O Big Data é um termo que faz cada vez mais parte do cotidiano de vários setores ligados a tecnologia, vamos conhecer sua história e evolução.
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Primeiramente, vamos conceituar o que é Big Data: de forma bem resumida, ele é uma área de estudo que se compromete a obter informações a partir de um grande grupo de dados, que são numerosos demais para serem analisados isoladamente e por meios comuns.
Esta é uma das definições que mais se aproximam do significado pioneiro de Gartner.
O que é Big Data?
Ele é a resposta para solucionar problemas causados pelo aumento significativo do volume de dados criados todos os dias, por todos nós. Desse modo, sem os sistemas de Big Data, as análises que orientam os mercados seriam impossíveis de serem realizadas por sistemas convencionais.
Ou seja, o Big Data é o pai de várias tecnologias que automatizam muitas operações e que usam um grande volume de dados para processamento.
História e origens do Big Data
Este termo nasceu na década de 90, e se originou na NASA (National Aeronautics and Space Administration, em português, Administração Nacional da Aeronáutica e Espaço), devido justamente ao grande conjunto de dados que tramitam no centro espacial envolvendo suas operações.
O mundo da tecnologia não seria o mesmo sem o Big Data, pois com o passar dos anos, o volume de dados das organizações vem se multiplicando exponencialmente. Sem ele, seria impossível retirar informações relevantes deste aglomerado de referências.
Para refletirmos sobre como o número de dados gerados no mundo é crescente, vamos analisar os elementos que apenas você gera, seja uma postagem, uma marcação em uma rede social, uma avaliação em um local que visita, um pix que envia… tudo isso movimenta e aglomera um número considerável de dados. Sendo assim, é necessário um sistema para armazenar e, o mais importante, analisar e dar significado para tudo isso, e é aí que entra o Big Data.
Os 7Vs do Big Data
Legenda: Doug Laney definiu os pilares que sustentam o Big Data em “3Vs”. | Imagem: Unsplash
Doug Laney definiu os pilares que sustentam o Big Data em “3Vs” (Volume, Velocidade e Variedade). Entretanto, com a necessidade e a evolução dos sistemas relacionados ao Big Data, houve o incremento de mais quatro pilares, totalizando “7Vs”. Vamos conhecer cada um deles:
Volume
Este item faz referência a grande quantidade de dados que um sistema de Big Data terá que processar. Podendo ser, por exemplo, a quantidade de cliques de um usuário, curtidas em um perfil, etc. Independente da informação em si, eles podem representar um conjunto enorme de dados para as empresas, chegando até a muitos petabytes.
Velocidade
Refere-se justamente à taxa de velocidade do processamento dos dados, geralmente relacionada a este processo para a memória e não no disco. Sendo assim, este item é muito importante para trabalhos que precisam de resposta em tempo real.
Variedade
Este pilar se relaciona com os tipos de dados armazenados e processados por um sistema. Eles variam entre não estruturados e semiestruturados.
Veracidade
Reflete a qualidade dos dados, pois como eles podem vir de várias fontes diferentes, é necessário criar hierarquias e validações para eles.
Valor
É este o principal motivo de existir do Big Data, dar sentido aos dados e agregar valor e informação para as empresas.
Variedade
Os dados podem possuir vários atributos, formas, cores e tamanhos. Portanto, é necessário entender e analisar cada um deles de maneira adequada.
Variabilidade
Este item vem crescendo a cada dia e tornando o processamento dos dados cada vez mais complexo, pois eles não evoluem de forma linear.
A importância do Big Data
Diariamente, criamos uma infinidade de dados. Quando pensamos nas centenas de milhões de usuários nas redes, estes volumes atingem números astronômicos. Toda essa miscelânea de elementos isoladamente não tem significado para as organizações. Contudo, graças ao uso de sistemas de Big Data, esse imenso conglomerado se transforma em informações úteis para as empresas.
Sem o uso do Big Data, a evolução da própria tecnologia estaria em xeque, e inovações com a (IoT – Internet das coisas), estariam comprometidas ou nem sequer existiriam.
Seus principais desafios
A quantidade de dados utilizados no Big Data é um dos seus grandes desafios, pois seus volumes já são grandes nos dias de hoje e, se levarmos em consideração que estes números dobram a cada dois anos, deveremos ter um investimento maciço em tecnologias que garantam o armazenamento e análise deste crescente volume de informações.
As mudanças do Big Data acontecem em um ritmo frenético, há poucos anos a tecnologia utilizada para ele era o Apache Hadoop, e em 2014 já estava sendo utilizado a versão de Apache Spark. Atualmente, o Big Data utiliza uma combinação de ambas as versões, porém, com as mudanças no cenário da tecnologia global, não será surpresa que outra versão ou tecnologia surja para atualizar a maneira de trabalhar com os crescentes volumes de dados e o seu processamento.
Boas práticas do Big Data
Legenda: Personalize o Big Data para atender as necessidades de um negócio. | Imagem: Unsplash
Seguem algumas dicas que compõem as boas práticas do Big Data:
- Personalizar o Big Data para atender as necessidades de um negócio: incluir funções para interpretar as ações das redes sociais dos clientes e traduzi-las em tendências comportamentais, são um bom exemplo disto.
- Reduzir a falta de habilidades com padrões: padronizar as ferramentas de análise dos dados pode ser uma saída para este problema, pois permitirá gerenciar melhor os custos e otimizar os recursos.
- Melhorar a difusão do conhecimento: usar o método de centro de excelência vai ser bastante efetivo para difundir os conhecimentos e ter um maior controle da gestão dos projetos de Big Data.
Estas são algumas dicas que vão te ajudar na jornada de um uso mais otimizado desta poderosa ferramenta.
Tipos de Big Data
Existem vários tipos de Big Data, alguns exemplos de análises são:
- Preditiva: tenta prever acontecimentos com base na análise dos dados.
- Prescritiva: mostra as possíveis consequências de uma tomada de decisão.
- Descritiva: esta fornece uma visão em tempo real do que está acontecendo em uma empresa.
- Diagnóstica: ela observa os fatores que causaram algum problema em uma organização.
Exemplos de Aplicação de Big Data
Confira agora alguns exemplos práticos de aplicação do Big Data:
Faculdades
Gestão dos dados dos alunos matriculados e da situação financeira dos mesmos.
Instituições financeiras
Os bancos utilizam o Big Data para realizarem análises de créditos dos seus clientes.
Instituições Governamentais
Elas realizam a análise dos dados para concessão de benefícios como bolsas assistenciais.
Hospitais e planos de saúde
Com o uso do Big Data, é possível analisar os dados dos pacientes e dividir informações de exames e procedimentos com a rede hospitalar.
Indústria
O estudo dos processos pode identificar problemas ou indicar caminhos para aprimoramentos.
Comércio
Utilizando a análise preditiva é possível prestar um atendimento mais eficiente para os seus clientes.
Marketing
O Big Data é fundamental para as métricas e insights na gestão de tráfego em sites e redes sociais.
Bom, podemos ver então que o Big Data é fundamental para as atuais tecnologias que conhecemos. Sem ele, muitos dos processos automatizados que temos na atualidade não seriam possíveis. Certamente, ele será a chave para novas tecnologias que vão mudar a própria humanidade e seu relacionamento com os meios computacionais.
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