Big data é um conjunto volumoso de informações que é difícil de gerenciar usando ferramentas tradicionais de processamento de dados.
Big data é um conjunto volumoso de conjuntos de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, sendo um desafio para gerenciar usando ferramentas tradicionais de processamento de dados. Requer infraestrutura adicional para governar, analisar e converter em insights. Este artigo explica o significado de big data, seus tipos e práticas recomendadas para maximizar seu potencial.
O que é Big Data?
Big data é definido como um conjunto complexo e volumoso de informações que inclui conjuntos de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, o que é um desafio para gerenciar usando ferramentas tradicionais de processamento de dados. Requer infraestrutura adicional para governar, analisar e converter em insights.
Big data é uma quantidade de dados enorme em volume e está em constante expansão rápida. Nenhum sistema de gerenciamento de dados típicos pode armazenar ou analisar efetivamente esses dados devido à sua magnitude e complexidade. Big data é uma coleção de informações organizadas, semiestruturadas e não estruturadas reunidas por empresas que podem ser extraídas para obter informações e utilizadas em aplicativos avançados de análise, como modelagem preditiva e aprendizado de máquina. Com as tecnologias que suportam finalidades de análise de big data, os sistemas que processam e armazenam big data tornaram-se parte regular das infra estruturas de gerenciamento de dados de negócios. Saber como o big data funciona e como usá-lo requer uma compreensão completa de suas características. Essas características fundamentais do big data estão listadas abaixo.
1. Volume
O volume de seus dados é quanto há medido em gigabytes (GB), zettabytes (ZB) e yottabytes (YB). As tendências do setor preveem um aumento significativo no volume de dados nos próximos anos. Anteriormente, havia problemas com o armazenamento e processamento desse enorme volume de dados. Mas hoje em dia, os dados coletados de todas essas fontes são organizados usando sistemas distribuídos como o Hadoop. Compreender a utilidade dos dados requer conhecimento de sua magnitude. Além disso, pode-se usar o volume para identificar se um conjunto de dados é big data ou não.
2. Velocidade
A velocidade descreve a rapidez com que os dados são processados. Qualquer operação de dados significativa deve operar em uma taxa alta. A ligação dos conjuntos de dados recebidos, as rajadas de atividade e o ritmo da mudança compõem esse fenômeno. Sensores, plataformas de mídia social e logs de aplicativos geram continuamente enormes volumes de dados. Não adianta gastar tempo ou esforço nisso se o fluxo de dados não for constante.
3. Variedade
Os muitos tipos de big data são chamados de variedade. Como afeta o desempenho, é um dos principais problemas com os quais o setor de big data está lidando agora. É crucial organizar seus dados para que você possa gerenciar sua diversidade eficazmente. Variedade é a ampla gama de informações que você coleta de várias fontes.
4. Veracidade
A exatidão de seus dados é chamada de veracidade. A precisão de suas descobertas pode ser gravemente prejudicada pela baixa veracidade, tornando-se uma das qualidades de big data mais importantes. Especifica o nível de confiabilidade dos dados. É vital remover as informações que não são essenciais e usar os dados restantes para processamento, pois a maioria dos dados encontrados não é estruturada.
5. Valor
Valor é a vantagem que os dados proporcionam à sua empresa. Reflete os objetivos da sua empresa? Ajuda no crescimento da sua empresa? É um dos fundamentos mais cruciais do big data. Os cientistas de dados primeiro transformam dados não processados em conhecimento. Os melhores dados dessa coleta de dados são então extraídos após serem limpos. Nesse conjunto de dados, são realizadas análises e reconhecimento de padrões. Os resultados do método podem ser usados para determinar o valor dos dados.
Tipos de Big Data
As informações contidas em repositórios de big data podem ser classificadas em seis tipos. Estes são:
1. Dados estruturados
Esse tipo de dados é bem definido e organizado, como o nome sugere. Tem uma estrutura clara que um computador ou uma pessoa pode entender. São informações bem estruturadas que podem ser armazenadas de forma rápida e fácil em um banco de dados e acessadas usando métodos diretos. Como você conhece o formato de dados que usará com antecedência, esse tipo de dados é o mais simples de gerenciar. Dados estruturados são, por exemplo, as informações que uma empresa mantém em seus bancos de dados, como tabelas e planilhas.
2. Dados semiestruturados
Dados semiestruturados, como o termo indica, combinam dados estruturados e não estruturados. São informações que não foram categorizadas em um banco de dados específico, mas ainda possuem tags cruciais que distinguem diferentes peças dentro do mesmo. Dados semiestruturados, por exemplo, podem ser encontrados em definições de tabelas do sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (DBMS). Embora não totalmente organizado, esse tipo de dado possui alguma organização. À primeira vista, isso pode parecer desestruturado e desafiar as estruturas convencionais de modelo de dados. Como ilustração, os textos NoSQL podem ser processados usando palavras-chave. Os arquivos CSV também são considerados dados semiestruturados.
3. Dados não estruturados
Dados não estruturados são dados que não possuem estrutura reconhecida. Seu tamanho e heterogeneidade são significativamente mais extensos do que os dados estruturados. Dados não estruturados referem-se a qualquer coleção de dados que não esteja organizada ou claramente definida. Esse tipo de dados é caótico e difícil de manusear, compreender e avaliar. Não tem uma estrutura definida e pode mudar em momentos diferentes. Você encontrará a maioria dos big data nesta categoria. Os dados não estruturados incluem comentários de mídia social, tweets, compartilhamentos, postagens, os vídeos do YouTube que os usuários visualizam e as mensagens de texto do WhatsApp que eles enviam.
4. Dados geoespaciais
Dados geoespaciais são informações sobre coisas, ocasiões ou outros recursos localizados na superfície da Terra, ou próximos dela. Os dados geoespaciais geralmente combinam informações temporais com informações de localização (coordenadas tipicamente no planeta) e informações de atributo (as características do item, evento ou fenômeno em questão) (o tempo ou o período de vida onde a localização e os atributos existem). O local relatado pode ser estático (como a localização de um equipamento, a ocorrência de um terremoto ou crianças pobres) ou dinâmico (por exemplo, um carro ou pedestre em movimento, a propagação de uma doença infecciosa).
5. Dados de registro de máquina ou operacionais
Dados de máquina são informações produzidas por um processo de computador ou atividade de aplicativo sem o envolvimento de um ser humano. Os humanos raramente alteram os dados da máquina, embora possam ser coletados e estudados. Isso implica que os dados inseridos manualmente por um usuário final não são identificados como dados gerados por máquina. Esses dados são cada vez mais criados por pessoas acidentalmente ou por máquinas, com impacto em todos os setores que empregam computadores em suas operações diárias. Exemplos de dados de máquina incluem registros de detalhes de chamadas e arquivos de log de aplicativos.
6. Dados de código aberto
Bancos de dados de código aberto armazenam dados cruciais em software na autoridade da organização. Os usuários de um banco de dados de código aberto podem construir um sistema para atender às suas próprias demandas e requisitos profissionais. É gratuito e aberto ao compartilhamento. Ele pode acomodar qualquer escolha do usuário alterando o código-fonte. Os bancos de dados de código aberto atendem à necessidade de análise de dados mais acessível de um número crescente de aplicativos inovadores. Uma era de big data disponível para ser coletada e avaliada chegou graças às mídias sociais e à Internet das Coisas (IoT). O Google Public Data Explorer é um exemplo desse tipo de big data.
Importância do Big Data
Big data é vital para as empresas modernas devido aos seguintes motivos:
1. Economia de custos
Quando uma empresa precisa armazenar muitos dados, plataformas de big data como Apache Hadoop, Spark, etc., podem ajudar a economizar custos. Essas tecnologias ajudam as empresas a encontrar métodos mais eficientes para conduzir as operações. Isso também tem um impacto na linha de fundo do negócio. Por exemplo, o preço das devoluções é normalmente 1,5 vezes mais caro que o preço do frete padrão. Ao estimar a probabilidade de devolução de produtos, as empresas empregam big data e análises para reduzir as despesas de devolução de produtos. Eles podem então tomar as medidas necessárias para mitigar as perdas de retorno do produto.
2. Eficiência de condução
Usando análises na memória em tempo real, as empresas podem coletar dados de várias fontes. Eles podem avaliar dados rapidamente graças às ferramentas de big data, o que facilita a ação em breve, dependendo do que descobrem. As ferramentas de big data têm o potencial de aumentar a eficácia operacional. As ferramentas podem automatizar processos e tarefas repetitivas para fornecer aos funcionários mais tempo para trabalhar em atividades que exigem habilidades cognitivas.
3. Analisando o mercado
A análise de big data ajuda as empresas a compreender melhor o estado do mercado. Por exemplo, estudar padrões de compra permite que as empresas determinem os itens mais populares e os desenvolvam adequadamente. Isso permite que você supere os rivais. As empresas alimentadas por big data fornecem às redes de fornecedores ou comunidades B2B maior precisão e percepção. O uso de conhecimento contextual mais sofisticado (essencial para o sucesso) é possível por meio do big data.
4. Melhorando as experiências do cliente
O big data permite que as empresas adaptem os produtos ao seu mercado-alvo sem gastar uma fortuna em campanhas publicitárias ineficazes. Ao rastrear transações no ponto de venda (POS) e compras online, as empresas podem usar big data para estudar os padrões do consumidor. Usando esses insights, estratégias de marketing focadas e direcionadas são criadas para ajudar as empresas a atender às expectativas dos consumidores e promover a fidelidade à marca.
5. Apoiando a inovação
A inovação nos negócios depende dos insights que você pode descobrir por meio da análise de big data. Ele permite que você inove em torno de novos produtos e serviços enquanto atualiza os existentes. O desenvolvimento de produtos pode ser auxiliado por saber o que os consumidores pensam sobre seus produtos e serviços. As empresas devem implementar procedimentos que as ajudem a acompanhar o feedback, o sucesso do produto e as empresas rivais no mercado competitivo de hoje. A análise de big data também possibilita o monitoramento do mercado em tempo real, o que auxilia na inovação oportuna.
6. Detecção de fraude
O big data é usado principalmente por empresas financeiras e pelo setor público para identificar fraudes. Os analistas de dados utilizam inteligência artificial e algoritmos de aprendizado de máquina para encontrar anormalidades e tendências de transações. Essas irregularidades nos padrões de transações mostram que algo está fora do lugar ou que há um descompasso, nos dando pistas sobre possíveis fraudes. Ao detectar fraudes antes que elas causem problemas, uma empresa pode fornecer um atendimento superior ao cliente, evitar perdas e permanecer em conformidade.
7. Melhorando a produtividade
As ferramentas modernas de big data permitem que cientistas e analistas de dados examinem com eficiência enormes quantidades de dados, fornecendo uma visão geral rápida de dados adicionais. Além disso, aumenta seus níveis de saída. A análise de big data permite que cientistas e analistas de dados aprendam mais sobre a eficiência de seus pipelines de dados, permitindo que eles escolham como cumprir seus deveres e tarefas com mais eficiência.
8. Ativando a agilidade
A análise de big data pode ajudar as empresas a se tornarem mais inovadoras e adaptáveis no mercado. Pode-se analisar grandes conjuntos de dados do consumidor para ajudar as empresas a obter insights antes da concorrência e lidar com os pontos problemáticos do cliente com mais eficiência. Além disso, ter uma abundância de dados à sua disposição permite que as empresas avaliem riscos, aprimorem produtos e serviços e melhorem as comunicações. Mesmo pequenas empresas de comércio eletrônico podem se beneficiar do uso de dados de clientes e preços em tempo real para fazer escolhas mais inteligentes de nível de estoque, mitigação de riscos e mão de obra temporária. O big data acelerou drasticamente o processo de tomada de decisão para as empresas. São considerados diversos elementos de dados, como o que os consumidores desejam, a solução para seus problemas, a análise de suas demandas conforme as tendências do mercado, etc. Isso fornece aos tomadores de decisão as informações necessárias para ajudar o negócio a se desenvolver e competir.
As 7 principais práticas de Big Data em 2022
Para maximizar o poder do big data, é recomendável seguir um conjunto de práticas recomendadas:
1. Estabeleça objetivos de negócios de big data
A TI, é frequentemente desviada pelo objeto “brilhante” mais recente, como um cluster Hadoop. Comece sua jornada de big data descrevendo o objetivo de negócios em detalhes. Reúna, examine e compreenda os requisitos de negócios primeiro. Seu projeto deve ter um objetivo comercial; não pode ser apenas técnico. Antes mesmo de iniciar o processo de utilização da análise de big data, o primeiro e mais importante passo que você deve fazer é entender os requisitos e objetivos da empresa. Para ter um alvo para atingir, os usuários de negócios devem ter clareza sobre os resultados e resultados que desejam alcançar.
2. Colaborar com os parceiros para avaliar a situação e planejar
O departamento de TI não deve trabalhar sozinho em um projeto de big data. Para apresentar uma visão externa à organização e avaliar sua posição atual, ela deve envolver o proprietário dos dados, uma linha de negócios ou departamento e talvez uma pessoa de fora, como um fornecedor de tecnologia de big data ou uma consultoria. Deve haver um monitoramento constante durante todo o processo para garantir que você esteja coletando os dados necessários e que eles fornecerão os insights que você procura. Não basta reunir tudo e inspecioná-lo quando terminar.
3. Descubra os dados que você já tem e o que você precisa
Nenhuma quantidade de dados pode ser equivalente a dados “bons”. Caberá a você avaliar se possui os dados corretos frequentemente, os dados são desorganizados e estão em vários formatos, pois são coletados aleatoriamente. Saber o que lhe falta é tão crucial quanto saber o que você tem. Nem sempre é possível prever os campos de dados necessários com antecedência, portanto, tenha cuidado para criar flexibilidade para realizar alterações na infraestrutura do banco de dados à medida que avança. A linha inferior é que você precisa regularmente testar os dados e avaliar os resultados.
4. Mantenha um diálogo constante
É necessária uma comunicação constante entre a TI e as partes interessadas para que a colaboração seja eficaz. No meio do projeto, os objetivos podem mudar; nesse caso, a TI, deve ser informada e as alterações necessárias devem ser feitas. Pode ser necessário passar da coleta de um tipo de dados para a coleta de outro. Isso não deve demorar mais do que o necessário, na sua opinião. Crie um mapa claro que delineie os resultados esperados ou desejados em interseções críticas. Os usuários devem revisar um projeto de 12 meses a cada três meses. Isso oferece tempo para refletir e, se necessário, ajustar sua rota.
5. Comece devagar e mova-se rapidamente nos estágios posteriores
O projeto inicial de big data não deve ter um nível excepcionalmente alto. É melhor começar com uma prova de conceito ou projeto-piloto pequena e simples de gerenciar. Não se deve tentar assumir mais do que se pode lidar, porque há uma curva de aprendizado envolvida. Escolha um lugar em seus processos de negócios onde você deseja fazer melhorias que não terão impacto significativo se algo der errado ou mal. Além disso, você pode querer empregar DevOps e métodos de projeto ágeis e um processo de implementação iterativo.
6. Analise as demandas em tecnologia de big data
Conforme a IDC, a grande parte dos dados não é estruturada, chegando até 90% deles. Você ainda deve considerar as fontes de dados para escolher o repositório de dados mais aceitável. Você pode escolher entre linguagem de consulta estruturada (SQL) e bancos de dados NoSQL, com inúmeras variações de cada tipo. O Apache Spark pode ser necessário para processamento em tempo real, embora o Hadoop, um processo em lote, possa ser suficiente para casos de uso não em tempo real. Bancos de dados geográficos são outra opção para dados espalhados por vários lugares, o que pode ser necessário para uma empresa com vários escritórios e data centers. Além disso, observe os recursos de análise especializada de cada banco de dados para determinar se eles se aplicam a você.
7. Alinhe-se com big data baseado em nuvem
Como o uso da computação em nuvem é medido e o big data requer o processamento de abundantes quantidades de dados, deve-se ter cuidado ao usá-lo. A prototipagem rápida é possível com serviços como Amazon EMR e Google BigQuery. A vantagem da nuvem é prototipar seu ambiente antes de usá-lo. Você pode configurar um ambiente de desenvolvimento e teste e usá-lo como um banco de testes em questão de horas usando um subconjunto de dados e inúmeras ferramentas de provedores de nuvem, como Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure.
Considerações finais
A maioria das informações geradas hoje compreende big data. A IDC prevê que os gastos globais em big data e analytics em breve ultrapassam US$ 216 bilhões, crescendo a uma taxa de 12,8% até 2025 (conforme o Worldwide Big Data and Analytics Spending Guide de 2021 da ICD). Entender e utilizar esses conjuntos de dados de alto volume e muitas vezes não estruturados pode dar às empresas uma vantagem competitiva. Ele permite que você extraia insights de dados que, de outra forma, seriam deixados inexplorados, desde padrões de uso de endpoints até mídias sociais.
