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Desvendando o Big Data: guia completo conta tudo para você usá-lo ao máximo!

O objetivo deste guia é explicar os conceitos básicos de Big Data, quais são os seus diferentes tipos, e também qual é a sua importância e as suas aplicações práticas.

Introdução: O que é Big Data e como funciona?
Os benefícios do uso de Big Data para empresas
Como coletar e armazenar Big Data
Quais são os diferentes tipos de técnicas de análise de big data?
Conclusão

Introdução: O que é Big Data e como funciona?

Guia completo sobre Big Data
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Vivemos em uma época na qual a dimensão dos dados gerados e armazenados é enorme. Deste modo, a necessidade de gerenciar e analisar as informações de forma eficiente se tornou indispensável. Assim surgiu o Big Data.

Trata-se de um termo utilizado para descrever grandes quantidades de dados que não podem ser processados de forma convencional. O Big Data pode ser dividido em três aspectos:

  1. Volume: a quantidade dos dados gerados, que pode variar de terabytes a petabytes.
  2. Velocidade: a rapidez da geração dos dados e seu processamento
  3. Variedade: a diferença dos tipos de dados gerados, que podem incluir texto, áudio, vídeo, imagens, etc.

Quais são os diferentes tipos de Big Data?

Um guia abrangente para big data: o que é e como você pode usá-lo?
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Os diferentes tipos de Big Data podem ser definidos segundo os modos de geração e armazenamento dos dados. Estes dados podem ser estruturados (como, por exemplo, aqueles organizados em um banco de dados relacional) ou não estruturados (como aqueles extraídos de mídias sociais, IoT, etc.)

Dados estruturados x não estruturados

Quando os dados seguem um modelo específico, como, por exemplo, em uma tabela relacional, eles são chamados de dados estruturados. Eles possuem uma estrutura clara e consistente – vide o nome -, e são mais fáceis de analisar e processar, mas são mais limitados em variedade e volume. 

Inversamente, os dados que não seguem esse padrão de um formato pré-definido são chamados de não estruturados. É o caso de dados gerados, por exemplo, a partir de mídias sociais. A dificuldade de análise e processamento aumenta, entretanto, eles possuem uma maior capacidade de agregar diferentes informações em excesso. 

Bancos de dados relacionais e não relacionais

Os bancos de dados são onde as informações são armazenadas, e seu tipo é que define se os dados são estruturados ou não. Eles podem ser relacionais ou não relacionais.

Os relacionais são aqueles associados aos dados estruturados, organizados em tabelas com linhas e colunas. Eles facilitam a consulta de informações, mas são menos flexíveis quanto a diversidade de elementos e escalabilidade.

Por outro lado, os dados não estruturados estão presentes nos bancos de dados não relacionais. Há uma maior possibilidade de retenção de informações, tanto em qualidade quanto quantidade, mas possuem uma maior complexidade de exploração.

Os benefícios do uso de Big Data para empresas

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Considerando a relevância das informações para os mais diversos tipos de empresa, não é surpresa que o Big Data tenha uma série de benefícios para as organizações.

Algumas das principais vantagens do uso estratégico do Big Data são:

  1. Tomada de decisão informada: o maior volume de informações permite que as empresas possuam mais conhecimento na hora de tomar suas decisões. 
  2. Redução de custos: com a ajuda dos dados é possível identificar áreas de ineficiência e desperdício, reduzindo assim os custos de operação.
  3. Melhorias na eficiência: do mesmo modo, ter mais bases de conhecimento permite que as metodologias de trabalho sejam mais eficazes.
  4. Melhoria da experiência do cliente: a partir de uma maior compreensão do mercado é possível estar mais ciente das dores e necessidades de seus clientes, permitindo uma personalização de suas soluções. 

Além disso, o Big Data não está restrito apenas à área de tecnologia, já que diversos campos possuem aplicações práticas em seu uso, como:

  1. Saúde: análise de conjuntos de dados médicos para identificar padrões e tendências que podem ajudar na prevenção de doenças e aprimoramento de tratamentos.
  2. Varejo: observar tendências de consumo e as demandas do mercado, possibilitando uma melhor gestão de estoques e redução dos custos.
  3. Finanças: identificação de fraudes e prevenção de riscos através da análise de padrões de consumo.
  4. Transporte: otimização de rotas e aumento na eficiência do transporte a partir de informações de trânsito e dados demográficos.
  5. Marketing: segmentação de público-alvo e maior controle sobre os resultados de campanhas, derivados do entendimento do comportamento do público.

Como coletar e armazenar Big Data

Como coletar e armazenar Big Data
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Tão importante quanto estudar os dados é coletá-los e armazená-los de maneira correta. As informações podem ter diversas origens, como a captação dos dados de sensores de IoT,  transações financeiras, comportamentos nas redes sociais, entre outras.

Para que esses elementos possam ser utilizados, as empresas precisam de uma arquitetura de Big Data eficiente, escalável e capaz de lidar com uma profusão de dados. Isso inclui o uso de sistemas de armazenamento distribuído. É importante lembrar que a coleta de informações deve ser feita de modo que garanta a privacidade dos usuários, sua segurança e o respeito pelas regulamentações de proteção de dados vigentes.

Quais são os diferentes tipos de técnicas de análise de Big Data?

Quais são os diferentes tipos de técnicas de análise de big data?
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Para obter insights a partir dos dados, existem uma série de técnicas que podem ser utilizadas pelas organizações:

  1. Análise preditiva: é a utilização de modelos preditivos para identificar tendências e padrões de modo a prever o comportamento futuro de um sistema ou processo.
  2. Mineração de dados: se trata do uso de algoritmos de aprendizado de máquina para a extração de informações em grandes conjuntos de dados.
  3. Análise de texto: refere-se  a uma técnica que utiliza algoritmos de processamento de linguagem natural para analisar grandes volumes de dados de texto.
  4. Análise de rede: é a identificação de padrões em redes complexas de dados com base em algoritmos de gráficos.

Desafios enfrentados ao trabalhar com Big Data

Apesar dos inúmeros benefícios encontrados ao trabalhar com Big Data, sua aplicação não é simples, apresentando alguns desafios que precisam ser superados.Dentre eles, podemos citar:

  1. Gerenciamento de grandes volumes de dados: o gerenciamento de grandes volumes de dados não é uma tarefa fácil, e requer que as organizações possuam sistemas eficientes para armazenamento e manutenção dos dados.
  2. Qualidade dos dados: a qualidade dos dados é imprescindível para que haja precisão nas análises e decisões tomadas com base nos dados. 
  3. Segurança e privacidade dos dados: a privacidade e segurança dos dados dos consumidores precisa ser garantida pelas empresas, assim como sua conformidade com as regulamentações legais proteção de uso de informações. .
  4. Escassez de habilidades: é  necessária a presença de profissionais capacitados e com habilidades específicas para realizar  as análises, mas há uma escassez no mercado.
  5. Velocidade de análise: o tempo necessário para que um conjunto muito grande de dados seja analisado pode ser extenso. Assim sendo, é preciso que as organizações tenham sistemas eficientes para analisar os dados em tempo real.

Conclusão

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As possibilidades que surgem com o Big Data são inúmeras. Independentemente do setor de uma empresa, é inestimável possuir uma base de conhecimento ampla, que pode ser estudada para aumentar a eficiência e oportunidades de seu negócio. Contudo, a obtenção e tratamento dos dados, se feita de maneira errada, pode trazer muitos prejuízos, não apenas financeiros, para todos os envolvidos.

Assim sendo, havendo responsabilidade e compromisso com as boas práticas de uso das informações, surgirão uma série de perspectivas para o crescimento, evolução e expansão de sua organização.

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André Morel
André Morel
André Morel é jornalista em formação e estagiário no portal Itshow. Naturalmente curioso, tem interesse pelas mais diversas áreas do conhecimento, desde geopolítica até a cultura geek. Participou do NERD (Núcleo de Estudo de Redes Digitais), onde se dedicou à discussão e investigação de assuntos relacionados à tecnologia e suas influências na cultura humana, como inteligência artificial e redes sociais. No âmbito da comunicação, é fluente em Inglês e estuda línguas românicas como Romeno e Francês. Tem experiência em edição de conteúdo, já tendo revisado de TCCs e projetos de mestrado até e-books e artigos científicos. Seu principal objetivo é buscar a verdade, contando histórias e disseminando o conhecimento de modo acessível, democrático e inclusivo.
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