Big Data

O que é Big Data, e para que serve?

O conceito de Big Data se refere a grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados que são coletados e gerados a uma velocidade e volume tão grande que torna difícil processá-los usando os métodos tradicionais. Esses dados gerados são armazenados remotamente e podem incluir informações como transações de negócios, dados de sensores, mídia social, bancos de dados de clientes, entre outros. Basicamente, tudo o que está disponível online, em modo não sigiloso, pode se tornar um dado. Registros de compras, comportamentos do usuário dentro do site e até mesmo registros de interações que não ocorrem digitalmente, como em call centers. Só não podem ser acessadas movimentações e informações privadas e dados financeiros, por exemplo. No mais, qualquer informação que vaga pela internet pode ser acessada, coletada e agrupada. O Big Data é utilizado para ajudar as empresas e organizações a descobrir insights e tendências em seus dados, permitindo que tomem decisões melhores e mais informadas. Além disso, também pode ser usado para criar modelos preditivos, detectar padrões e riscos, entre outras aplicações.

Qual a relação entre Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial?

Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial são três campos que, embora sejam relacionados, são diferentes e se complementam entre si. O Big Data se refere ao armazenamento e processamento de grandes volumes de dados, geralmente com a finalidade de descobrir insights e tendências. Ele tem como funcionalidade fornecer os dados usados ​​como entrada para técnicas avançadas de análise, como Machine Learning e Inteligência Artificial. O Machine Learning é uma subárea da Inteligência Artificial que se concentra em desenvolver algoritmos e modelos capazes de aprender com dados, sem serem explicitamente programados. Com o auxílio de técnicas de Machine Learning é possível fazer previsões, reconhecimento de padrões e tomadas de decisão automatizadas. Já a Inteligência Artificial é um campo mais amplo que se concentra em desenvolver sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como raciocínio, aprendizado e planejamento. A IA é composta de várias subáreas, incluindo o Machine Learning, mas também inclui técnicas de processamento de linguagem natural, visão computacional, robótica e outras. Como dissemos, eles podem ser usados em tarefas complementares. O Big Data se torna responsável por fornecer os dados, o Machine Learning processa esses dados e a Inteligência Artificial aplica essas informações para tomar decisões e realizar tarefas automatizadas, como previsões, reconhecimento de padrões e tomada de decisão.

Por que o Big Data é importante?

Existem diversos fatos que comprovam a importância do Big Data para as empresas. Os dados são importantes, mas, pensando nos modelos mais tradicionais de gestão de dados, podemos citar as informações arquivadas em Excel. Elas precisam ser alimentadas sempre que chegam novas informações. Com o aumento do volume de dados, o processo passa a se tornar mais complexo e moroso. Todos os dias, diversas informações são geradas ao redor do mundo. São aplicativos, sistemas, dispositivos com IoT (Internet of Things – Internet das Coisas), TVs, celulares e vários outros aparelhos que capturam, processam e armazenam novos dados em tempo real. Uma pesquisa do Instituto Gartner divulgada em 2020 mostrou que foram gerados, somente naquele ano, cerca de 40 trilhões de gigabytes, algo como 2,2 milhões de terabytes de novos dados diariamente. Já imaginou administrar tantas informações? É impensável. A menos que você utilize ferramentas que o façam de maneira automatizada. É isso que o Big Data permite. Além disso, passa a ser possível aumentar a escala de dados coletados. Ao invés de ter em mãos apenas o nome e e-mail do cliente, por exemplo, você pode verificar o comportamento que ele teve em seu site, quais caminhos percorreu, seus interesses e muitos outros aspectos. Também é possível gerenciar o controle de estoque,tendências de mercado, campanhas e estatísticas, faturamento financeiro e muito mais. Desse modo, é possível analisar padrões e verificar tendências, realizar testes e tomar decisões que sejam mais eficientes, já que são baseadas nos dados e não em especulações. Inclusive, é possível criar modelos preditivos para prever eventos que ainda nem aconteceram, tomando medidas preventivas e, por vezes, reduzindo custos e falhas operacionais.

Além disso, os dados podem gerar insights relacionados a novas oportunidades de negócios, inclusive novos mercados, necessidades não atendidas e tendências que estejam surgindo. O Big Data pode ser aplicado também na otimização da experiência do cliente, uma vez que a coleta de dados pode fornecer informações relevantes para que as empresas possam oferecer produtos e serviços personalizados, além de permitir que ocorra a análise de dados de feedbacks e uso de produtos para identificar problemas e melhorias e, assim, oferecer produtos e serviços melhores e mais valiosos. Por fim, as empresas também podem usar as informações obtidas para identificar ameaças e vulnerabilidades e, assim, tomar medidas para proteger suas redes e sistemas.

Quais são os principais desafios do Big Data?

O gerenciamento de grandes volumes e variedades de dados ainda são um processo relativamente recente e que continua em evolução. Por isso, existem alguns desafios que ainda estão sendo analisados. Para começar, mesmo com as tecnologias que estão sendo desenvolvidas, a quantidade de dados cresce cada vez mais. As empresas ainda estão tentando encontrar maneiras eficientes para armazená-los, ainda mais levando em consideração a velocidade com que são produzidos. Outro ponto é que as fontes de dados são muito diversas e eles podem ser estruturados (em formato específico e organizados) ou não estruturados (diferentes tipos e formatos que tornam mais difícil o armazenamento) – tornando mais difícil unificá-los e analisá-los. Além disso, apenas o armazenamento e processamento dos dados disponíveis não é suficiente. É preciso saber analisá-los e isso inclui usar técnicas avançadas como mineração de dados, aprendizado de máquina e análise estatística, que podem ser complexas e requerem especialistas, como cientistas de dados, qualificados para aplicá-las. A segurança é outro desafio que precisa ser analisado, uma vez que são coletadas informações sensíveis, como dados pessoais, e é importante garantir a segurança desses dados, para evitar vazamentos ou violações de privacidade. Também é preciso estabelecer políticas e procedimentos para garantir que o Big Data seja coletado, armazenado e processado de forma ética e legal.

Como pequenos e médios negócios podem obter as vantagens do Big Data?

Não são somente as grandes corporações que podem se beneficiar do uso de Big Data. Os pequenos e médios negócios (PMEs) também podem usar grandes quantidades de dados para otimizar processos, reduzir custos e identificar necessidades. Isso inclui, não somente estratégias de marketing, mas também controle de qualidade, financeiro, planejamento e gestão do negócio, expansão de mercado e muito mais. Existem diversas ferramentas de Big Data disponíveis para PMEs, como soluções de baixo custo e escaláveis, como o Google BigQuery, Amazon Redshift e Microsoft Azure Synapse Analytics. Elas podem ser utilizadas para armazenar, processar e analisar seus dados. E você, está esperando o que para usar o Big Data na sua empresa?