Você reparou em como a lista de dispositivos conectados à internet tem crescido nos últimos anos? São Smart TV´s, relógios inteligentes, videogames e uma infinidade de aparelhos conectados à rede.
Além desse fenômeno — Internet das Coisas — temos as tecnologias mobile que expandem essa conectividade para todos os momentos da vida cotidiana das pessoas. Isso tudo contribui com o aumento do que entendemos por Big Data.
Neste artigo vamos descomplicar esse fenômeno tecnológico moderno, oferecendo ao leitor um miniguia com as principais informações sobre Big Data. Acompanhe!
O que é Big Data?
A União Internacional das Telecomunicações (que é uma entidade filiada à ONU) divulgou recentemente que já somos 3,2 bilhões de pessoas conectadas no mundo todo. Você já imaginou a quantidade de dados que é gerada a cada segundo? Então, a esse gigantesco volume de dados, estruturados e não estruturados, que são gerados a cada segundo dá-se o nome de Big Data.
Por que Big Data é importante?
A grande importância do Big Data consiste exatamente na possibilidade até então inédita de obter, processar e utilizar um enorme volume de informações sobre seu público, sabendo seus desejos, insatisfações, satisfações, anseios e opiniões sobre uma empresa e seus serviços.
A tecnologia Big Data possibilita extrair desses dados, vindos de inumeráveis fontes, convertendo-os em informações de mercado valiosas para tomada de decisão e elaboração de estratégias empresariais. Dessa forma, o Big Data revolucionou o mundo corporativo permitindo que empresas obtenham muito mais informações sobre o seu público.
Esse grande volume de dados extraídos de mídias sociais, sensores de dispositivos, transações comerciais, entre outras fontes, são usados pelas corporações em interface com seus dados internos com a finalidade de criar, reformular e inovar em suas abordagens em relação ao público.
Como é a aplicação em empresas?
Os 5 V´s do Big Data: volume, variedade, velocidade, veracidade e valor são os parâmetros que determinam o sucesso da utilização dessa tecnologia.
Volume
Diz respeito à quantidade de dados que é processada por segundo. Quanto maior essa quantidade, maior deverá ser a capacidade de processamento.
Variedade
Corresponde às diversas fontes em que esses dados são captados: redes sociais e aplicativos como WhatsApp, além do Google Analytics são outros exemplos de fontes de dados.
Velocidade
Determina o processamento ágil e dinâmico ao grande fluxo de informações.
Veracidade
Trata-se da confiabilidade das fontes pesquisadas.
Valor
Diz respeito à relevância e à utilidade desses dados à empresa em questão.
Como mencionamos, as empresas trabalham com Big Data por meio de dados estruturados: aqueles categorizados, inseridos em sistemas específicos como financeiros, RH, etc. — e não estruturados — soltos, encontrados em mídias sociais que podem, inclusive, ser em áudio e vídeo também (o que dificulta a criação de tags e o processamento).
O trabalho árduo com Big Data consiste, principalmente, na monitoração desses dados não estruturados nas mídias sociais. Ou seja: empresas monitoram o que as pessoas estão dizendo sobre elas na internet em larga escala, utilizando pesquisas por palavras-chave, para assim, processar esses dados e usá-los em estratégias para melhor satisfazer seus clientes.
Esse trabalho de processar essas informações não estruturadas é feito por humanos, pois os comentários captados podem conter ironias e se inserir em determinados contextos nos quais uma crítica poderia ser confundida com um elogio, se fosse processada por mecanismos automáticos de análise.
Se você gostou deste conteúdo exclusivo e descomplicado sobre Big Data, então confira também: Como o Big Data beneficia a segurança da informação!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
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