Big Data - Conceito E Aplicação
Estamos vivendo uma era revolucionária onde garimpar riquezas não se remete apenas ao fato da extração de pedras preciosas, petróleo ou outros recursos naturais para fins comerciais e de subsistência.
O hoje está marcado pela era digital aonde uma infinidade de dados, cada vez mais crescente, se locomovem em formato de zeros e uns com o avanço dessa teia global chamada Internet. E, essa preciosidade vem como um furacão renovando conceitos e reestruturando estratégias e forma de atuação de mercado.
No mundo dos negócios vence aquele mais capacitado em filtrar, reconhecer padrões e transformar estes dados em informações essenciais para captação de necessidades, fragilidades, tendências e traçar perfis que possam ser utilizados como estratégia e tomadas de decisões de uma empresa, seja para produção de novos produtos, aperfeiçoamento e, também, alcance mais assertivo do cliente desejado.
Na era tecnológica a informação é a “pedra preciosa”, mas quem a detém, precisa estar preparado contendo infraestrutura necessária e pessoal qualificado que saiba como utilizá-la. Pois, segundo a publicação do Blog da Fia Business School : “ De 2021 a 2024, a previsão é que se crie mais informações do que nos 30 anos anteriores somados, segundo levantamento (em inglês) da IDC.
Só para se ter uma ideia, até 2020, foram gerados cerca de 40 trilhões de gigabytes, o que dá uma média de 2,2 milhões de terabytes por dia.”
O número de dados gerados é expansivo exigindo alta capacidade de processamento o que é inviável em equipamentos usuais. Exigindo, por tanto, uma infraestrutura apropriada com equipamentos capazes de armazenar e processar estes dados. E, além disso, a necessidade de uma equipe qualificada que possa traçar, definir técnicas e processos ideias para a recepção, filtragem e tratamento dos dados.
É nesse momento em que passamos a entender o conceito de BIG Data – que é o processo utilizado para análise e interpretação desse grande volume de dados disponíveis e coletados nos mais variados dispositivos - sejam eles: vídeos, imagens, textos etc. O que caracterizou a sua definição inicial baseado em três características: Volume, Velocidade e variedade de dados.
Com o olhar mais analítico novas características foram acrescentadas ao modelo de Big Data utilizado: valor, veracidade, volatilidade e visualização. Percebeu-se que:
1- Valor: essa característica nos faz perceber a distinção entre o que é um dado e uma informação. Um dado, por si só, não nos acrescenta em nada se este não fizer sentido ao objetivo de estudo, como por exemplo, a verificação de um aumento da taxa de compras de um determinado serviço/produto que não condiz com o setor de atuação da empresa que está realizando a análise. Isso, apesar de ser uma informação não agrega valor ao que foi proposto.
2- Veracidade: devem ser levadas em consideração a averiguação de dados falsos, que interferem diretamente na apuração das análises levando a uma conclusiva errônea podendo gerar sérios prejuízos ao negócio objeto de estudo.
3- Volatilidade: essa característica representa um grande desafio aos processos de BIG Data pois, um dado obtido hoje pode não ser mais essencial ou válido daqui a algumas horas ou dias. Isso se explica devido a velocidade em que as informações são veiculadas ou tendências, como por exemplo, o que é interessante hoje amanhã já passa a ser algo comum sem muita conotação (moda, acontecimento etc.) o que dificulta seu gerenciamento.
4- Visualização: última característica e não menos importante pois os processos de Big Data precisam dispor estes dados de forma acessível e compreensível há quem irá realizar a sua análise.
Isso justifica o motivo de se estar devidamente preparado para manipular estes dados e ter pessoal técnico qualificado que irá formatar a estrutura da recepção e armazenamento dos dados – equipamentos e tecnologia (softwares desenvolvidos em linguagens mais recentes a exemplo de Python, R etc.) - quanto da análise propriamente dita dos mesmos (Engenheiro de Dados, Cientista e Analista de Dados) transformando-os em informações pertinentes aos objetivos do negócio.
Os processos de Big Data precisam ser planejados pois, conforme artigo em Blog da Data Science Academy “...os fornecedores e organizações devem compreender é que uma grande solução de análise de dados deve ser uma decisão de negócios, e não uma decisão do departamento de TI”.
Referências:
Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios – (https://fia.com.br/blog/big-data/) – Acessado em 28/06.2023.
Como Iniciar um Projeto de Big Data Analytics? – (https://blog.dsacademy.com.br/como-iniciar-um-projeto-de-big-data-analytics/) – Acessado em 29/06/2023
