Big Data

Big Data é o termo que trata sobre grandes conjuntos de dados que precisam ser processados e armazenados. Esses conjuntos são tão volumosos que o software tradicional de processamento não consegue gerenciá-los. No entanto, com base no conceito dos V’s, estes dados podem ser usados para resolver problemas de negócios que você não conseguiria resolver antes.

Geração de dados

Facebook, Twitter, Instagram, YouTube e LinkedIn são exemplos de plataformas cuja geração de dados acontece de forma cada vez mais acelerada. E é justamente deste grande volume de dados que surgiu o termo “Big Data”. Isso porque, ele pode ser analisado em busca de insights que proporcionem melhores decisões e movimentos estratégicos de negócios.

Na prática, a quantidade de dados não é o ponto principal, e sim o que as organizações fazem com estes dados. Com isso, ao longo dos anos, foram surgindo alternativas para facilitar o processamento dos dados produzidos, permitindo às empresas mapear comportamentos, tendências e outros aspectos que levem a vantagens competitivas de mercado. E os “V’s” são um exemplo disso.

Os “V’s” do Big Data

Em 2001, Doug Laney demonstrou a primeira estrutura de elementos do Big Data. Segundo ele, sua estrutura seria formada por três Vs: volume, velocidade e variedade. Contudo, em tempos mais recentes, profissionais e entusiastas do Big Data propuseram mais quatro Vs: veracidade, variabilidade, visualização e valor. Confira abaixo a forma de utilização de cada um destes conceitos.

Volume

Trata especificamente da quantidade de dados do universo digital. Contudo, o desafio não é especificamente o seu armazenamento, e sim a identificação de dados relevantes em conjuntos gigantescos, e a melhor forma de fazer bom uso deles.

Velocidade

Está relacionada à taxa mais veloz em que os dados são recebidos e processados. Em outras palavras, o ritmo cada vez mais acelerado da geração destas informações traz como desafio a busca por maneiras de coletar, processar e usar estes dados, conforme eles vão sendo gerados.

Variedade

Diz respeito aos vários tipos de dados disponíveis na atualidade, entre eles: estruturados, semiestruturados e não-estruturados.

Dados estruturados: podem ser organizados perfeitamente nas colunas de uma database e são relativamente fáceis de inserir, armazenar, consultar e analisar.

Dados semiestruturados: uma forma de dado estruturado que não está de acordo com a estrutura formal de uma database, contudo, que contém tags e marcadores que permitem separar elementos semânticos e impor hierarquias dentro deles.

Dados não-estruturados: mais difíceis de classificar e extrair valor, como e-mails, publicações em redes sociais, arquivos de áudio, vídeos, fotos, páginas da web, entre outros.

Veracidade

Refere-se às fontes e à qualidade dos dados coletados, bem como aos problemas que as informações geradas poderão conter. Isso porque, caso os dados de origem não estejam corretos, as análises feitas serão inúteis.

Variabilidade

Está relacionada à constante oscilação nos níveis dos dados coletados e utilizados. Isso porque, como estas informações são provenientes de diversas fontes, diz-se, portanto, que o seu nível de estruturação é variável.

Visualização

Trata da necessidade de compreensão dos dados por todos que tomam decisões baseando-se neles. Em outras palavras, está relacionada à criação de gráficos e dashboards que mostrem o histórico e as transformações de dados em informação e outros aspectos relevantes, de forma clara e inteligível.

Valor

Refere-se aos benefícios que as soluções vão trazer às empresas, uma vez que, os dados são valiosos para toda e qualquer organização na atualidade e, portanto, protegê-los pode trazer benefícios competitivos de mercado e a geração de valor monetário.

O que é Big Data Analytics?

Outro termo em voga na atualidade é o “Big Data Analytics”, que trata, basicamente, da parte prática da tecnologia. Isso porque, como grande parte do Big Data são dados não-estruturados ou semiestruturados, é fundamental que seja feita uma análise profunda, que possibilite sua estruturação e definição de padrões.

Em outras palavras, Big Data Analytics é o processo utilizado para extrair percepções significativas da base de dados, como padrões ocultos, correlações desconhecidas, tendências de mercado e preferências do cliente. Na prática, ele oferece vantagens, como mais assertividade na tomada de decisões, redução de atividades fraudulentas, entre outras.