Big Data: entenda o que é, como funciona e quem está usando

Não é de hoje que sabemos que o volume de dados gerados a partir de diferentes fontes, cresce de forma exponencial. Basta observar no volume que um único usuário de smartphone pode gerar em forma de ligações, texto, fotos, vídeos, áudios, pesquisas e mensagens e multiplicar por cinco bilhões de pessoas. Essa quantidade absurda de dados é conhecida por Big Data.

Pode-se dizer que o conceito de big data começou ser utilizado desde a Segunda Guerra Mundial (1939-1945), com a criação de uma máquina para decifrar códigos nazistas. Esse equipamento, inventado pelos britânicos, decodificava milhares de mensagens em questão de segundos.

Isto quer dizer que, embora o termo big data tenha sido cunhado em 1997, quando a NASA utilizou esse termo pela primeira vez em um artigo sobre o grande conjunto de dados e os limites computacionais da época, em torno de 58 anos antes já se empregava o conceito big data.

Efetivamente o conceito de big data começou ser mais difundido a partir da publicação em 2005, de um artigo de autoria do então diretor de pesquisa de mercado da companhia O’Reilly Media, Roger Magoulas.

O que é Big Data?

Big data, em uma tradução livre para o português, significa megadados. A literatura, de modo geral, define o termo como uma coleção de dados multivariados, de elevada dimensão, que na maior parte das vezes são criados em tempo real e que crescem exponencialmente com o tempo. O volume e a complexidade desses dados são tão grandes que nenhuma das ferramentas tradicionais de gerenciamento de dados dá conta de armazená-los ou processa-los de forma eficiente.

Os cinco pilares do Big Data

Os dados característicos do Big Data podem ser representados pelos seguintes pilares:

1) Volume
Dados estatísticos indicam que até o ano 2000, 75% dos dados produzidos estavam armazenados em livros, revistas e outros tipos de suportes físicos, logo apenas 25% dos dados eram digitais. Entretanto, entre os anos de 2012 e 2014 esse percentual passou para 98%. Esse crescimento deve-se, sobretudo a popularização da internet e ao fato dos computadores e, principalmente dos celulares terem ficado a preços mais acessíveis.

2) Variedade
Devido às fontes de dados serem muito diversificadas pode ocorrer problemas na mineração, no armazenamento e nas análises dos dados. Além disso, existem também diferentes formatos e tipos de dados, que vão desde dados estruturados, dados numéricos, até os dados não estruturados. Um dos maiores desafios do Big Data é gerenciar tudo isso ao mesmo tempo.

3) Velocidade
O grande volume e a variedade de dados requerem que seu processamento seja ágil para geração das informações necessárias. Para alguns tipos de negócio um minuto é muito tempo, por isso os dados são cada vez mais demandados em tempo real e com o menor tempo de espera possível.

4) Veracidade
Os dados e as informações, assim como as fontes precisam ser autênticos, confiáveis e corresponder ao momento atual, porque utilizar dados defasados pode levar uma empresa a tomar decisões equivocadas. É muito importante ficar atento, pois os sistemas também podem produzir erros.

5) Valor
É essencial saber selecionar entre as informações e os dados que estão circulando, quais são mais relevantes ou úteis para atender os objetivos específicos do seu empreendimento. Assim agrega-se valor a empresa e surge com mais um trunfo para vencer a concorrência.

Tipos de dados em Big Data

Existem três tipos de dados em Big Data, são eles:

• Dados estruturados – referem-se aos dados que podem ser armazenados, acessados e processados em um formato fixo e predefinido;
• Dados não estruturados – são dados com forma ou estrutura desconhecida. A classificação e a exploração desse tipo de dado requerem técnicas avançadas de processamento de linguagem natural, reconhecimento de padrões e linguagem de máquina;
• Dados semiestruturados – são aqueles que podem contemplar ambas as formas de dados.

Como o Big Data funciona?

O ciclo para que os dados do Big Data se transformem em informações inteligentes é composto por três ações principais, que são:

a) Integrar – consiste em integrar as origens dos dados, que ainda não possuem nenhum refinamento, e extrair o volume existente.

b) Gerenciar – refere-se à organização e tratamento dos dados, que seguem para próxima etapa, a de análise.

c) Analisar – nesta fase os dados são, de fato, compreendidos. Para ter respostas úteis e expressivas é preciso fazer uma análise detalhada, com entendimento preciso dos cenários e padrões.

Quais os benefícios do uso do Big Data em empresas?

• Extrai, analisa e atribui significado aos dados coletados;
• Identificação de padrões e tendências;
• Obtém insights sobre clientes;
• Resolução de problemas complexos;
• Utilização das informações para expandir negócios;
• Torna o seu gerenciamento mais ágil e assertivo;
• Otimização de suas operações;
• Maior inteligência de mercado;
• Torna a sua inovação mais baseada em dados do que em “achismos”.

Quais os desafios do uso do Big Data nas empresas?

• Infraestrutura específica para armazenar e processar esses dados;
• Investimento alto, tanto em ferramentas de apoio, quanto na aquisição de mão de obra qualificada;
• Privacidade e segurança dos dados coletados, tanto por parte das empresas, quanto dos consumidores.

Quais os setores que estão usando o Big Data?

Existem diferentes setores do mercado que estão aplicando e usufruindo das vantagens do Big Data na tomada de decisões, na identificação de oportunidades e no direcionamento de ações que atendam suas necessidades e de seus clientes. Como por exemplo:

• Instituições financeiras – esse setor utiliza-se dessa tecnologia para gerenciar melhor os riscos de créditos dos clientes e evitar fraudes.
• Instituições de Ensino Superior – com a aplicação do Big Data essas empresas gerenciam melhor registros de alunos e informações do campus, além de gestão financeira e aprimoramento das pesquisas acadêmicas.
• Administração pública – neste setor o Big Data é empregado para administrar dados da população, sobretudo para os beneficiários de programas de transferência de renda.
• Operadoras de planos de saúde – a aplicação do Big Data contribui para as empresas do ramo gerenciar o registro e as informações dos pacientes em seus prontuários, incluindo exames, consultas e procedimentos realizados.
• Indústria de manufatura – com a minuciosa análise de dados, melhora a eficiência da produção, aperfeiçoa os métodos de fabricação e a qualidade dos produtos, melhorando o atendimento ao cliente final.
• Varejo – a colaboração do Big Data no varejo ocorre, sobretudo, com dados sobre o comportamento de consumo do cliente, ajudando a criar soluções para estreitar o relacionamento com o público consumidor.

Como podemos observar empresas de praticamente todos os setores: financeiro, educacional, governamental, segurança e saúde estão conseguindo implementar a tecnologia no dia a dia e aprimorar seus serviços. Muitos afirmam que, mais que uma ferramenta de volume de dados, o Big Data é um mecanismo estratégico de análise que permite obter insights importantes sobre variadas questões.

O fato é que a cada dia que passa os dados vêm de mais fontes, nos mais variados formatos e com uma rapidez absurda, assim para obter insights sobre o mercado e os consumidores e tomar decisões mais assertivas, as organizações têm que utilizar uma plataforma de dados correta para capturar, gerenciar e analisar seus dados.

Dessa forma ampliam-se as oportunidades para as empresas impulsionar as vendas, direcionar alguns produtos baseados no perfil de busca do consumidor, melhorar o atendimento ao cliente, reduzir as fraudes e sair na frente da concorrência.