Chegamos a um ponto da história em que criamos mais dados do que nunca. Há uma estimativa de que aproximadamente 2,5 quintilhões de bytes de dados são criados todos os dias. Para efeito de comparação, isto quer dizer que criamos um novo Google a cada 4 dias.
Essa quantidade assustadora de dados ganhou um nome muito falado hoje em dia: Big Data.
Mas, afinal, qual sua importância e como pode ser usado? Existe uma parte prática para analisar estes dados?
Neste artigo, abordaremos a definição de Big Data e a importância e função do Big Data Analytics.
O que é Big Data?
Há algumas definições para Big Data. Cada uma delas não é excludente, mas, sim, complementar. Ou seja, cada um desses significados define uma característica importante desta tecnologia.
Um relatório da National Institute of Standards and Technology definiu que Big Data são “conjuntos de dados extensos – principalmente nas características de volume, velocidade e/ou variabilidade – que exigem uma arquitetura escalonável para armazenamento, manipulação e análise eficientes”.Outras análises o apontam como um grande volume de dados que excede um petabyte, ou seja, um milhão de gigabytes.
Big data também pode se referir ao aumento exponencial e a disponibilidade de dados em nosso mundo.
Quais são os “Vs” do Big Data?
Para nos aprofundarmos no significado de Big Data, precisamos entender os “Vs” que compõem suas características.
Em 2001, Doug Laney demonstrou a primeira estrutura de elementos do Big Data. Segundo ele, a estrutura dele seria formada por três Vs, sendo eles: volume, velocidade e variedade. Além disso, em tempos mais recentes, profissionais e entusiastas do Big Data propuseram mais quatro Vs: veracidade, variabilidade, visualização e valor.
Volume
A explosão sem precedentes de dados significa que o universo digital atingirá 180 zetabytes (180 seguidos de 21 zeros) em 2025.
Hoje, o desafio com o volume de dados não é tanto o armazenamento, mas como identificar dados relevantes em conjuntos gigantescos de dados e como fazer bom uso deles.
Velocidade
Os dados são gerados em um ritmo cada vez mais acelerado. A cada minuto, o Google recebe 3,8 milhões de buscas; 156 milhões de mensagens são enviadas por e-mail e 243.000 fotos são colocadas no Facebook.
O desafio para os cientistas de dados é encontrar maneiras de coletar, processar e usar essa grande quantidade de dados conforme eles vão sendo gerados.
Variedade
Os dados vêm em diferentes formas. Há pelo menos três tipos: estruturados, semiestruturados e não-estruturados.
Dados estruturados são aqueles que podem ser organizados perfeitamente nas colunas de um banco de dados. Este tipo é relativamente fácil de inserir, armazenar, consultar e analisar.
Dados semiestruturados são uma forma de dado estruturado que não estão perfeitamente organizados nas colunas de um banco de dados, mas que contém marcadores para separar elementos semânticos e impor hierarquias de registros e campos dentro deles.
Dados não-estruturados são mais difíceis de classificar e extrair valor. Tipos de dados não-estruturados incluem e-mails, publicações em redes sociais, documentos de processamento de texto, arquivos de áudio, vídeos, fotos, páginas da web e muito mais.
Veracidade
Refere-se à qualidade dos dados coletados. Se os dados de origem não estiverem corretos, as análises serão inúteis.
À medida que o mundo avança em direção à tomada de decisões automatizadas, onde os computadores fazem escolhas no lugar dos humanos, torna-se imperativo que as organizações possam confiar na qualidade dos dados.
Variabilidade
O significado dos dados está mudando constantemente. Por exemplo, o processamento da linguagem por computadores é extremamente difícil porque as palavras costumam ter vários significados.
Os cientistas de dados devem levar em conta essa variabilidade criando programas sofisticados que entendam seus contextos e significados.
Visualização
Os dados devem ser compreensíveis para as partes interessadas não técnicas e lideranças que tomam as decisões baseando-se neles.
A visualização refere-se à criação de gráficos e dashboards que mostram o histórico e as transformações de dados em informação, informação em insight, insight em conhecimento e conhecimento em vantagem competitiva.
Valor
Um artigo da McKinsey sobre o impacto potencial do Big Data na saúde nos Estados Unidos sugeriu que as iniciativas fundamentadas nessa tecnologia “poderiam representar uma redução de US$ 300 bilhões a US$ 450 bilhões em despesas na saúde, ou 12 a 17 por cento do orçamento de US$ 2,6 trilhões dos EUA com custos de healthcare”.
Os segredos ocultos nos dados podem ser uma mina de ouro de oportunidades para as empresas e economias dos países.
O que é Big Data Analytics?
Sabemos que o conceito de Big Data consiste em um grande volume de dados e que é formado por um conteúdo riquíssimo, capaz de auxiliar em grandes tomadas de decisões na indústria, por exemplo.
Entretanto, como grande parte do Big Data são dados não-estruturados ou semiestruturados, é necessário que haja uma análise profunda, capaz de estruturá-los e definir padrões. Aqui entra a parte prática da tecnologia, também conhecida como Big Data Analytics.
Portanto, Big Data Analytics é o processo usado para extrair da base de dados percepções significativas, como padrões ocultos, correlações desconhecidas, tendências de mercado e preferências do cliente. Ele oferece várias vantagens – pode ser usado para uma melhor tomada de decisão, evitar atividades fraudulentas, entre outras coisas.
Vejamos alguns exemplos de como empresas ao redor do mundo o estão utilizando em suas operações:
Gerenciamento de riscos
Banco de Oro, uma empresa bancária das Filipinas, usa o Big Data Analytics para identificar atividades fraudulentas e discrepâncias. A organização o utiliza para restringir uma lista de suspeitos ou buscar as causas raiz dos problemas.
Desenvolvimento de produtos e inovações
Rolls-Royce, um dos maiores fabricantes de motores a jato para companhias aéreas e forças armadas em todo o mundo, usa o Big Data Analytics para analisar a eficiência dos projetos dos seus motores e se há alguma necessidade de melhorias.
Tomada de decisão mais rápida e melhor dentro das organizações
A Starbucks usa o Big Data Analytics para tomar decisões estratégicas. Por exemplo, a empresa aproveita para decidir se um determinado local seria adequado para um novo ponto de venda ou não. Eles analisam vários fatores diferentes, como: população, demografia, acessibilidade do local, entre outros.
Melhorar a experiência do cliente
A Delta Air Lines usa o Big Data Analytics para melhorar a experiência do cliente. Eles monitoram tweets para descobrir a experiência de seus clientes em relação a suas viagens, atrasos e assim por diante.
A companhia aérea identifica os tweets negativos e faz o que é necessário para remediar a situação. Ao abordar publicamente essas questões e oferecer soluções, a empresa busca melhorar seu relacionamento com os clientes.
Quais são as ferramentas de Big Data?
Como vimos nos exemplos acima, o Big Data Analytics pode ser usado nas mais diversas áreas de atuação, obtendo vantagem competitiva em diversos campos.
O Analytics envolve o uso de técnicas e ferramentas de análise avançadas nos dados que são obtidos de diferentes fontes e em diferentes tamanhos.
Ele também preconiza pelo uso de técnicas de análise como o Machine Learning, mineração de dados, processamento de linguagem natural e estatística.
Essas técnicas e ferramentas na extração, preparação e combinação dos dados para fornecer análises aos negócios. Dado os exemplos acima, grandes empresas e organizações multinacionais usam essas técnicas amplamente hoje em dia, de maneiras diferentes.
A análise de dados envolve técnicas qualitativas e quantitativas para melhorar a produtividade e lucratividade dos negócios. Suas ferramentas são usadas por pesquisadores, analistas e engenheiros para organizações dos negócios, a fim de acessar e manipular os dados de forma eficiente.
Existem ferramentas analíticas especiais que usam essas técnicas para analisar as fontes de dados e obter novas percepções.
Esses dados, geralmente, são produzidos em tempo real e em grande escala. Eles não são estruturados e as ferramentas ajudam a capturá-los e armazená-los para análise.
Elas podem ser de dois tipos: armazenamento ou análise. As principais usadas para análise de dados são: Apache Hadoop, Hive, Storm, Cassandra e Mongo DB.
Essas ferramentas e técnicas estão aumentando em demanda devido ao uso de Big Data nas empresas. As organizações estão na busca de encontrar novas oportunidades e obter novos insights para administrar seus negócios com eficiência. Sendo assim, elas podem ajudar a fornecer informações significativas para a tomada de melhores decisões de negócios.
Onde as ferramentas de Big Data Analytics podem ser utilizadas?
Ferramentas de Big Data Analytics, como Hadoop, ajudam a reduzir o custo de armazenamento, aumentando ainda mais a eficiência do negócio. Com as ferramentas analíticas mais recentes, a análise de dados se torna mais fácil e rápida. Isso, por sua vez, leva a uma tomada de decisão mais ágil, economizando tempo e energia.
Houve um enorme crescimento no campo de Big Data Analytics com os benefícios da tecnologia, levando seu uso a diversos setores, sendo os principais: bancário, healthcare, energia, tecnologia, educacional e manufatura.
Existem muitos outros setores que o usam, contudo, o setor bancário é visto como o principal e o que mais está avançado em seu uso.
Outro setor que também está usando a análise de dados em grande escala é o da educação. Com as ferramentas e técnicas disponíveis atualmente, os dados institucionais podem ser usados para criar inovações.
Os insights fornecidos pelas ferramentas de análise de Big Data ajudam a conhecer melhor as necessidades dos clientes, auxiliando no desenvolvimento de novos produtos com mais qualidade.
Produtos e serviços aprimorados com novos insights podem ajudar muito não somente as empresas, mas também os clientes, afinal, eles podem obter melhores ofertas que satisfaçam suas necessidades.
Qual a importância do Big Data Analytics?
Entendendo sua definição e quais e onde aplicar suas ferramentas, podemos chegar à conclusão que a importância do Big Data Analytics está em achar repostas para os problemas que as empresas e seus clientes enfrentam de forma inovadora e eficaz.
Sendo assim, através dele, há uma expansão de uma nova perspectiva para se desenvolver ideias e soluções que, integrado à tecnologias disruptivas, como a internet das coisas, já está revolucionando a indústria e alicerçando o Business Intelligence.
Tais soluções serão de suma importância para um novo desenvolvimento da indústria e poderá, por exemplo, levar a customização de produtos há um nível jamais visto. Isso significa suprir as necessidades dos clientes de forma única e elevar o nível de exigência de qualidade dos produtos, criando um novo padrão de consumo.
Resumindo os conceitos
Em resumo, podemos dizer que o Big Data é uma grande quantidade de dados, sendo eles estruturados, semiestruturados ou não-estruturados. O termo também pode se referir ao aumento vertiginoso de dados que houve ao longo das últimas décadas.
Sendo que, muitas vezes, os dados podem esconder padrões, insights e reais significados, é necessário realizar um processo de análise e extração de padrões e tendências, também conhecido como Big Data Analytics.
O Big Data Analytics, por sua vez, contém ferramentas e técnicas que são utilizados nessas ações. As técnicas podem ser qualitativas ou quantitativas, enquanto as ferramentas podem ser de armazenamento ou analíticas. De exemplo como algumas ferramentas temos o Apache Hadoop, Hive, Storm, Cassandra e Mongo DB.
A demanda por essas ferramentas é cada vez maior, pois mais e mais setores utilizam o Big Data em sua busca por melhorias e soluções. Aqui o destaque vai principalmente para o setor bancário.
Ainda é necessário salientar que sua importância reside em moldar novas soluções de forma inovadora e eficaz, aumentando a qualidade dos serviços e produtos ofertados aos consumidores e a própria maneira de desenvolver os produtos nas indústrias.
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