Atualmente Big Data é utilizado por diversas, se não todas, grandes empresas do mundo. A técnica se apoia na funcionalidade de organização da fluidez de dados; duas vertentes que mais exploram a aplicação de Big Data são os setores de tecnologia, como é o caso da Datlo, que utiliza Big Data visando um melhor desempenho em sua plataforma de Geomarketinbg e Inteligência Geográfica na nuvem, e no setor econômico, para possibilitar venda e compra de ações em massa, por exemplo. Apesar de nos referirmos ao mercado, é correto afirmar que BIG Data ajuda a compreendermos o mundo de uma outra forma.
O termo Big Data existe desde a década de 1990 e surgiu derivante aos estudos a fim de resolverem a defasagem que os softwares de processamento da época tinham quando começaram a se deparar com conjuntos e aglomerados de dados em grande quantidade e cada vez mais complexos e intermeados. Mas desde que o primeiro dado estatístico existiu, criou-se também as necessidades de: Armazenagem, interpretação, diagnostico e de interrelação.
Computadores foram sendo planejados com a exclusiva finalidade de acompanhar essa evolução escalonada de quantidade de dados nunca antes vista. Isso em um contexto pré bolha da internet e surgimentos de multiplicadores de dados; com o advento da internet e o constante avanço dos meios de acessá-la, a quantidade de dados atingiu patamares inimagináveis, Big Data é qualquer ecossistema grande o suficiente para ser necessário máquinas voltadas ao desempenho trabalhando na etapa de processamento de pacotes dizimáticos de dados.
A importância da análise de big data está em identificar novas possibilidades na exploração de dados e os insights que se tornam mais acessíveis e garimpáveis. Passando da etapa de organização e coleta, vamos para a de operações mais diretas; onde os resultados possíveis são os de melhora no sucesso dos clientes, custos mais baixos e, portanto, maiores lucros. Com inteligência analítica o armazenamento traz vantagens significativas no entendimento e quantificação em massa dos dados coletados. Diversos segmentos da economia e do mercado como um todo estão aproveitando a análise de big data, turismo, saúde, varejo e mesmo politicamente.
Imagine um mapa, codificado em um emaranhado de informações desconexas a um primeiro vislumbre. Agora imagine um filtro, uma lupa, um decodificador desses dados, que irá mostrar o mesmo mapa, só que com um outro ponto de vista, com mais riqueza na contextualização do porque dessas informações estarem agrupadas e relacionadas entre si. Não é apenas o que norteará suas tomadas de decisões, é a evolução da bussola, analises em Big Data é encontrar o onde para tudo.
Para orientar e ser um ponto de suporte para big data, surgiu o segmento de Analises Preditivas, que é uma ramificação avançada com o intuito de processar estimativas a cerca de resultados futuros com base em estatísticas e dados de históricos aliados com técnicas de mineração e machine learning (assunto que traremos em breve para dissecação no blog). A Análise Preditiva é utilizada a fim de evidenciar padrões e identificar oportunidades e mostrar possíveis riscos simulando com base em retrospectos.
Em um ecossistema de mercado cada vez mais dinâmico e atualizado, estar um passo à frente da concorrência se faz necessário para empresas que procuram aliar eficiência, eficácia e aprimoramento. Nesse sentido, o domínio das tecnologias e ferramentas de big data tornaram-se parte integrante e vital para a sobrevivência organizacional no decorrer das execuções das estratégias de analises de dados de grandes empresas. À medida que a tecnologia evolui, também surgem técnicas e ferramentas de análise de big data, tanto no que se refere ao software, que processa dados e os transforma em informações úteis a fim de ajudar na tomada de decisão quanto na maneira de interpretar essa malha de informações.
Em pesquisa encomendada pela IDC (International Data Corporation) foi traçado, com base em analises preditivas, que existe a estimativa de que em 2025 o volume de novas informações digitais geradas, criadas e movimentadas passem da casa dos 175 zettabytes; cada zettabytes equivalem a 1 sextilhão de bytes. Um dado curioso é que se fossemos compactar essa gama de informações em discos Blu-ray, teríamos uma pilha que poderia nos levar a lua 23 vezes, como conta o próprio vice presidente da IDC, David Reinsel.
Para conseguirmos ilustrar melhor o conceito de big data, se faz necessário conversarmos sobre cinco termos que complementam o entendimento da abrangência que a matéria de análise de big data agrega consigo.
Os cinco Vs de Big Data
Volume: Refere-se a quantidade de dados individuais/unitários sendo gerados e armazenados. O big data é normalmente processado em grandes volumes e de forma não estruturada. Os exemplos incluem feeds de dados do Twitter ou clickstreams em uma página da web ou um aplicativo móvel. Estimasse que são produzidos mais de 3 quintilhões de bytes por dia, a internet é proveniente de grande parte desses dados, mas uma simples newsletter preenchida já gera um volume de dados interessantes.
Velocidade: Um fato que coloca toda a esteira de interpretação de dados sempre em ‘’desvantagem’’ é que a velocidade em que novos dados são gerados é muito superior a velocidade em que os já existentes são processados. Os dados de alta velocidade são transmitidos diretamente para a memória em vez de serem gravados no banco de dados e geralmente são em tempo real, o que permite analisar os dados à medida que são gerados para nossas necessidades.
Variedade: Refere-se aos variados tipos de dados disponíveis. Aproximadamente 80% dos dados do mundo agora não estão estruturados. Com Big Data, textos, imagens, áudios, vídeos e diversas outras categorias de arquivos agora podem ser processados e analisados para derivar significado e percepção, a fim de contextualizar uma tomada de decisão.
Veracidade: Refere-se à qualidade e confiabilidade dos dados que estão sendo gerados e processados. Com a enorme quantidade de dados gerados a cada segundo, a qualidade e a precisão são menos controláveis. Basta pensarmos em todas as notícias falsas que circulam todos os dias nas redes sociais, saber filtrar a veracidade desses e de todos os outros dados é uma etapa crucial para uma análise mais fidedigna..
Valor: Provavelmente o mais importante de todos os Vs. De que adianta coletar e analisar todos esses dados se eles não produzem nenhum valor? A análise de big data pode se tornar muito custosa, portanto, as empresas precisam ser muito claras sobre os custos e benefícios antes de iniciar qualquer iniciativa de big data. Saber o que se quer encontrar, ou saber dos riscos da procura ajudam a determinar o valor de cada dado analisado.
Muitos estudos e pesquisas estão sendo pautadas na busca por inovações na area de inteligência analítica por meio de Big Data. Citaremos novamente o vice presidente da IDC, David Reinsel, em uma de suas celebres afirmações:
‘’O mundo orientado por dados estará sempre ligado, sempre rastreando, sempre monitorando, sempre ouvindo e sempre observando, pois estará sempre aprendendo.’’
Dentre os desafios, a segurança e privacidade desses dados é algo que segue em pauta nas inúmeras empresas que ofertam segurança cibernética focado em big data. Com a importância de ser considerado o novo petróleo, dados bem protegidos são o que toda a grande empresa busca. A implementação de machine learning (tema que também iremos abordar futuramente no blog) visa implementar técnicas de otimização nos processos de diagnósticos de interação de dados.
Na Datlo, aplicamos Big Data para mensurar e quantificar mercados, entender o perfil de diversos tipos de segmentos, criar modelos e identificar padrões de consumo, dentre outras finalidades. Tudo com objetivo de ajudar nossos clientes a expandirem seus negócios, identificar oportunidades e aumentar o seu faturamento. Ficou interessado em como a Datlo pode apresentar o real potencial expansivo da sua empresa? Solicite uma demonstração e venha descobrir o onde com a Datlo.
