Big Data: O que é e por que é importante?

Big Data refere-se aos volumes enormes e difíceis de gerenciar de dados estruturados e não estruturados que inundam diariamente as empresas. No entanto, o que as organizações fazem com os dados importa mais do que apenas o tipo ou o volume de dados. A análise de big data pode produzir insights que ajudam na tomada de decisões e fornecem garantia ao realizar ações críticas de negócios.

Definição de Big Data

Big data é definido como dados que são impraticáveis ou impossíveis de processar usando técnicas convencionais porque são muito grandes, rápidos ou complexos. O acesso e o armazenamento de dados em larga escala para análises são praticados há muito tempo. No entanto, a ideia de big data ganhou força no início dos anos 2000, quando o analista do setor Doug Laney delineou os três Vs, que agora são geralmente aceitos como a definição de big data:

Volume. As organizações obtêm informações de várias fontes, incluindo vendas, dispositivos da Internet das Coisas (IoT), máquinas, mídias sociais, vídeos, fotos e áudio. A despesa de manter todos os dados teria sido proibitiva no passado, mas os data lakes, o Hadoop e a nuvem o tornaram mais acessível.

Velocidade. Os dados entram nas empresas a uma taxa sem precedentes como resultado da expansão da Internet das Coisas, e esses dados precisam ser processados rapidamente. A necessidade de gerenciar esses dilúvios de dados quase em tempo real é impulsionada por tags RFID, sensores e medidores inteligentes.

Variedade. Os dados podem ser armazenados em vários formatos, incluindo arquivos de texto não estruturados, e-mails, vídeos, arquivos de áudio, dados de cotações de mercado e bancos de dados tradicionais que armazenam dados quantitativos estruturados.

Quando se trata de grandes dados, também levamos em consideração mais dois fatores:

Variabilidade

Os fluxos de dados são imprevisíveis, mudando com frequência e variando substancialmente, além das velocidades e tipos de dados crescentes. As empresas devem entender as tendências de mídia social e como lidar com picos diários, sazonais e cargas de dados acionadas por eventos, o que pode ser difícil.

Veracidade

A qualidade dos dados é chamada de veracidade. É um desafio vincular, combinar, limpar e converter dados entre sistemas, uma vez que se originam de tantas fontes distintas. Relacionamentos, hierarquias e inúmeras ligações de dados precisam estar conectados e correlacionados nos negócios. Caso contrário, seus dados podem facilmente sair do controle.

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Big Data: Por que é importante?

A importância do big data não depende apenas do volume de dados que você possui. Seu valor depende de como você o usa. Qualquer fonte de dados pode ser usada para coletar informações, que podem ser analisadas para descobrir soluções que 1) simplifiquem o gerenciamento de recursos, 2) aumentem a eficácia operacional, 3) otimizem o desenvolvimento de produtos, 4) forneçam novas perspectivas de receita e crescimento e 5) facilitem tomada de decisão sábia. Big data e análises de alto desempenho permitem a conclusão de tarefas relacionadas aos negócios, como:

identificar as causas subjacentes de problemas, erros e falhas quase em tempo real.
detecção de irregularidades mais rápida e precisa do que o olho humano.
melhorando os resultados dos pacientes, extraindo rapidamente o conhecimento dos dados de imagens médicas.
Portfólios de risco completos são rapidamente recalculados.
melhorando a precisão da classificação e a capacidade de resposta dos modelos de aprendizado profundo.
detectar fraudes antes que elas afetem seus negócios.

Big Data no mundo de hoje

A maneira como o mundo usa as informações de negócios está mudando como resultado do big data e das maneiras pelas quais as organizações gerenciam e obtêm insights a partir dele. Saiba mais sobre os efeitos do big data.

Seja uma empresa orientada a dados.

Big data é produzido por uma variedade de fontes, incluindo eletrodomésticos, tecnologia vestível e carros. Leia sobre soluções de big data, familiarize-se com os três pilares de se tornar orientado por dados e descubra quais estratégias outras empresas usam para superar obstáculos.

Como um herói de dados deve proceder?

Heróis de dados: quem são eles? Um cientista de dados examina dados e procura insights. Os pipelines para DataOps são criados por engenheiros de dados. Os oficiais de dados garantem que os dados sejam confiáveis e gerenciados eticamente. O sucesso na análise é impulsionado pela sinergia de funções.

Data warehouse versus um data lake

A frase “data lake” é apenas uma jogada de marketing? Outro termo para um data warehouse, talvez? Phil Simon esclarece as diferenças entre data lakes e data warehouses descrevendo o que cada um é, como funciona e quando você pode precisar de um.

A nuvem e big data

As iniciativas de big data exigem muito poder de armazenamento e processamento. Combinando os benefícios de agilidade e flexibilidade, as tecnologias de big data e computação em nuvem oferecem uma solução prática para gerenciar todos os tipos de dados a baixo custo.

Em quem está o foco do big data?

Para as indústrias, big data é uma questão importante. A quantidade de informações que as empresas coletam, gerenciam e analisam aumentou muito como resultado da IoT e de outros dispositivos vinculados. Dados significativos têm o potencial de fornecer grandes insights para todos os setores, grandes e pequenos.

Inovação impulsionada por dados

Exabytes de big data disponíveis hoje apresentam muitas chances de coletar insights que estimulam a inovação. Aplicações sofisticadas de big data e analytics impulsionam avanços que têm o potencial de mudar nosso mundo, melhorando vidas, curando doenças, protegendo os vulneráveis e conservando recursos. Isso inclui previsões mais precisas, maior eficiência operacional e melhores experiências do cliente.

Como funciona o Big Data

As empresas devem pensar em como o big data flui entre uma variedade de locais, fontes, sistemas, proprietários e usuários antes de usá-lo para eles. Para controlar esse “big data fabric”, que consiste em dados tradicionais e estruturados e dados não estruturados e semiestruturados, há cinco processos essenciais a seguir:

Planeje sua abordagem de big data.
Identifique as fontes de grandes dados.
Acessar, controlar e arquivar os dados
Revise os dados.
Tome decisões informadas com base nos dados.

1) Planeje sua abordagem de big data.

Uma estratégia de big data é, em termos gerais, um plano criado para ajudá-lo a monitorar e melhorar a maneira como você coleta, armazena, gerencia, compartilha e usa dados dentro e fora de sua organização. Em meio a uma avalanche de dados, uma estratégia de big data cria a base para o sucesso da empresa. É crucial levar em conta os objetivos e ambições comerciais e tecnológicas presentes e futuras ao criar uma estratégia. Isso exige não apenas tratar o big data como um subproduto do aplicativo, mas também como qualquer outro ativo significativo da empresa.

2) Identifique fontes de dados enormes

Os dados de streaming são gerados pela Internet das Coisas (IoT) e outros dispositivos conectados, incluindo wearables, automóveis inteligentes, equipamentos médicos, equipamentos industriais e muito mais, e entram nos sistemas de TI. À medida que os grandes dados chegam, você pode examiná-los para escolher quais informações devem ser mantidas e quais precisam de um exame mais aprofundado.
As interações de mídia social incluem aquelas no Facebook, YouTube, Instagram e outras plataformas. Para fins de marketing, vendas e suporte, isso compreende enormes volumes de big data na forma de fotografias, vídeos, fala, texto e som. Esses dados apresentam uma dificuldade especial para consumo e análise porque frequentemente estão em formatos não estruturados ou semiestruturados.
Grandes volumes de fontes de dados abertos, como o Portal de Dados Abertos da União Europeia, o CIA World Factbook e o data.gov do governo dos EUA, são a fonte de dados acessíveis ao público.
Data lakes, fontes de dados em nuvem, fornecedores e clientes também podem ser fontes de mais big data.

3) Acesso, controle e armazenamento de dados massivos

A velocidade, potência e flexibilidade oferecidas pelos modernos sistemas de computação permitem acesso instantâneo a grandes volumes e tipos de big data. As empresas exigem maneiras de integrar os dados, criar pipelines de dados, garantir a qualidade dos dados, fornecer governança e armazenamento de dados e preparar os dados para análise, além de acesso confiável. Existem opções flexíveis e acessíveis para armazenar e lidar com big data por meio de soluções em nuvem, data lakes, pipelines de dados e Hadoop. Alguns big data podem ser mantidos no local em um data warehouse clássico.

4) Analise as informações.

As organizações podem decidir se devem aproveitar todos os seus big data para análise usando tecnologias de alto desempenho, como computação em grade ou análise na memória. Outra estratégia é selecionar os dados relevantes antes da análise. A análise de big data é como as empresas obtêm valor e insights dos dados, independentemente da situação. Big data está sendo usado para alimentar projetos modernos de análise avançada, como aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA).

5) Tome decisões sábias com base em dados

Só se pode acreditar em análises e escolhas se os dados forem bem gerenciados e confiáveis. As empresas devem utilizar plenamente os benefícios do big data para se manterem competitivas. Eles também devem adotar uma abordagem orientada por dados, baseando as escolhas mais nas evidências fornecidas pelo big data do que na intuição. Ser orientado a dados tem várias vantagens. As organizações orientadas por dados têm melhor desempenho, operações mais previsíveis e são mais lucrativas.

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