O Big Data é um termo amplamente utilizado na área de tecnologia, e está relacionado ao armazenamento de grandes volumes de dados. Nos dias atuais, estamos constantemente gerando novos dados, o que tem levado ao surgimento de novas ferramentas e técnicas de análise de dados. As abordagens tradicionais já não são suficientes para lidar com esse cenário, tornando necessário o desenvolvimento de soluções mais avançadas para a organização, controle e aproveitamento desses dados de maneira precisa e significativa.
Neste artigo, iremos discutir a história (recente) do Big Data, suas características, bem como seu uso e importância!
História do termo
O termo “Big Data” foi mencionado pela primeira vez na década de 1990, mas sua popularidade e ampla utilização ocorreram anos depois. Três nomes são frequentemente associados à origem do termo:
Doug Laney: Doug Laney, analista de pesquisa da Gartner, é creditado por cunhar o termo “Big Data” em 2001. Ele definiu o conceito em um artigo intitulado “3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety” (Gerenciamento de Dados 3D: Controlando Volume, Velocidade e Variedade dos Dados). Nesse artigo, Laney destacou os desafios relacionados ao volume, velocidade e variedade dos dados.
Tim O’Reilly: O’Reilly Media, uma empresa de mídia e publicações de tecnologia, também é frequentemente associada à popularização do termo. Em 2005, Tim O’Reilly e Dale Dougherty organizaram uma conferência chamada “Web 2.0 Summit”, onde Big Data foi discutido como um dos temas centrais.
Jeff Hammerbacher: Jeff Hammerbacher, um ex-cientista de dados do Facebook, também reconhecido como uma figura importante na história do Big Data. Na internet, encontramos sua declaração em uma entrevista dizendo que “a quantidade de dados que estamos gerando é realmente estonteante”, referindo-se à enorme quantidade de informações produzidas diariamente.
Ao longo dos anos, o termo “Big Data” evoluiu em seu significado e alcance. Inicialmente, estava principalmente associado aos desafios de gerenciar e analisar grandes volumes de dados. No entanto, sua definição e implicações expandiram para abranger vários outros aspectos. Entenderemos mais sobre isso ao longo do artigo!
Onde estão e para onde vão esses dados?
Para entender para que serve Big Data, vamos primeiro falar de onde vêm tantos dados. Como esses dados não precisam seguir um padrão, eles vêm das mais diferentes fontes:
• Sensores e Dispositivos IoT,como dispositivos inteligentes, sensores, wearables e máquinas;
• Redes Sociais;
• Transações Online;
• Websites e Aplicações Web;
• Dados Gerados por Máquinas, como sistemas industriais e equipamentos de fabricação;
• Dados Disponíveis Publicamente;
• Conteúdo Multimídia;
Esses dados são armazenados em um repositório centralizado. Ele frequentemente funciona como uma plataforma de armazenamento unificada para todos os conjuntos de dados, não importando sua origem.
Em um Data Lake, os dados são armazenados em sua forma bruta e não processada. Isso permite a ingestão de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados provenientes de várias fontes, como bancos de dados, logs, redes sociais, sensores e outros. Os dados normalmente são armazenados em um sistema de arquivos distribuídos ou armazenamento de objetos, que oferece escalabilidade e tolerância a falhas.
Já um Data Warehouse envolve a transformação e organização dos dados em um formato estruturado adequado para análise e geração de relatórios. Isso inclui integração de dados, limpeza e agregação para criar uma visão consistente e coerente dos dados. Os armazéns de dados são tipicamente otimizados para desempenho de consultas e fornecem ferramentas para modelagem de dados, governança de dados e inteligência de negócios.
Nesse processo, os profissionais arquitetos de dados e engenheiros de dados estão envolvidos.
Para que serve o Big Data?
Basicamente, para tudo. Sim, essa quantidade de dados está presente em praticamente todos os setores atualmente. Com a estruturação dos dados, entram em cena os analistas e cientistas de dados, juntamente com os analistas de BI, e outros profissionais que farão proveito dessas informações.
Um exemplo do uso do Big Data é na área da saúde. Com a ajuda de registros eletrônicos de saúde e outros dados clínicos, os profissionais médicos podem identificar tendências, padrões e correlações entre sintomas, tratamentos e resultados. Isso permite um diagnóstico mais preciso, um planejamento de tratamento personalizado e até mesmo a previsão de surtos de doenças. Por exemplo, o uso de dados de localização de smartphones em tempo real permitiu rastrear a propagação da COVID-19 e implementar medidas de contenção eficazes.
Outro setor que se beneficia amplamente do Big Data é o varejo. As empresas de comércio eletrônico, como a Amazon, coletam e analisam dados de milhões de transações de clientes todos os dias. Com base nessas informações, eles podem personalizar recomendações de produtos, melhorar a experiência do usuário e antecipar a demanda do mercado. Além disso, a análise de dados de compras anteriores e preferências do cliente permite que as empresas ajustem suas estratégias de precificação e estoque, aumentando a eficiência operacional e maximizando os lucros.
Um terceiro exemplo de aplicação do Big Data está na área de transporte e logística. Com o uso de sensores, GPS e dados de tráfego, as empresas de transporte podem otimizar rotas, prever atrasos e melhorar a eficiência do transporte de carga. Isso é exemplificado por empresas como Waze e Uber, que utilizam dados em tempo real para fornecer rotas mais eficientes e estimativas de tempo de viagem precisas.
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Características do Big Data
O Big Data é caracterizado por várias características-chave que o distingue das abordagens tradicionais de processamento de dados. As características do big data eram referidas como os “3 V’s” – Volume, Velocidade e Variedade. No entanto, características adicionais foram identificadas, e hoje o termo mais usado é “5 V’s’.
5 V’s
São as principais características e desafios associados ao big data. Os 5 V’s representam Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor.
Volume: Refere-se à imensa quantidade de dados gerados e coletados de diversas fontes. O big data é caracterizado por seu volume impressionante, que muitas vezes varia de terabytes a petabytes e além. Essa abundância de dados requer ferramentas e tecnologias especializadas para armazenamento, processamento e análise.
Velocidade: Descreve a rapidez com que os dados são gerados, coletados e processados. No mundo digital atual, os dados são produzidos em uma taxa sem precedentes e precisam ser processados rapidamente para extrair insights valiosos de maneira oportuna. Dados de alta velocidade incluem fluxos em tempo real, atualizações de mídia social, transações online, dados de sensores, etc.
Variedade: Representa os diversos tipos e formatos de dados disponíveis. O big data abrange dados estruturados (por exemplo, bancos de dados tradicionais), dados semiestruturados (por exemplo, XML, JSON) e dados não estruturados (por exemplo, documentos de texto, vídeos, imagens). Lidar com essa variedade de dados requer ferramentas e técnicas flexíveis para manipular e analisar diferentes formatos de dados de forma eficaz.
Veracidade: Refere-se à qualidade e confiabilidade dos dados. Com o big data, muitas vezes há incertezas quanto à precisão, completude e consistência dos dados. Desafios de veracidade surgem devido a inconsistências nos dados, erros, duplicação ou valores ausentes. Analisar e extrair insights significativos de dados com diferentes graus de veracidade é uma preocupação importante.
Valor: Representa o objetivo final da análise de big data – extrair insights valiosos e obter resultados acionáveis. O valor do big data reside na capacidade de identificar padrões, correlações e tendências que podem levar a uma melhor tomada de decisão, inovação, eficiência e vantagem competitiva. No entanto, realizar o valor do big data requer técnicas sofisticadas de análise e profissionais de dados qualificados.
Outro V que se torna comum nas discussões sobre Big Data é o de ‘Variabilidade”. A variabilidade no big data se refere ao fato de que os dados podem mudar de diferentes maneiras. Isso inclui mudanças no formato dos dados, de onde eles vêm, como estão estruturados e até mesmo suas características ao longo do tempo.
Por exemplo, imagine que você esteja analisando dados de diferentes fontes, como redes sociais, sensores e transações online. Cada fonte pode fornecer dados em um formato e estrutura diferentes. Além disso, os próprios dados podem mudar ao longo do tempo, com novas tendências e padrões surgindo.
Lidar com a variabilidade significa ser capaz de lidar e compreender essas mudanças. Isso requer o uso de ferramentas e técnicas flexíveis que possam se adaptar a diferentes formatos, fontes e estruturas de dados. Ao abraçar a variabilidade, as organizações podem compreender e utilizar melhor o big data, mesmo quando ele está em constante mudança.
Conclusão
Em conclusão, o Big Data é um termo amplamente utilizado na área de tecnologia e refere-se ao armazenamento, processamento e análise de grandes volumes de dados provenientes de diversas fontes. Esse conceito evoluiu ao longo do tempo, abrangendo características como volume, velocidade, variedade, veracidade e valor dos dados.
O Big Data tem aplicações em várias áreas, como saúde, varejo, finanças, logística e muitas outras. Por meio da análise desses dados, as empresas podem identificar padrões, tendências e insights valiosos que podem auxiliar na tomada de decisões estratégicas, no desenvolvimento de produtos e serviços personalizados, na otimização de processos e no entendimento do comportamento do consumidor.
Publicado em 2023-07-28