O que é Big Data?

Segundo Douglas Laney, vice-presidente e analista da Gartner, uma empresa líder em pesquisa e consultoria em tecnologia da informação, “os dados são considerados o novo petróleo”. A coleta, armazenamento e análise eficientes desses dados para fornecer uma visão holística da realidade de uma área são a base do conceito de big data.

Essa abordagem visa a tomada de decisões mais assertivas alinhadas ao planejamento estratégico. Um exemplo notável é a análise do impacto no índice Dow Jones com base na oscilação do humor dos usuários do Twitter. O big data, com seus sistemas competentes, processa grandes volumes de dados simultaneamente, proporcionando uma compreensão aprimorada da realidade.

História do Big Data

Embora os primeiros bancos de dados tenham surgido nas décadas de 60 e 70, o conceito de big data é relativamente recente. A definição da Gartner, criada em 2001, descreve o big data como ativos de informações de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade, demandando formas inovadoras e econômicas de processamento para oferecer uma visão aprimorada, tomada de decisões e automação de processos.

O big data tornou-se tangível por volta de 2005, especialmente com o surgimento de projetos de tecnologia, como Facebook e YouTube, e o desenvolvimento do Hadoop, uma estrutura open source para processamento de grandes volumes de dados.

Para que serve o Big Data?

O big data atua como um catalisador para remodelar modelos de negócio, produtos e estratégias de gestão. É um recurso tecnológico e uma fonte de vantagem competitiva significativa, listada como uma das principais tecnologias por empresas que buscam investir e aprimorar sua Inteligência de Negócios.

Sua função principal é gerar valor para a empresa, permitindo a organização, leitura e interpretação de dados qualificados sobre processos, produtos e serviços. Isso inclui tanto dados estruturados quanto não estruturados, possibilitando uma compreensão aprofundada e aprimoramento das estratégias de gestão.

Como funciona o Big Data?

Antes de utilizar os dados, é crucial compreender como essa vasta estrutura de informações deve fluir dentro da empresa. Existem várias etapas a serem seguidas:

1. Definir uma estratégia de big data.
2. Identificar fontes de big data.
3. Acessar, gerenciar e armazenar os dados.
4. Analisar os dados.
5. Tomar decisões baseadas em dados.

Essas tarefas podem ser resumidas em três responsabilidades principais: integrar dados, gerenciá-los e analisá-los.

Integrar:
Uma estratégia de big data é um plano projetado para melhorar a aquisição, armazenamento, gerenciamento, compartilhamento e uso de dados. A integração de dados de diversas fontes, como IoT, mídias sociais e sistemas de gestão, é essencial.

Gerenciar:
Os sistemas de gestão modernos oferecem a velocidade, potência e flexibilidade necessárias para acessar grandes volumes e tipos de informações. O armazenamento pode ser em nuvem, considerando a escalabilidade e economia de custos.

Analisar:
As tecnologias permitem análises de todos os dados ou a identificação prévia dos dados relevantes. A análise do big data é onde as empresas obtêm valor e insights, permitindo decisões mais confiáveis e orientadas por dados.

Os Vs do Big Data

O conceito de big data incorpora os “5 Vs”:

1. Volume: Refere-se ao gigantesco volume de dados, provenientes de diversas fontes.
2. Velocidade: Diz respeito à grande velocidade de produção de dados, como em operações financeiras e mídias sociais.
3. Variedade: Envolve uma ampla variedade de informações, desde texto até imagens, vídeos, áudios e dados de dispositivos IoT.
4. Veracidade: Relaciona-se à qualidade dos dados, exigindo validação e garantia de confiabilidade.
5. Valor: O objetivo final é gerar informações relevantes e valiosas para o negócio.

Tipos de dados em Big Data

Além da distinção entre dados estruturados e não estruturados, os dados em big data podem ser classificados com base na fonte:

1. Social Data: Originado de pessoas, evidencia comportamentos.
2. Enterprise Data: Originado de empresas, evidencia processos e produtividade.
3. Data of Things: Originado em dispositivos IoT, sensores inteligentes e equipamentos similares.

Importância do Big Data

O big data traz diversos benefícios para os negócios, incluindo:

1. Escuta social: Monitora e avalia a percepção da marca em diversas mídias, possibilitando ajustes estratégicos.
2. Segmentação de público: Compreende o comportamento dos clientes para identificar oportunidades de negócios e novos segmentos.
3. Precificação inteligente: Analisa dados para ajustar preços com base em diversos fatores, como concorrência e condições econômicas.
4. Análises de marketing: Utiliza dados de vendas, campanhas publicitárias e outros para compreender o comportamento do consumidor.
5. Mensuração da satisfação do cliente: Combina dados de pesquisas e comportamento online para obter uma visão precisa da satisfação do cliente.

Big Data Analytics

Enquanto o big data lida com informações agregadas, o big data analytics trata do processo prático de extrair, organizar, processar e analisar essas informações. A coleta de dados passa por quatro etapas:

1. Coleta: Busca e alimentação da ferramenta com dados, envolvendo análise inteligente de volumes de dados estruturados e não estruturados.
2. Armazenamento: Distribuição dos dados em servidores, físicos ou em nuvem, garantindo backups.
3. Organização: Classificação dos dados para facilitar o acesso e análise.
4. Análise: Avaliação dos dados em tempo real ou armazenados, envolvendo processamento para extrair informações úteis.

Tipos de análises:

1. Descritiva: Fornece uma “fotografia do presente”.
2. Diagnóstica: Centrada nas causas e consequências de um tema ao longo do tempo.
3. Preditiva: Usa dados para prever tendências futuras.
4. Prescritiva: Sugere ações estratégicas com base em dados.

Desafios do Big Data

O big data enfrenta desafios significativos, incluindo:

1. Privacidade e segurança: O manuseio de grandes quantidades de dados frequentemente levanta questões sobre privacidade e segurança.
2. Infraestrutura complexa: Implementar e manter a infraestrutura necessária para lidar com grandes volumes de dados pode ser complexo e dispendioso.
3. Qualidade dos dados: A qualidade dos dados pode variar, e é crucial garantir que os dados sejam precisos e confiáveis para análises significativas.
4. Escassez de habilidades: A demanda por profissionais qualificados em big data supera a oferta, resultando em uma escassez de talentos.
5. Rápida evolução tecnológica: A rápida evolução das tecnologias de big data exige que as organizações se adaptem continuamente para acompanhar as mudanças.

Exemplos de Aplicações de Big Data

1. Saúde: Análise de grandes conjuntos de dados para identificar padrões que podem prever surtos de doenças, personalizar tratamentos e melhorar a eficiência dos serviços de saúde.
2. Varejo: Utilização de dados para personalizar ofertas, otimizar cadeias de suprimentos, prever demanda e melhorar a experiência do cliente.
3. Finanças: Análise de dados para detecção de fraudes, tomada de decisões de investimento, avaliação de riscos e personalização de ofertas financeiras.
4. Educação: Utilização de dados para personalizar o ensino, identificar áreas de melhoria e aprimorar a eficácia dos métodos de ensino.
5. Transporte: Análise de dados para otimizar rotas, melhorar a manutenção de veículos, prever a demanda por serviços de transporte e reduzir congestionamentos.

O big data representa uma mudança significativa na forma como as organizações lidam com informações. A capacidade de coletar, armazenar e analisar grandes volumes de dados oferece oportunidades substanciais para inovação, eficiência operacional e vantagem competitiva. No entanto, os desafios associados ao big data destacam a necessidade de uma abordagem cuidadosa em relação à privacidade, segurança e qualidade dos dados. À medida que a tecnologia continua a evoluir, o papel do big data nas estratégias de negócios provavelmente se expandirá, influenciando uma variedade de setores e impulsionando a inovação em muitos aspectos da vida cotidiana.