Big Data: o que é? para que serve? como usá-lo?

Cada vez mais o termo Big Data é usado nos meios digitais, mas você sabe o que é Big Data? Como funciona Big Data?

Imagine a seguinte situação: é um domingo a tarde, você está sentado em seu sofá vendo o Domingão do Faustão, o tédio bateu e você resolveu dar um confere no Facebook pelo celular. Passam alguns posts, você curte um aqui, outro ali, comenta aqui, segue uma nova página ali…

Tudo isto está sendo monitorado. E vamos além: tudo isto está sendo mensurado! Suas curtidas no Facebook tornam-se métricas para grandes empresas balizar seus investimentos em Marketing, por exemplo!

Para tudo há uma razão de existir e no mundo dos negócios absolutamente nada é por acaso, principalmente quando falamos de Dados!

Antes de tudo: o que é Big Data e para que serve Big Data?

A palavra Big Data apareceu pela primeira vez nos anos 90, quando a NASA quis descrever grandes conjuntos de dados complexos que nem sempre é fácil traduzir com a tecnologia existente. Porém, quando manipulado, esses dados se tornam uma região de conhecimento transversal que compreende vários campos produtivos e de pesquisas científicas.

Pois bem, Big Data se refere ao armazenamento de uma imensa quantidade de dados, bem como a capacidade de retirar valor dessas informações em velocidade rápida. Dessa forma, o Big Data se baseia em 5 V’s. São eles: valor, volume, velocidade, variedade e veracidade.

Mas afinal, para que serve Big Data? Existem muitas aplicações para essa ferramenta, e um dos segmentos que mais pode se valer dela é o da publicidade, a fim de se comunicar com os mais variados grupos, apenas pelo fato de conhecer os seus desejos, saber quais são os seus sonhos e preferências ,dentre outras vantagens.

Hoje em dia, já existem cidades que fazem uso do Big Data para resolver problemas existentes a fim de melhor a qualidade de vida aos seus cidadãos. É o caso de Dublin, na Irlanda, onde a prefeitura realizou acordo com a IBM para usar câmeras e GPS no monitoramento do trânsito para evitar congestionamentos e a lotação de transportes públicos.

Os 5 V’s: Valor, Volume, Velocidade, Variedade e Veracidade

Os 5 Vs do Big Data: Valor, Volume, Velocidade, Variedade e Veracidade

Indo direto ao ponto, Valor é o investimento necessário para gerar retorno para as empresas, o que pode ser a melhoria da qualidade dos serviços e aumento de sua receita. Volume se refere ao fato do Big Data estar pautado no enorme volume de dados gerado a cada dia; Velocidade porque a forma como se gerencia essas informações deve ser dinâmica, senão, perde o seu valor.

Variedade refere-se ao fato dos dados terem origem de uma multiplicidade de canais distintos, entre eles, e-mails, mídias sociais, sensores e muitos outros (os famosos inputs); e finalmente Veracidade porque se os dados não forem reais de nada adianta, não é mesmo?

Como aplicar o Big Data aos meus negócios?

1. Determine quais serão os objetivos da análise de dados

De maneira geral, o uso do Big Data depende de cada cenário em que ele é aplicado. Sendo assim, é preciso, primeiramente, determinar um objetivo para, então, aplicar as técnicas.

Com tantos dados que você pode coletar, é fácil se perder. Por isso, é importante saber como você vai usá-los e o que é realmente útil para você. Atenha-se a registrar as métricas mais importantes. Basicamente, antes de entrar no “como”, você precisa definir o “quê” deseja analisar.

2. Prepare os dados

Um dos desafios comuns encontrados pela maioria das empresas hoje em dia é a falta de dados para análise.

Mesmo que possam acumular dados de associação ou transação por anos, esses dados estão em formato inconsistente, desatualizados, inválidos ou distribuídos em sistemas diferentes ou sob o controle de diferentes departamentos.

Geralmente consome muito tempo ou esforço entre departamentos para centralizar todos os dados, limpar as listas e transformá-los em um formato útil e compreensível para o computador antes que a análise aconteça. Existem algumas opções de plataformas prontas para o trabalho com o Big Data que solucionam essa questão.

Entre elas, podemos citar o Amazon Web Services, da Amazon, o Microsoft Azure, da Microsoft, e o Big Query, da Google. Além dessas, você também pode optar pelo Hadoop, uma ferramenta baseada no Linux, que roda no servidor Apache.

3. Análise de dados

Quando todos os dados estão centralizados, de boa qualidade e em um formato legível e consistente, chega-se à etapa de análise de dados. Normalmente, podemos definir a análise de dados em análise descritiva e análise preditiva.

A análise descritiva usa inteligência de negócios e mineração de dados para descobrir a resposta para “o que aconteceu no passado?”.

As descobertas da análise são geralmente apresentadas em uma visão de relatório ou painel, e detalham os dados para descobrir informações como custo de marketing, causa raiz das falhas, principais indicadores de desempenho etc.

Em contraste, a análise preditiva visa a responder à pergunta “o que poderia acontecer no futuro?”, fazendo uso de diferentes modelos estatísticos.

O resultado da previsão depende de descobrir o padrão oculto significativo ou correlações entre diferentes conjuntos de dados no histórico. Modelos estatísticos serão construídos com base nesses padrões e correlações no passado e tentarão adivinhar a probabilidade do mesmo resultado no futuro.

4. Visualização de dados

Após a análise, também é crucial exibir os resultados de uma maneira fácil de entender, especialmente se você precisar apresentá-los à gerência da empresa.

A visualização de dados, um novo termo que ficou quente nos últimos anos, significa a apresentação de dados em um formato gráfico que permite aos leitores apreender conceitos difíceis, identificar padrões, tendências e correlações rapidamente e entender qualquer percepção com facilidade.

Existem também algumas ferramentas que facilitam o desenvolvimento da inteligência tecnológica e a visualização de dados, como Tableau, QlikView ou Microsoft Power BI.

Elas permitem que mesmo pessoas que não dominam conceitos de TI possam criar facilmente gráficos e tabelas ajustando diferentes parâmetros em tempo real e alterando interativamente a combinação de dados que deseja ver e como eles são processados.

Quando primeiro se começou a falar sobre Big Data, muitos consideraram como uma moda passageira — o mais recente termo tecnológico da moda que seria discutido por um tempo e, em seguida, seria silenciosamente esquecido quando a próxima grande novidade surgisse.

Contudo, esse não foi o caso. Na verdade, enquanto termos e tecnologias mais recentes surgiram, o Big Data continuou como sendo a força motriz por trás de quase todos eles. A quantidade de dados disponível para nós só vai aumentar, e a tecnologia analítica se tornará mais eficiente do que é hoje. Então, se o Big Data já é capaz de tudo isso atualmente, imagine só do que será capaz amanhã.

Como você pode perceber, com apenas algumas dicas, já é possível compreende o que é e como funciona a ciência do Big Data. Existem diversas outras teorias que podem ajudar o seu negócio, mas a Azimute Startup faz o difícil ficar fácil aplicando as principais estratégias para deixar o seu negócio no topo!

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