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O big data foi criado com a finalidade de receber, identificar e interpretar o maior número de dados possível.

O resultado desse processo permite que as empresas utilizem as informações coletadas na criação de novos produtos, fidelização de clientes, interpretação do interesse do público-alvo, entre outras circunstâncias.

Companhias como a Netflix e Facebook utilizam o big data para avaliar o interesse de seus usuários e enviar conteúdos e produtos que estejam de acordo com as suas escolhas de navegação, por exemplo.

Por consequência, fidelizam um grande número de clientes, por que estão sempre atentas aos desejos de quem utiliza os seus serviços.

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Referências:

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Big data é um conjunto de ferramentas capaz de receber um grande volume e variedade de dados.

Por ter um volume gigantesco e muita variedade, esses dados não podem ser interpretados e processados por softwares convencionais. O big data surgiu por ter a agilidade e capacidade de interpretar dados em grande volume e de diferentes tipos.

Após esses dados serem analisados e interpretados, podem ser utilizados em estratégias empresariais, por exemplo.

Para que serve o Big Data?

O big data foi criado com a finalidade de receber, identificar e interpretar o maior número de dados possível.

O resultado desse processo permite que as empresas utilizem as informações coletadas na criação de novos produtos, fidelização de clientes, interpretação do interesse do público-alvo, entre outras circunstâncias.

Companhias como a Netflix e Facebook utilizam o big data para avaliar o interesse de seus usuários e enviar conteúdos e produtos que estejam de acordo com as suas escolhas de navegação, por exemplo.

Por consequência, fidelizam um grande número de clientes, por que estão sempre atentas aos desejos de quem utiliza os seus serviços.

Quais são os tipos de dados encontrados no Big Data?

Dados estruturados

São os bancos de dados tradicionais, organizados em tabelas, colunas e linhas. Esses tipos de dados são aqueles de fácil interpretação, como os textos e números.

Dados semi estruturados

São os dados que possuem padrões estruturados e não-estruturados. Esse tipo de dado é mais difícil de interpretar, já que possui uma estrutura heterogênea.

Alguns exemplos são os arquivos de áudio e até mesmo as informações geradas pelas redes sociais.

Dados não-estruturados

Esse é o tipo de dado mais comum atualmente, correspondendo a mais de 80% dos dados no big data. São por exemplo, as imagens, vídeos e documentos que possuem uma grande diversidade de fontes, por isso não são padronizados e de fácil interpretação, com os dados estruturados.

Os 5 V's do big data

Para entender a estrutura geral do big data, é preciso conhecer as funções dos 5 V's que norteiam esse conjunto de ferramenta. São eles:

Volume

O volume é a quantidade de dados presente no big data. Estima-se que em 2020 já se tenha cerca de 1 bilhão de terabytes armazenados globalmente.

Esse volume chega de através de inúmeros tipos de transações feitas na internet, como o envio de e-mails, compras em lojas online, transações bancárias, interações em redes sociais, entre outros.

Variedade

No big data, a variedade se refere aos diferentes tipos de dados recebidos pelas ferramentas.

Os dados eram, em sua maioria, estruturados e de fácil análise e interpretação. Como as interações instantâneas na internet cresceram, os tipos de dados mudaram rapidamente também, a partir disso surgiram os dados semi-estruturados e não-estruturados.

Velocidade

A velocidade é a interpretação instantânea dos dados recebidos.

Já se sabe que o big data conta com um grande volume de dados todos os dias, porém, uma outra característica importante é a velocidade que esses dados chegam até às ferramentas.

Como na maioria das vezes as interações e transações são instantâneas, a velocidade de análise e interpretação desses dados deve ser imediata, principalmente para que as empresas solucionem questões em tempo real, obtendo vantagem competitiva no mercado.

Veracidade

A veracidade é a capacidade do big data selecionar dados que sejam úteis e verídicos para serem utilizados.

Com a quantidade enorme de diferentes estruturas, é importante identificar quais dos dados recebidos são úteis e confiáveis.

A veracidade é uma das maiores e mais importantes características do big data por ser a área que impacta diretamente no que pode ou não ser utilizado na estratégia das empresas.

Além de ser verídico, esses dados precisam também condizer com o tempo que foram coletados, já que dados que se referem a acontecimentos passados não têm valor algum.

Valor

O valor se refere a utilidade que aquele dado interpretado pode ter para uma empresa.

Uma empresa que adere ao big data, por exemplo, precisa de dados que sejam úteis e que tenham valor para a sua estratégia. Caso contrário, dados que não façam sentido ou que não possam ser utilizados acabam por ser ineficientes para a empresa.

Onde o big data pode ser aplicado?

A utilização do big data vai muito além do seu uso em empresas privadas. Esse grande conjunto de recursos conseguiu mudar a forma como nos movimentamos na cidade, como compramos e até como evitamos epidemias.

Veja algumas situações onde o big data pode ser aplicado.

Mobilidade Urbana

Com o recebimento e interpretação instantânea de dados, a forma que nos movimentamos dentro das cidades hoje se tornou muito mais rápida e precisa.

Com as informações recebidas pelo big data, por exemplo, é possível saber o melhor caminho para se chegar no seu destino, qual meio de transporte público pegar ou até mesmo saber quanto tempo você levará para chegar.

Publicidade

É através do big data que grandes empresas conseguem analisar e entender o comportamento dos seus clientes e possíveis clientes.

É por esse motivo que, ao navegar na internet, você é impactado por produtos e serviços baseados no seu histórico de pesquisa.

Cuidados com a saúde pública e individual

O big data consegue captar o que as pessoas dizem ou pesquisam na internet. Isso ajuda a prevenir grandes epidemias, quando as ferramentas captam, por exemplo, que um grande número de pessoas de uma determinada região está reclamando dos sintomas da gripe ou qualquer outra doença.

Além disso, o big data é capaz de interpretar uma sequência de DNA em segundos, o que possibilita a prevenção de doenças ou até mesmo a cura delas.

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Big Data: o que é, para que serve e onde utilizar

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Big data é um conjunto de ferramentas capaz de receber um grande volume e variedade de dados. Por ter um volume gigantesco e muita variedade, esses dados não podem ser interpretados e processados por softwares convencionais. O big data surgiu por ter a agilidade e capacidade de interpretar dados em grande volume e de diferentes tipos.

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A utilização dos dados por esses mecanismos pode trazer grandes abalos à pessoa, seja através da inserção do indivíduo nas chamadas bolhas sociais, em que este se conectará apenas com pessoas de perfil semelhante, correndo o risco de se tornar alheio à diversidade social, ou ainda no que diz respeito à sua privacidade propriamente dita, que é um dos pilares básicos da própria lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

Desta forma, pode-se dizer que o Big Data será significativamente impactado pela LGPD, na medida em que a obtenção de dados pessoais de forma automatizada, por meio da análise das características individuais, é essencial para a construção dos perfis citados.

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Referências:

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Na sociedade atual, conhecida como Sociedade do Big Data, a maior parte das relações são moldadas por dados, sejam interpessoais ou de consumo, por exemplo. A grande questão, neste caso, é: até que ponto o titular dos dados é afetado pelas políticas de atuação do Big Data?

O Big Data tem como característica o tratamento e criação de padrões por meio de análise massiva de informações. Tudo que está na internet, uma vez que não seja sigiloso, pode ser utilizado no processo de interpretação dos dados. As informações geradas podem ser utilizadas para diversas finalidades, como a definição de estratégias de redução de custos ou mesmo de Marketing, produzindo-se conteúdo com maior precisão de forma direcionada e assertiva.

Uma demonstração significativa disso são as pesquisas diariamente realizadas por meio de ferramentas como o Google, ou mesmo em redes sociais, como o Facebook. Os dados fornecidos são tratados e utilizados na criação do Profiling, uma das técnicas do Big Data, ou seja, na definição de características de consumo ou mesmo traçando um perfil psicológico de cada membro da sociedade.

Não é incomum, embora cause certa estranheza, que algumas palavras ditas perto de um dispositivo conectado à rede provoquem um bombardeio de conteúdo semelhante. É o resultado da criação do Profiling. Inclusive, este é o tema de um embate recentemente estabelecido entre a Apple e o Facebook, uma vez que a primeira, ao atualizar seu software, possibilitou aos usuários maiores poderes sobre os dados fornecidos por aplicativo utilizado. Já a segunda considerou a atitude inadequada, uma vez que grande parte da publicidade ofertada em sua plataforma decorre do rastreamento de dados e criação de anúncios segmentados com base no perfil de consumo estabelecido.

Pois bem. A utilização dos dados por esses mecanismos pode trazer grandes abalos à pessoa, seja através da inserção do indivíduo nas chamadas bolhas sociais, em que este se conectará apenas com pessoas de perfil semelhante, correndo o risco de se tornar alheio à diversidade social, ou ainda no que diz respeito à sua privacidade propriamente dita, que é um dos pilares básicos da própria lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

Desta forma, pode-se dizer que o Big Data será significativamente impactado pela LGPD, na medida em que a obtenção de dados pessoais de forma automatizada, por meio da análise das características individuais, é essencial para a construção dos perfis citados.

A LGPD, em seu art. 20, traz regra de grande relevância no que diz respeito ao tema, ao estabelecer que o titular dos dados tem direito de solicitar a revisão de decisões tomadas, com base no tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses, sendo, de forma reflexa, dever do controlador fazer cumprir a necessidade do titular, garantindo o pleno exercício de direitos.

O fato é que as empresas que se utilizam dos dados, como forma de impulsionar seus negócios, terão de buscar meios de adequação aos termos da lei, sendo necessária a melhor estruturação dos dados coletados, para conferir maior integridade e segurança a estes, além do desenvolvimento dos programas de Compliance.

De outro ponto, cabe dizer que todos os dados fornecidos pelo titular, por meio dos mecanismos acima citados, se utilizam da base legal do consentimento, sendo necessária a manifestação livre, informada e inequívoca.

Esta base legal é uma das mais frágeis da lei. Embora os sites tenham seus termos de uso, políticas de privacidade e de uso de Cookies, muitas das vezes estes são elaborados com linguagem complexa ou se tratam de documentos inacessíveis a parcela significativa dos usuários.

Uma solução para a questão é a simplificação dos termos, colocando-os de forma sistematizada, garantindo que o usuário realmente consinta com o uso de seus dados em todos os termos ali lançados, cumprindo todos os requisitos do consentimento conforme acima exposto. Além da simplificação dos termos, é indispensável o fornecimento de versão mais completa dos documentos.

Essas adaptações vão ao encontro com o disposto no art. 6, inciso VI da LGPD, que prevê a necessidade de garantir aos titulares dos dados a transparência por meio da clareza, relevância e exatidão do tratamento que será dado às informações.

Note-se que as soluções têm uma função de extrema importância: garantir a acessibilidade ao titular, fazendo com que este realmente saiba para qual finalidade seus dados estão sendo coletados, tratados e utilizados.

Não se pode considerar consentimento se o titular dos dados não tiver plena ciência do que está aceitando. Ambas as disposições acima enumeradas caminham neste sentido.

O fato é que os dados são a maior riqueza disponível no mercado mundial. Quem souber utilizá-los em conformidade com a LGPD ou mesmo com as leis de proteção de dados de outros países, com certeza terá vantagens competitivas.

Embora a sociedade muito tenha se modernizado, a confiança continua sendo o requisito mais importante em qualquer relação. E a melhor forma de alcançá-la é por meio da clareza no diálogo entre as partes, sejam pessoais ou na interface entre o homem e o mundo digital.

Atualizado em: 11/5/2021 08:02

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A sociedade do Big Data e os impactos da LGPD - Migalhas

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Na sociedade atual, conhecida como Sociedade do Big Data, a maior parte das relações são moldadas por dados, sejam interpessoais ou de consumo, por exemplo. A grande questão, neste caso, é: até que ponto o titular dos dados é afetado pelas políticas de atuação do Big Data?

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Big Data é  um serviço dentro da Indústria 4.0, compondo um cibersistema.
É também um  termo em Tecnologia da Informação (TI) que trata sobre grandes conjuntos de dados que precisam ser processados e armazenados, Simplificando, esses conjuntos de dados são tão volumosos que o software tradicional de processamento de dados simplesmente não consegue gerenciá-los.

No entanto, esses grandes volumes de dados podem ser usados para resolver problemas de negócios que você não conseguiria resolver antes.

o conceito do Big Data se iniciou com 3 Vs : Velocidade, Volume e Variedade.

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Após a internet e a internet móvel terem dado a largada para a terceira revolução industrial, as tecnologias de Inteligência Artificial (IA), direcionadas por big data, estão desencadeando uma quarta revolução industrial.

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Referências:
https://www.automacaoindustrial.info/utilizacao-de-big-data-na-industria-4-0/
https://www.oracle.com/br/big-data/what-is-big-data/
https://blog.idwall.co/o-que-e-big-data-conceito-funcionamento/?utm_term=&utm_campaign=Google_Search_Perf-conv_Nacional_Blog_DSA&utm_source=adwords&utm_medium=ppc&hsa_acc=4544575733&hsa_cam=14824085929&hsa_grp=128729978878&hsa_ad=549134874171&hsa_src=g&hsa_tgt=dsa-41848713900&hsa_kw=&hsa_mt=b&hsa_net=adwords&hsa_ver=3&gclid=CjwKCAjw2P-KBhByEiwADBYWCkacS3sSQqD59tEZvzlAIjZDyJMp8XFuZlrszKh5QrhcmU__qcmjvxoC5BMQAvD_BwE
https://www.cetax.com.br/blog/big-data/

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Data Analytics, Big Data, Data Science - Blog Cetax

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Big Data: O que é, conceito e definição | Blog Cetax

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Big Data é o termo em Tecnologia da Informação (TI) que trata sobre grandes conjuntos de dados que precisam ser processados e armazenados, o conceito do Big Data se iniciou com 3 Vs : Velocidade, Volume e Variedade.

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Referências:

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Após a internet e a internet móvel terem dado a largada para a terceira revolução industrial, as tecnologias de Inteligência Artificial (IA), direcionadas por big data, estão desencadeando uma quarta revolução industrial.
Yang Qiang, entrevistado por Wang Chao
Como surgiu a convergência entre IA e big data?
A convergência de IA e big data começou no início dos anos 2000. Quando o Google e o Baidu - os novos mecanismos de busca da época - passaram a utilizar sistemas de recomendação para propagandas alimentados por IA, e descobriram que os resultados eram ainda melhores que o esperado. E quanto mais dados coletavam, melhores eram os resultados. Mas, naquele momento, ninguém percebeu que isso poderia ser aplicado também em outras áreas.

O momento real de mudança aconteceu com o surgimento do ImageNet, a maior base de dados de reconhecimento de imagens do mundo, projetada para uso em pesquisa de softwares de reconhecimento visual. Criada por cientistas da computação nas universidades de Stanford e Princeton, nos Estados Unidos, ela é considerada o começo de uma revolução na aprendizagem profunda. A grande quantidade de dados de imagem na ImageNet resultou em uma queda de 10% na taxa de falso reconhecimento. Isso demonstrou que, com a ajuda de aprendizagem profunda e big data, pode-se dominar cálculos extremamente complexos. The large amount of image data on ImageNet resulted in a ten per cent drop in the rate of mis-recognition. This showed that the convergence of deep learning and big data could help master extremely complex calculations.
Como o senhor define a relação entre aprendizagem profunda e big data?
Se um sistema de IA é bem projetado, o produto possuirá um uso mais conveniente, mais preciso, portanto será mais útil. Surgirão mais usuários, e consequentemente, mais dados, o que por sua vez torna o sistema de IA ainda melhor. Há uma relação mutuamente fortalecedora entre sistemas de IA e dados. Big data e IA podem se fundir para se transformar em um novo tipo de IA, que poderá ser chamada de " big data impulsionado pela IA" ou de "inteligência de dados".
O senhor poderia definir o conceito de big data? Como as empresas poderiam se adaptar a este conceito e quais mudanças precisariam ser feitas?
O primeiro ponto do conceito big data é coletar dados de maneira consciente. Em outras palavras, antes de fazer qualquer negócio, você precisa pensar em como vai coletar dados.

O segundo ponto é que a coleta de dados e os algoritmos principais estejam intimamente ligados. Você precisa saber o que está faltando de acordo com os algoritmos, e então coletar dados com um propósito específico, incluindo dados de fontes diferentes.

O terceiro requisito é formular um circuito fechado. Os serviços oferecidos por um sistema de software devem ter a capacidade de estimular a fonte a gerar ainda mais dados que podem ser alimentados de volta no sistema, formando um circuito fechado. Isso permite um processo contínuo de auto melhoria e auto refinamento do sistema. Um modelo especial é necessário para o circuito fechado, o que é muito diferente do modelo anterior usado para os negócios.
O senhor poderia falar mais sobre o design de circuito fechado para IA e big data?
Em primeiro lugar, deve-se considerar os fornecedores de dados - por exemplo, os usuários. Todos os comportamentos de usuários devem ser gravados em forma de dados. Então, prestadores de serviço como WeChat Pay, uma mobile wallet* chinesa, e Taobao, o site de e-commerce chinês, precisam ser considerados. Retornos inteligentes são gerados com base em dados para entender a necessidade dos usuários. Os usuários oferecem dados de retorno para os prestadores de serviço, e os prestadores de serviço, por sua vez, oferecem o serviço de dados aos usuários. Isso forma o circuito fechado.

Para que o circuito fechado evolua rapidamente, ele deve ser suficientemente curto. E é melhor que não existam pessoas envolvidas nele, porque um circuito não pode ser completamente automatizado se tiver participação humana. Em segundo lugar, o processo de atualização do circuito deve acontecer com frequência - o ideal é que seja atualizado diversas vezes ao dia, para manter o sistema atualizado. Em terceiro lugar, o processo deve ser contínuo para solicitar que os usuários forneçam retornos constantes. Para resumir o processo em três palavras, ele deve ser curto, frequente e rápido.
Na sua opinião, quanto tempo levará para que esse circuito fechado seja alcançado de fato?
Eu acho que o desenvolvimento de IA será dividido em dois momentos. O primeiro será quando todas as indústrias tentarão utilizar a tecnologia. Por exemplo, serviços de segurança e vigilância utilizarão tecnologia de reconhecimento facial; o setor bancário utilizará IA no controle de riscos, e assim por diante. Estas são tecnologias e soluções únicas que servem a setores que já existem.

O segundo momento acontecerá com o surgimento de indústrias completamente novas, com inteligência artificial em sua base. Por exemplo, um banco que utilizar IA como o centro de sua tecnologia pode ser completamente dirigido por IA em termos de investimentos, serviços e crédito. Os bancários seriam necessários apenas para fazer pequenos ajustes. Também será possível a construção de tipos de sistemas de atendimento ao consumidor completamente novos.

Eu acredito que a segunda fase consistirá na forma futura que a IA realmente dará à sociedade. Assim como na época em que surgiu a internet, no início, uma livraria tradicional criou uma página na internet e se considerou uma livraria virtual, o que não era o caso. Depois, sites como a Amazon foram estabelecidos e eram completamente diferentes das livrarias tradicionais.
A combinação entre big data e IA também poderia ameaçar o fluxo de informação e a igualdade social. Como se pode assegurar que o fluxo normal de dados em larga escala ocorra sem violação da privacidade pessoal?
Produtos criados por meio do uso de big data e tecnologias de IA trarão novos modelos de negócios. O sistema de IA coleta dados dos usuários, constrói um bom modelo a partir disso, e então projeta deduções a partir de diversas outras fontes. Ele observa o usuário novamente e então coleta e analisa os dados para servir o usuário. Não é apenas um modelo que ajuda, é também um excelente modelo de negócios. No entanto, a condição preexistente para este modelo ser implementado em larga escala é assegurar a privacidade dos usuários. Aqui estão três preocupações:

‣ Primeiro, devemos de um conjunto de normas sociais e jurídicas para proteger a propriedade dos dados e para esclarecer onde eles podem e não podem ser usados. Na minha opinião, os dados dos usuários deveriam ser classificados por categorias diferentes, por exemplo, categoria vermelha para dados totalmente protegidos, amarela para dados com acesso restrito, e verde para acesso livre. Por enquanto não há consenso sobre a classificação dos dados. Além disso, não há nenhuma lei que defina o perfil da pessoa responsável nem as sanções em caso de descumprimento dessas normas jurídicas.

‣ Segundo, devemos proteger tecnicamente a confidencialidade dos dados. Por exemplo, o 4Paradigm (um provedor de serviços e tecnologia IA de Beijing) estuda atualmente o uso de migration learning (aprendizagem de migração de dados) para proteger a privacidade, o que é um campo relativamente novo. O aprendizado migratório pode ajudar empresas diferentes a trocar dados. Por exemplo, a empresa "A" cria um modelo que pode ser transferido para a empresa "B", em vez de transferir os dados diretamente entre "A" e "B", esses dados são incluídos no modelo intermediário, que tem a função de melhor proteger a privacidade do usuário.

‣ Terceiro, devemos pesquisar mais sobre a relação entre a privacidade dos usuários e o preço dos dados. Por exemplo, quando um usuário clica em um anúncio publicitário online oferecido por um sistema de recomendação controlado por IA, o sistema deveria receber uma parte dos lucros? Se um mecanismo de busca gera renda, essa renda deveria ser distribuída entre os usuários? Essas são algumas questões que valem a pena serem exploradas.

Durante os próximos anos, todos compreenderão a importância da IA. Devemos nos atentar mais quanto à forma pela qual ela será adotada e em quais áreas será aplicada. Atualmente, as áreas mais adequadas para a aplicação de IA são finanças, internet e veículos automatizadosI.
De uma perspectiva mundial, quais serão os impactos da combinação entre big data e inteligência artificial nos países em desenvolvimento?
Eu acredito que as tecnologias de IA e big data permitirão que alguns países emergentes alcancem o mesmo nível dos países desenvolvidos, ou até mesmo os superem. Porque no futuro, a competição econômica não será apenas com relação à escala financeira ou econômica, mas acima de tudo, sobre a quantidade de dados e a rapidez da aceitação de uma economia de dados ( data economy). Por exemplo, o rápido desenvolvimento da internet e da internet móvel na China permitiu a coleta de um grande volume de dados. Isso também irá acelerar o desenvolvimento da indústria de IA na China, o que poderá mudar o padrão mundial.

Por outro lado, se um país já possui uma boa infraestrutura e educação de alta qualidade, ele poderá se beneficiar da IA para alcançar uma produção mais eficiente. Assim como o uso de máquinas a vapor se desenvolveu mais rapidamente em alguns países durante a Revolução Industrial.

* Mobile wallet (carteira móvel em tradução livre) é um aplicativo para dispositivos móveis que possibilita o pagamento sem a utilização de um cartão físico, além da utilização dos meios de pagamentos de forma prática e segura, facilitando o dia-a-dia dos consumidores.
Foto: Raquel Kogan

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Após a internet e a internet móvel terem dado a largada para a terceira revolução industrial, as tecnologias de Inteligência Artificial (IA), direcionadas por big data, estão desencadeando uma quarta revolução industrial. Yang Qiang, entrevistado por Wang Chao Como surgiu a convergência entre IA e big data?

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Definir uma estratégia de big data;
Identificar fontes de big data;
Acessar, gerenciar e armazenar os dados;
Analisar os dados;
Tomar decisões baseadas em dados.