No início da década de 2000, o Gartner Institute definiu Big Data como grandes volumes de dados brutos não estruturados, gerados e transmitidos em alta velocidade e com grande variedade – como áudio, texto e vídeo – e que requerem um processamento diferenciado para fazerem sentido e serem convertidos em informação de valor.
Em meados de 2005 os tecnologistas começaram a perceber a necessidade de organizar os dados gerados por usuários em redes sociais e serviços online. Então, ferramentas como Hadoop, Spark e métodos NoSQL foram criados para lidar com o armazenamento e análise de Big Data.
Desde então, o volume de dados cresce exponencialmente. E com o advento da internet das coisas (IoT), mais dispositivos começaram a fornecer dados sobre os padrões de uso de clientes ou desempenho de produtos, reforçados pela intensificação do uso de aprendizado de máquinas (ML) e inteligência artificial (IA).
Embora o Big Data tenha evoluído muito através da computação em nuvem, se torna ainda mais importante avançar em métodos analíticos e modelos que permitam escalabilidade no uso dos dados, como cluster em nuvens e teste de conjunto de dados.
Atualmente o Big Data é responsável por tratar, analisar e obter informações a partir de um conjunto de dados complexo e grande demais para ser analisado por sistemas tradicionais.
Essa área de conhecimento não se limita apenas a dados que costumamos ver no dia a dia, tais como, números de telefones, CEPs, alturas, pesos, localizações, planilhas, bases de dados, etc. Mas há uma variedade de tipos de dados encapsulados em arquivos de formatos diversos, mídias sociais, interpretação de fotos, áudio e vídeos.
É notória a eficiência que o uso correto do Big Data proporciona a empresas inovadoras como Amazon, Facebook, Google, Uber, Netflix e Magazine Luiza.
Mas não apenas a estas. Cada vez mais empresas se beneficiam desse recurso para o desenvolvimento de produtos e antecipação de tendências de mercado.
Através do uso de modelos preditivos, pode-se aprender sobre a demanda do cliente, prevenir falhas e implantar sistemas de segurança que suportem aos produtos e as decisões.
Esses recursos são obtidos através da identificação de padrões para subsidiar sistemas autômatos, com algoritmos de aprendizado de máquina, os quais proporcionam uma maior eficiência operacional e organizacional.
Os insights gerados através do Big Data estão por trás dos diversos e crescentes casos de sucesso das empresas destacadas da concorrência e cada vez mais rentáveis.
Como funciona?
É muito importante entender o que são os dados nessa perspectiva. O Big Data é uma combinação de dados estruturados e não estruturados:
- Estruturados: É como se fossem dados etiquetados, com linhas e colunas que os identificam e tornam o trabalho da tecnologia bem simplificado. A maioria das empresas trabalha com estas bases de dados há décadas, obtidos a partir de suas transações, cadastros e registros. Embora não sejam a maior fatia do conteúdo produzido, eles são o que existe ou existia de melhor para tirar conclusões e fazer os processos fluírem.
- Não estruturados: Quando não conseguimos identificar uma organização clara dos dados armazenados, como vídeos, áudios, fotos, textos de mídias sociais, documentos escritos com emoções, dados de IoT, etc., concluímos que este é um dado não estruturado. Estes dados são muitas vezes mais difíceis de serem analisados e requerem tecnologia específica e complexa.
Agora que entendemos que existem dados muito mais abrangentes do que podemos imaginar, podemos concluir que quanto mais dados são gerados, maior é o esforço para extrair informações de valor.
As empresas e centros de pesquisa tiveram que aprender a lidar com o crescimento exponencial e com o aumento da complexidade dos dados. Com isso, o conceito de Big Data foi atualizado, sendo agora caracterizado em 5 Vs:
- Volume: denota a gigantesca e crescente quantidade de dados produzidos;
- Variedade: as fontes e os formatos dos dados são diversos, o que aumenta a complexidade das análises;
- Velocidade: devido ao grande volume, variedade e caducidade dos dados, o processamento deve ser veloz e em tempo real;
- Veracidade: é fundamental avaliar e determinar o quanto cada dado é verdadeiro, relevante e atual.
- Valor: este conceito está relacionado com a utilidade, aplicabilidade e com o valor obtido desses dados, ou seja, a “informação útil”.
Com o uso do Big Data, pode-se melhorar a qualidade das informações, fazendo com que haja um maior suporte na tomada de decisões, a partir de dados reais e precisos. Os dados possuem valor intrínseco, mas apenas quando são descobertos e bem utilizados. Tão importante quanto o quão confiáveis são seus dados é o quanto você pode confiar neles.
Avanços tecnológicos recentes reduziram exponencialmente o custo de armazenamento e computação de dados, viabilizando o processamento de mais dados do que nunca. Com um volume maior, mais acessível e barato de Big Bata, pode-se antever problemas e tomar decisões mais precisas.
Para que serve?
O Big Data possibilita a obtenção de respostas mais completas, a partir de mais e melhores informações. Respostas mais completas significam mais confiança nos dados, o que proporciona uma abordagem completamente diferente para resolver problemas.
As empresas usam o Big Data para melhorar operações, fornecer melhor atendimento ao cliente, criar campanhas de marketing personalizadas, com base em preferências específicas do cliente e, em última análise, aumentar a lucratividade.
Empresas que utilizam Big Data têm uma vantagem competitiva potencial sobre as que não o fazem, pois podem tomar decisões de negócios mais rápidas, assertivas e atuais, uma vez que fazem melhor uso dos dados.
Nós da Driven Consulting, somos entusiastas e especialistas na área, sabemos como adotar abordagens eficientes e eficazes para lidar com Big Data.
Ao longo de nossa experiência, identificamos algumas dicas valiosas:
- Colete mais dados e seja bom em armazenar e salvar os dados que você obtém. Em outras palavras, não descarte de maneira descuidada, nem perca ou jogue fora os dados que já foram coletados.
- Crie mais dados. Dados úteis podem ser criados de maneira muito econômica. Se você dirige uma empresa, pergunte aos clientes como eles o encontraram. Como resultado, você terá excelentes insights sobre seus esforços de marketing.
- Nunca é perda de tempo cruzar os dados, mesmo os aparentemente sem sentido. Você nunca sabe o que vai encontrar. E às vezes os melhores insights podem surgir das origens menos prováveis.
- Trabalhe com grandes volumes de dados. Sempre que possível, “seja grande” e use conjuntos de dados e amostras grandes ou maiores.
O mais importante é perceber que a essência do conceito está em gerar valor para os negócios. Para ter sucesso, cerque-se de especialistas e profissionais competentes em ciência de dados.
Mesmo as empresas menos maduras no assunto podem ter um início rápido e valioso se obtiverem o apoio de quem conhece profundamente o tema, como nós da Driven Consulting.
