Big data: entenda o que é e sua importância

O mundo digital está cada vez mais integrado ao mundo real, trazendo consigo soluções e novos insights que facilitam nosso dia a dia. Isso só é possível em razão do big data.

Esse grande número de dados, gerados a cada novo clique, é responsável pelo desenvolvimento de melhores produtos e por alavancar as experiências que temos, desde que usados de maneira adequada.

De acordo com a Oracle, o volume de dados dobra a cada dois anos, o que representa quantias que não conseguimos sequer imaginar! Por isso, é preciso entender as principais características e as particularidades sobre o big data.

Pensando nisso, preparamos os seguintes tópicos sobre esse tema:

O que é big data?
Os V’s do big data;
Para que serve o big data?
Dados estruturados e não estruturados: qual a diferença?
Quais são os tipos de dados no big data?

Preparada(o) para aprender? Vamos lá!

O que é big data?

Big data é o termo criado nos anos 2000 para se referir a conjuntos de dados de grande volume. Esses grandes conjuntos são gerados e, muitas vezes, formam o chamado banco de dados.

Diferentemente do que se pode pensar, a presença de grandes conjuntos de dados não é recente. Seu surgimento se refere às décadas de 60 e de 70, com o desenvolvimento de bancos de dados relacionais.

O crescimento exponencial do big data foi alavancado com a popularização da Internet das Coisas, termo originado do inglês para Internet of Things, cujos equipamentos se tornam fontes de aquisição de dados sobre clientes.

Relógios inteligentes que recebem ligações telefônicas e que armazenam dados sobre frequência cardíaca são apenas um de uma série de milhares de equipamentos que adquirem dados. Entretanto, não basta fazer possuir uma grande quantia de informações, é preciso saber tratá-las.

O big data se refere à grande quantidade de dados existentes, sendo eles do tipo estruturados ou não estruturados. Em razão disso, a complexidade dos dados é maior, necessitando de métodos especializados para seu tratamento.

Esse é a principal questão que circunda o big data: como processar, analisar e transformar os dados em informações valiosas, que tragam vantagens competitivas?

Para isso, são utilizados o Big Data Analytics, os modelos preditivos e diversas outras técnicas. É essencial encontrar formas de saber o que os dados estão tentando dizer sobre o seu negócio, seus clientes, além de possíveis insights que ditarão ações futuras na sua empresa.

Outra ferramenta que auxilia no tratamento de dados é o Power BI. O software foi criado pela Microsoft como uma solução para a área de Business Intelligence. Se você ainda não domina ferramentas mais avançadas, aprender sobre Power BI é um ótimo jeito de começar.

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Como você se sente quando percebe que Excel hoje é um pré-requisito para o mercado? Se você fica confuso com algumas funções ou formatações do Excel e não sabe transformar dados em informações realmente relevantes, não se preocupe!

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Os V’s do big data

A transformação digital requer adaptabilidade das organizações, para que possam inserir as melhores tecnologias em seus negócios. Buscando complementar o conceito de big data, especialistas usam a definição dos 5 V’s para melhorar seu entendimento. São eles:

Volume

Esse item refere-se ao grande volume de dados gerados em tempo real, que também adicionado ao extenso volume já existente.

Velocidade

Não basta possuir dados, é preciso processá-los. Assim, o atributo velocidade é relacionado a eficiência e a rapidez com a qual é necessário processar as informações.

Variedade

Se a todo instante o número de dados aumenta, significa que são gerados dados dos mais diferentes tipos. Assim, a característica de variedade representa que os dados são dos mais diferentes tipos possíveis, podendo ser ou não estruturados.

Veracidade

É preciso que os dados tratados sejam retratos fiéis da realidade. Por isso, quando o assunto é big data, é sempre importante checar os fatos. Além disso, os dados só podem ser convertidos em informações valiosas se eles já estiverem limpos, sem qualquer ruído ou informação enganosa.

Valor

Essa característica refere-se muito à qualidade. Dessa maneira, é preciso que as informações extraídas sejam úteis. Se foram gastas inúmeras horas para se fazer uma análise improdutiva, houve não só prejuízo de tempo como também de dinheiro investido, que não serão recuperáveis.

Agora que você já sabe identificar as principais características do big data, que tal entender um pouco mais onde isso pode ser aplicado na sua corporação. Para isso, continue a leitura!

Para que serve o big data?

Em razão dos dados serem gerados quase que em tempo real, sua variabilidade é grande e, por isso, sua aplicação também. Em razão disso, podemos usar análise de dados para inúmeros tipos de indústrias e de aplicações.

Para exemplificar melhor, confira a lista abaixo:

Na indústria: o big data poderá acelerar procedimentos, prever falhas e otimizar processos;
Nas redes sociais: o big data pode melhorar a produção de conteúdo, fazendo o direcionamento entre o que o usuário quer ver e o que ele encontra disponível;
Nas finanças: por meio do big data é possível verificar a presença de fraudes e de verificação de identidade de usuários;
No marketing: com o big data, é mais fácil perceber o comportamento do cliente, seus hábitos de compra, melhorando assim as vendas do negócio;
No RH: por meio do big data, pode-se visualizar melhor as principais informações de um funcionário, seus indicadores, seu número de faltas e também sua produtividade.

É realmente incrível como o bom uso de dados pode trazer diversos benefícios, não é mesmo? Com ele, é possível tomar decisões acertadas, diminuindo a chance de falhas e de prejuízos.

Dados estruturados e não estruturados: qual a diferença?

Segundo o Instituto Gartner, até 2020, estima-se que existirão um total de 40 trilhões de gigabytes de dados no mundo. Considerando esse número exacerbado, é necessário que se classifiquem os dados, para melhor utilizá-los.

Nesse sentido, existem dois tipos de dados: estruturados e não estruturados. Os dados estruturados são aqueles que apresentam uma organização para serem recuperados. Eles são amplamente usados no mercado, possibilitando conclusões a partir de suas informações.

Os dados não estruturados, por sua vez, não apresentam uma organização completa que possibilite a sua recuperação. Isso significa dizer que não estão organizados de uma forma predefinida.

Agora que você já conhece as duas classificações para dados, entenda um pouco mais sobre os tipos de dados dentro do big data logo a seguir.

Quais são os tipos de dados no big data?

Dentro do big data, pode-se dizer que existem os seguintes tipos de dados:

Social data: são os dados que se relacionam a pessoas, estando também relacionados aos comportamentos delas;
Enterprise data: são os dados gerados por um negócio como um todo, desde seus dados financeiros até seus dados de operações;
Personal data ou data of things: são dados gerados por dispositivos que têm acesso à internet como, por exemplo, os relógios inteligentes, as geladeiras e os carros, dentre outros.

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