criar alternativas e conseguir o que quer.

O Machine Learning segue este mesmo princípio, o que faz com que os resultados se tornem cada vez mais eficazes e específicos. A Inteligência Artificial, também chamada IA, se refere à capacidade das máquinas de realizar  tarefas, de forma parecida aos seres humanos.

O Machine Learning tem a ver com a habilidade de aprender, em uma simulação do cérebro humano. De uma forma geral, o Machine Learning e a IA acabam por se relacionar, sendo que a aplicação do ML depende diretamente do uso de inteligência artificial.

O uso destes princípios pode ajudar em diversos setores como:

  • varejo: o Big Data no varejo pode auxiliar as empresas a se manterem atualizadas sobre as tendências de compras, com a aplicação de análises de clientes. Dessa forma, é possível descobrir, interpretar e agir com base em insights de dados significativos, incluindo padrões de compras online e na loja;
  • agronegócio: o Big Data é fundamental para a agricultura de precisão. Para exemplificar, o produtor consegue saber quanto será aplicado de insumo. Com o uso dos dados, é possível diminuir os custos produtivos, evitar a contaminação por agrotóxicos, além de avaliar o desgaste de equipamentos;
  • mineração: a aplicação da análise de Big Data à mineralogia pode ajudar a prever os minerais ausentes e onde encontrar novos depósitos. O que antes era uma questão de sorte, agora se transformou em uma previsão científica;
  • indústria: a análise dos dados coletados com o Big Data ajudam a otimizar produtos e serviços prestados. É possível entender o passado, identificando erros de planejamento, diminuir erros na produção, reduzir custos, aumentar o desempenho, e tomar decisões estratégicas mais assertivas para o negócio;
  • serviços como marketing e vendas: embora essa área necessite de pessoas muito criativas, e sabendo que os dados e análises nunca poderão substituir as mentes por trás das melhores campanhas de publicidade e grandes vendas, eles podem fornecer ferramentas aos profissionais para ajudar a ter um melhor desempenho.

Vantagens e desafios de implementar a tecnologia Big Data

Agora falaremos um pouco sobre as vantagens de implementar a tecnologia Big Data para o seu negócio.

Melhores decisões para o negócio e otimização dos recursos

O Big Data é uma das formas mais eficientes de fundamentar decisões estratégicas para o negócio, identificando tendências no mercado, que podem ser tanto de origem econômica quanto comportamental.

Diversos insights podem ser gerados por meio da identificação de novas oportunidades de atuação. Esse fato possibilitará, para qualquer empresa, a otimização de seus recursos e, consequentemente, o aumento nos lucros.

Ter estratégias de marketing eficientes

Quando uma ação de marketing é feita para um público específico e conhecido, ela pode ser extremamente eficiente. O Big Data permite analisar os dados de seu público e trazer informações fundamentais sobre comportamento, preferências, histórico e o perfil de compra de cada consumidor.

Fidelização de clientes

Ter em mãos informações que permitam conhecer porque seus clientes ficam com você, ou buscam outra solução no mercado, possibilita que seu negócio se antecipe e se adapte para fazer melhorias que aumentem a satisfação dessas pessoas.

Agora que você já conhece algumas das vantagens, falaremos um pouco dos desafios em implementar o Big Data.

Necessidade de mão de obra qualificada

É preciso uma mão de obra especializada, funcionários com conhecimentos específicos em matemática, estatística, linguagem de programação e habilidades de gestão para lidar com os dados.

Infraestrutura de TI

É fundamental contar com data centers capazes de armazenar uma quantidade enorme de informações para trabalhar com a Big Data.

Segurança dos dados

A vulnerabilidade dos dados deve ser combatida com políticas de implementação e controle dos dados.

Atualização constante

Para não perder oportunidades e não deixar o negócio para trás dos competidores, é essencial estar sempre atento às informações e o trabalho de análise e curadoria não pode parar.Gostou do nosso artigo e destas informações? Então nos siga nas redes sociais e fique sempre atualizado! Estamos no Instagram, Linkedin e Youtube.

Armindo Sgorlon

Armindo Sgorlon

CEO SGA TI em Nuvem

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