Big Data, o que é e para que serve

Embora não haja uma quantidade específica que defina quando um banco de dados passa a ser Big Data, a maioria dessas coleções envolve terabytes, petabytes e até exabytes de dados criados e coletados ao longo do tempo.

Esses grandes volumes de dados podem provir de várias fontes (tanto internas quanto externas) e ser utilizados para diferentes projetos, desde sistemas de aprendizado de máquina (Machine Learning), modelagem preditiva e outras aplicações de análise avançada.

Os Vs do Big Data

Para definir melhor em que consiste o Big Data, costuma-se fazer referência a várias V que definem esses sistemas

• Volume de dados
• Variedade dos tipos de dados que são armazenados
• Velocidade com que esses dados são gerados
• Veracidade dos dados coletados e utilizados
• Validade na hora de usá-los
• Valor que têm e que aportam esses dados
• Variabilidade, tanto na sua composição, frequência e disponibilidade
• Volatilidade, dado que não são eternos nem perenes
• Viabilidade dos dados
• Visualização desses mesmos dados

  Para que serve o Big Data

Todo esse volume de informações deve ser tratado e analisado para poder extrair valor de todos esses dados. O uso que se dá dependerá muito do tipo de organização que queira explorar o Big Data: desde criar campanhas personalizadas de marketing até a pesquisa contra o câncer. O Big Data permite, em última instância, cumprir com os objetivos estabelecidos de uma maneira mais rápida, eficaz e eficiente.

O sucesso ou fracasso de todas essas operações dependerá também muito da qualidade dos dados disponíveis, bem como da limpeza e tratamento que se faça dos mesmos, das perguntas que se coloquem aos sistemas encarregados de processar todas as informações e da capacidade de análise que se realize.

Como dizíamos antes, para ter um bom sistema de Big Data, a informação deve proceder de múltiplas fontes. A nível interno, muita dessa informação provém do processamento de transações, bases de dados de clientes, documentos, e-mails, registros de cliques na Internet, aplicativos móveis e redes sociais. Também inclui dados gerados por máquinas, como arquivos de registro de redes e servidores e dados de sensores em máquinas de fabricação, equipamentos industriais e dispositivos da Internet das Coisas.

Além dos dados dos sistemas internos, os ambientes de Big Data costumam incorporar dados externos sobre os consumidores, os mercados financeiros, as condições meteorológicas e de tráfego, as informações geográficas e a pesquisa científica, entre outros. As imagens, os vídeos e os arquivos de áudio também são formas de Big Data.

Analise de forma ágil os dados do seu negócio

Em qualquer caso, o Big Data serve para que as empresas possam analisar de forma ágil todos os dados do seu negócio, de maneira que possam detectar possíveis áreas de melhoria e outras que devam ser exploradas para reduzir gastos, aumentar receitas e maximizar os lucros.

A análise de Big Data é uma das partes mais complicadas e importantes deste campo. Trata-se de examinar os volumes imensos de dados para encontrar informações ocultas ou menos visíveis, como padrões ocultos, correlações, tendências de mercado, preferências de clientes ou de sistemas, que podem levar a melhores decisões (baseadas em dados).

Para poder fazer essa análise, os profissionais do mundo dos dados (como analistas e cientistas de dados) coletam, processam, limpam, tratam e analisam as informações e as correlacionam com outros conjuntos de dados com aplicações específicas.

Em muitos casos, serão capazes de desenvolver modelos preditivos para automatizar essas tarefas e fazer com que a empresa seja ainda mais eficiente e possa obter um maior proveito de todos esses dados. Para isso, será necessário, em certas ocasiões, o uso de tecnologias como o Machine Learning, o Deep Learning (ou aprendizado profundo), a Inteligência Artificial, aplicações de Business Intelligence e, inclusive, de visualização.

Por último, cabe destacar que, devido à grande capacidade de computação que geralmente é necessária para realizar todas essas operações relacionadas ao Big Data, a maioria dos aplicativos está baseada na nuvem, pois permite uma maior escalabilidade dos sistemas.