Big Data é um termo que se refere principalmente à coleta, análise e interpretação de grandes quantidades de dados, que podem ser utilizados para melhorar a eficiência e eficácia das operações de uma organização.
O conceito pode ser aplicado em diversas áreas e abaixo estão alguns exemplos de como ele pode ter um impacto significativo:
Negócios: O Big Data permite que as empresas tomem decisões informadas com base em dados em tempo real. Isso ajuda as organizações a melhorar seus processos, aumentar a produtividade e desenvolver novos produtos e serviços personalizados para seus clientes.
Um exemplo é o Grupo Pão de Açúcar, que por meio da disponibilização de programas de recompensas para os clientes de suas lojas, consegue identificar os produtos preferidos de seus consumidores e gerar ofertas personalizadas. Isso aumenta a fidelização dos clientes e fornece dados preciosos para o estoque e logística, reduzindo gastos com desperdício e transporte de itens que não são consumidos em larga escala.
Ciência: Atualmente, cientistas e médicos podem analisar grandes quantidades de dados para descobrir novas curas e tratamentos para doenças, além de melhorar a precisão dos diagnósticos.
Por exemplo, um sistema de Big Data na saúde pode avaliar centenas de dados de pacientes e encontrar um padrão de diagnóstico, o que agiliza o atendimento de outros indivíduos com o mesmo perfil. Governo: O Big Data está ajudando governos a tomar ações mais assertivas em áreas como saúde pública, segurança pública e planejamento urbano. Por exemplo, o agrupamento de processos com decisões similares tomadas em última instância pode ajudar os juízes a tomar decisões mais igualitárias.
Tecnologia: Aqui o Big Data impulsiona o desenvolvimento de novas tecnologias e transforma a forma como as organizações tomam decisões. Por exemplo, ele pode ser usado para o desenvolvimento de novos produtos, arquiteturas e métodos de aquisição de dados.
Conceitos fundamentais do Big Data:
1- Volume: Refere-se a grandes quantidades de dados que são coletados em tempo real, incluindo dados estruturados (como números e tabelas) e não estruturados (como texto, áudio e vídeo).
2- Velocidade: É coletado em alta velocidade e em tempo real, o que requer sistemas e tecnologias capazes de processar e analisar os dados em tempo hábil.
3- Variedade: É variado e diverso, incluindo dados de diferentes fontes, como sensores, redes sociais, dispositivos móveis, entre outros. Isso significa que os dados podem ser estruturados ou não estruturados, e que eles podem estar em diferentes formatos.
4- Veracidade: Deve ser preciso e confiável, e os dados coletados devem ser validados para garantir que sejam precisos e livres de erros.
5- Valor: Deve fornecer valor e insights significativos para as empresas e organizações que o utilizam. Os dados devem ser usados para tomar decisões informadas e melhorar a eficiência e eficácia das operações.
6- Variabilidade: Refere-se à capacidade de lidar com dados que mudam constantemente em termos de estrutura, significado ou forma. Isso requer sistemas flexíveis que possam lidar com a natureza dinâmica dos dados.
Hoje em dia, muitos especialistas estão adicionando 5 ou 6 V's além das quatro primeiras citadas. Acredita-se que essa evolução natural seja necessária para descrever melhor o conceito de Big Data e atender aos desafios atuais.
Obviamente, nem tudo é perfeito. Além do custo operacional para implementar o conceito, o Big Data levanta dúvidas quanto à privacidade e segurança na coleta e uso dos dados. Portanto, é muito importante utilizar as melhores práticas e tecnologias disponíveis para mitigar os potenciais danos. Abaixo seguem algumas das principais ferramentas para cada visão do Big Data, sendo que algumas podem ser utilizadas para mais de uma:
1- Volume: Para lidar com grandes volumes de dados, é comum usar tecnologias de armazenamento em nuvem, bancos de dados NoSQL, como o Apache Cassandra, e sistemas de arquivos distribuídos, como o Hadoop Distributed File System (HDFS).
2- Velocidade: Para lidar com a velocidade em que os dados são gerados, é comum usar sistemas de processamento em tempo real, como o Apache Kafka, o Microsoft Azure Stream Analytics e o Microsoft Azure Event Hubs.
3- Variedade: Para lidar com a variedade de dados, é comum usar tecnologias de análise de dados. Azure Databricks é um serviço de analise de Big Data rápido, fácil e colaborativo baseado no Apache Spark sendo capaz de trabalhar com diferentes tipos de dados e formatos.
4- Veracidade: Para garantir a veracidade dos dados, é comum usar tecnologias de limpeza e validação de dados, como o Microsoft Azure Data Factory , o IBM InfoSphere DataStage e o Microsoft Azure Purview.
5- Valor: Para obter valor e insights significativos dos dados, é comum usar tecnologias de análise de dados, como a mineração de dados, análise preditiva, aprendizado de máquina e inteligência artificial, bem como ferramentas de visualização de dados, como o Tableau, o Power BI e o Qlik.
6- Variabilidade: Para lidar com a variabilidade dos dados, é comum usar tecnologias de integração de dados, como o Microsoft Azure Data Factory, o Azure CosmoDB e o MongoDB.
Adianto que implementar o conceito de Big Data em uma empresa não é tarefa fácil. É um investimento que requer tempo, mudanças culturais na organização e mão de obra qualificada, além de recursos para investir em tecnologia.
Embora seja uma tarefa desafiadora, empresas de diversos segmentos e tamanhos que investiram em Big Data já estão colhendo frutos e tomando decisões mais assertivas com base nos dados, aumentando a eficiência e melhorando a produtividade.
Existem várias maneiras de implementar o Big Data em uma empresa, incluindo o uso de ferramentas gratuitas e serviços em nuvem que eliminam a necessidade de hardware próprio e permitem uma maior escalabilidade. É possível começar pequeno, em um setor específico, e depois expandir para toda a organização.
No entanto, a falta de mão de obra qualificada pode ser um problema. Empresas de consultoria, como a Dataside, podem ajudar no processo de arquitetura e desenvolvimento de projetos. O setor de mercado em que a implementação do Big Data é mais ou menos benéfica varia de acordo com cada organização, mas há oportunidades para gerar valor em todas as áreas, incluindo varejo, saúde, finanças, imobiliário, energia e outros setores.
Em resumo, qualquer setor pode se beneficiar do uso de Big Data, desde que a empresa tenha um objetivo claro em mente, profissionais qualificados e as ferramentas e tecnologias adequadas para coletar, analisar e interpretar os dados relevantes. O importante é que a empresa entenda que o uso de Big Data pode trazer vantagens competitivas significativas, desde que seja feito de maneira estratégica e consciente.
Fonte: DSA: Como Iniciar um Projeto de Big Data Analytics? ( https://blog.dsacademy.com.br/como-iniciar-um-projeto-de-big-data-analytics/ ) Canaltech: Entenda o que é Big Data e como ele está mudando o mundo
( https://canaltech.com.br/big-data/o-que-e-big-data-e-como-ele-esta-mudando-o-mundo/ ) DSA: Big Data Fundamental 3.0 ( https://www.datascienceacademy.com.br/course/big-data-fundamentos-3 )