Big Data: O que é?

Quando falamos em transformação digital, dentre as tecnologias mais citadas no ambiente corporativo estão a mobilidade corporativa, a computação em nuvem, a internet das coisas (IoT) e o Big Data.

Mas, afinal, o que é o tal Big Data e de que forma ele pode contribuir no mundo dos negócios?

O conceito de Big Data descreve o grande volume de dados (estruturados ou não) e que são gerados a cada segundo. Explicando de um modo mais simples, o Big Data é um processo de análise e interpretação de um conjunto de dados maior e mais complexo, especialmente de novas fontes de dados.

Esse conjunto de dados pode ser utilizado para resolver problemas de negócios e ajudar na tomada de decisão. Hoje, praticamente tudo virou dados. Ter acesso a esses dados e saber analisá-los se tornou essencial para qualquer segmento de negócio.

A análise de grandes quantidades de informação é uma das grandes tendências da tecnologia e o Big Data está cada vez mais presente em diferentes departamentos dentro de uma empresa e, inclusive, na indústria.

Seja na área de vendas, no setor financeiro ou no departamento de comunicação e marketing, empresas que investem no Big Data melhoram o seu desempenho ao criar vantagens competitivas no mercado.

O Big Data pode armazenar qualquer dado coletado sobre um assunto ou uma empresa, como os registros de compra e venda, e é um exemplo real de como é possível garantir melhores resultados com a ajuda da tecnologia ao fornecer novas informações que abrem novas oportunidades e modelos de negócios.

É possível atrelar o Big Data ao trabalho, na prática. A partir da análise realizada é possível determinar padrões e melhorar processos. O cruzamento e análise desses dados é conhecido como Big Data Analytics.

E de onde vem os dados coletados pelo Big Data?

De acordo com o Instituto Gartner, até 2020 é possível que haja um total de 40 trilhões de gigabytes de dados no mundo. Isso significa 2,2 milhões de terabytes de novos dados gerados todos os dias.

Tudo que está disponível no mundo online, de modo não sigiloso, está ao alcance do Big Data, por maior que seja a quantidade de informações. Essa gama de dados pode ser agrupada conforme o interesse.

Com isso, podemos perceber que existe uma variedade de dados, vindas de fontes diversas, em formatos estruturados (que estão disponíveis em um formato rígido) e não-estruturados (não seguem regra e são apresentados como aparecem, exemplo: vídeos, imagens, e-mails ou posts em redes sociais).

Todos esses dados são provenientes de três locais:

• Redes Sociais;
• A partir de uma rede de dispositivos conectados;
• Fontes publicamente disponíveis.

Os sete Vs que formam o Big Data

Para entender o universo do Big Data, é importante conhecer os Vs que fazem parte deste conceito, confira:

Volume

Como foi dito anteriormente, o Big Data é uma grande quantidade de dados que são gerados a cada segundo. A tecnologia foi desenvolvida exatamente para lidar com esse volume de dados, guardando-os em diferentes localidades e juntando-os por meio de um software.

E quais dados são esses? Podem ser de valor desconhecido, podem ser e-mails, dados de posts gerados pelas redes sociais, imagens e vídeos que circulam na rede, fluxos de cliques em uma página ou site, dados de aplicativos móveis, entre outras possibilidades.

Velocidade

Este ponto se refere à velocidade com que os tais dados são criados. Uma mensagem nas redes sociais pode viralizar em segundos, uma transação de cartão de crédito ser verificadas num piscar de olhos, informações de compra e venda de ações são modificadas a cada instante.

O Big Data serve para analisar os dados no instante em que eles surgem, sem ter de armazená-los em um banco de dados.

Variedade

Quais são os tipos de dados disponíveis? Antigamente, a maior parte dos dados era estruturada e podia ser colocada em tabelas, por exemplo. Hoje em dia o formato é outro. Mais da metade dos dados presentes na rede não se comportam desta forma.

Com o Big Data, os dados são não-estruturados (mensagens, fotos, vídeos, áudios), podem ser administrados juntamente com dados tradicionais.

Veracidade

Qual a veracidade dos seus dados? Você pode confiar neles?

Com o Big Data não é possível controlar uma informação falsa surgida da Internet, por exemplo. Porém, por meio de análises e com base nas estatísticas de grandes volumes de dados é possível ponderar as informações que estão incorretas.

Valor

É importante levar em consideração o valor que a análise dos dados traz para o negócio. Não faz sentido investir em Big Data se não se tem questionamentos que ajudem o negócio.

Ao ter acesso a uma grande quantidade de informação a cada segundo é necessário saber como essa informação vai ajudar no negócio. Não basta simplesmente fazer. É essencial tentar agregar valor ao que se está fazendo.

Conhecer esses dados é o que torna o valor da informação para o negócio. Por isso, não basta ter acesso a milhões de dados se não se sabe o que fazer com eles.

Volatilidade

Os fluxos de dados possuem picos periódicos, que variam de acordo com as tendências. Alguns deles podem ser muito difíceis (mas não impossíveis) de serem gerenciados.

Em tempos em que tudo é dado, o volume com que eles mudam também pode ser grande. Por isso, ter profissionais especializados em estuda-los e ferramentas para o gerenciamento se torna tão essencial.

Visualização

A palavra já diz tudo, o Big Data traz visibilidade. É importante que os dados sejam apresentados de forma acessível e legível para serem utilizados da melhor forma possível.

Ao contar com o Big Data é possível:

• Prever tendências de mercado;
• Analisar os riscos de investimentos;
• Aumentar a produtividade;
• Auxiliar na segurança da informação;
• Melhorar a tomada de decisões;
• Identificar padrões de negócios;
• Acompanhar a concorrência;
• Criar estratégias de marketing;
• Melhorar o relacionamento com o cliente;
• Otimizar processos internos;
• Investir em gerenciamento de risco.

Fique atento e de olho nas oportunidades!

O Gartner prevê uma grande mudança de Big Data e Analytics dentro das empresas nos próximos anos e considera fundamental iniciativas dentro deste conceito na transformação digital.

De acordo com a consultoria, até 2022, 90% das estratégias dentro do ambiente corporativo mencionarão explicitamente a informação como um ativo crítico e a análise como uma competência.

Na área de marketing e vendas, por exemplo, as ferramentas de Big Data já são de grande importância na definição de estratégias.

Com a utilização do Big Data e análise dos dados, esse setor garante a produtividade, consegue reduzir custos e tomar decisões de negócios mais inteligentes.

Ao refletirmos sobre a evolução da tecnologia, não devemos pensar somente na criação de novas ferramentas, mas também em como utilizá-las ao nosso favor.

Quando pensamos em Big Data não estamos falando apenas de um grande volume de dados que podem ser armazenados, analisados e disponibilizados, mas em grandes oportunidades.

O armazenamento de dados transforma dados simples, informações soltas, em algo relevante para as empresas.

É preciso levar em consideração o que se pode realizar com essas informações na mão. O Big Data é importante para desenvolver uma visão mais ampla e estratégica das informações e identificar novas possibilidades de negócios.

As empresas que investem na adoção do Big Data Analytics passam a ter condições de operar de forma mais eficiente e otimizada, melhoram seus processos e, ainda, aumentam sua receita com novos produtos e serviços, que podem ser personalizados.

A ferramenta permite que as organizações alcancem mais clientes por meio do aprofundamento do conhecimento que possuem sobre os padrões de consumo de seu público.

Por isso, é considerada uma estratégia eficiente, capaz de colocar as organizações um passo à frente de seus concorrentes.

Setores que estão utilizando Big Data

Mais que uma tendência, o Big Data veio para ficar. Setores de todos os tipos começam a enxergar as vantagens em lidar com esses enormes volumes de informação. Por esse motivo, vamos listar os principais setores que utilizam o Big Data como uma de suas estratégias de dados.

Governo

O governo lida com inúmeros tipos de dados sendo gerados o tempo todo, por diferentes serviços, órgãos e setores. Para cruzar essas informações de forma estratégica e transformar em resultados, é necessário aplicar inteligência analítica. Utilizando todas essas informações ao seu favor, o governo pode prever e melhorar os seus próprios processos.

Educação

O setor da educação é outro que se beneficia com o Big Data. Utilizando informações de sistemas escolares, estudantes e currículos, os educadores podem implementar melhorias em seus sistemas de ensino e melhorar ainda mais todo o ecossistema de uma instituição de ensino.

Saúde

A saúde é um dos setores mais críticos, os dados devem ser precisos e transparentes, e todas as informações precisam ser cruzadas para análises. Quando a gestão do Big Data é feita de forma eficiente, dados como: Registro de pacientes, planos de tratamento, informações de prescrição, etc. Podem ajudar as operadoras de saúde a melhorar os seus atendimentos.

Marketing e Publicidade

Toda equipe de Marketing e Publicidade lida diretamente com informação. São enormes volumes de dados de todos os tipos, sendo gerados a todo instante, desde redes sociais, sites, campanhas patrocinadas e os mais variados tipos de ferramentas. Portanto, é preciso saber lidar com todos esses dados e cruzamento de informações para criar estratégias e campanhas que atinjam o público alvo de forma eficiente.

Varejo

O varejo lida com muitos dados diferentes, como:  Registro de clientes, fornecedores, faturamento, logística, equipe de vendas, etc. Quando adotado o Big Data Analytics, os varejistas podem se favorecer com o aumento de vendas, relacionamento com os clientes e um planejamento estratégico eficiente.

Big Data e a segurança da informação

Com o Big Data o volume de informações coletadas, as tentativas de invasões, atividades suspeitas e até mesmo a disseminação de vírus podem ser detectadas.

Além disso, o gestor responsável pela segurança da informação ainda consegue identificar de onde surgiram essas possíveis ameaças, o que facilita na hora de decidir quais medidas devem ser tomadas.

Isso melhora a capacitação do gerente de TI, que consegue responder adequadamente a essas ameaças, definir critérios mais rigorosos para a utilização e armazenamento de informações na nuvem, além de automatizar determinados recursos para proteger o banco de dados da empresa.

O Big Data pode ser um grande aliado do setor de segurança da informação, mas riscos acontecem.

O armazenamento dos dados coletados pode se transformar em alvo de ataques virtuais, sem contar no vazamento de informações sigilosas.

Para evitar falhas e garantir a reputação da empresa, além da segurança dos dados, é importante melhorar a resiliência dos sistemas.

Alguns processos como certificar a proteção dos sistemas distribuídos, garantir a privacidade dos usuários, usar criptografia e verificar de onde surgiram os dados, podem contribuir para que a empresa fique focada em seus objetivos em Big Data e garantir a segurança da informação.

É essencial implementar soluções de segurança e boas práticas, além de contar com um suporte capacitado. O gestor de TI precisa estar atento às normais e leis, definir políticas para o controle de acesso, além de capacitar a equipe.

Carreiras Profissionais em Big Data

Agora que você já sabe da importância do Big Data, seus conceitos, definições e que setores estão começando a utilizar esse novo jeito de lidar com os dados, que tal saber como ter uma carreira de sucesso na área?

De acordo com um estudo recente conduzido nos EUA, o Big Data vai gerar mais de 10 milhões de oportunidades de trabalho em todo mundo.

Se você gosta de tecnologia, de estatísticas, de aprender e está disposto a encarar novos desafios, este é o momento certo.

Conheça as principais profissões relacionadas a Big Data.

Engenheiro de Dados e Engenheiro de Big Data

O engenheiro de dados é responsável por montar toda a infraestrutura e garantir que os dados estarão disponíveis de forma segura. O Engenheiro de Big Data é uma extensão do Engenheiro de dados. Eles são responsáveis por desenvolver, construir, testar e manter toda a estrutura de dados.

Arquiteto de Soluções de Big Data

O principal papel do arquiteto é planejar o sistema de gestão de dados.  Ele será responsável por projetar, integrar, centralizar e manter todos os dados (relacionais e não relacionais). Todo o projeto desenvolvido por esse profissional, será implementado pelos Engenheiros de Big Data.

Cientista de Machine Learning e Engenheiro de Machine Learning

O Cientista de Machine Learning tem como papel principal, estudar e projetar algoritmos complexos, para serem utilizados em sistemas inteligentes.  Ele idealiza os projetos para explorar e extrair padrões de Big Data. Já o engenheiro de Machine Learning, é o responsável pelo desenvolvimento dos sistemas, construindo os softwares e criando as soluções.

Cientista de Dados

O cientista de dados tem um papel fundamental em projetos de Big Data. Por apresentar múltiplas skills, como: Matemática, estatística, programação, além do seu conhecimento em negócios, analíticas, compreensão contextual, etc. Ele é responsável por limpar, filtrar, transformar e organizar essa enorme quantidade de informações em algo útil.  Essa é a profissão de maior demanda nos EUA, com excelente remuneração.

Desenvolvedor de Visualização de Dados

Imagine a quantidade de dados disponíveis em um Big Data? Agora como relacionar todas essas informações e construir gráficos capazes de orientar gestores e empresas na tomada de decisão. Esse é o papel do desenvolvedor de visualização de dados.  Apesar de existirem muitas ferramentas que prometem automatizar esse processo, ainda é necessário um profissional experiente para a construção de gráficos avançados capazes de traduzir todos esses dados em informações úteis.

Estatístico

As empresas utilizam todos esses dados para descobrir novas oportunidades. Através dos dados, elas conseguem compreender tendências, fazer previsões, encontrar gaps, tudo que ajude no seu crescimento. Os estatísticos ganharam uma nova forma de trabalhar e estão cada vez mais sendo utilizados em projetos de Big Data.

Analista de Negócios (Business Analytics)

O analista de negócios deve transmitir todo o seu entendimento sobre os dados coletados. Ele deve descobrir tendências, criar produtos, recriar produtos, encontrar necessidades dos clientes, etc. Seu papel é encontrar novos caminhos e ajudar as empresas no seu crescimento.

Agora que você já sabe os principais conceitos de Big Data, que tal ver os nossos outros posts sobre tecnologia?

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