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A definição de big data são dados que contêm maior variedade, chegando em volumes crescentes e com mais velocidade.

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Big data definido

O que é exatamente big data?

A definição de big data são dados que contêm maior variedade, chegando em volumes crescentes e com mais velocidade. Isso também é conhecido como os três Vs.

Simplificando, big data é um conjunto de dados maior e mais complexo, especialmente de novas fontes de dados. 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.

Os três Vs do big data

Volume

A quantidade de dados importa. Com o big data, você terá que processar grandes volumes de dados não estruturados de baixa densidade. Podem ser dados de valor desconhecido, como feeds de dados do Twitter, fluxos de cliques em uma página da web ou em um aplicativo móvel, ou ainda um equipamento habilitado para sensores. Para algumas empresas, isso pode utilizar dezenas de terabytes de dados. Para outras, podem ser centenas de petabytes.

Velocidade

Velocidade é a taxa mais rápida na qual os dados são recebidos e talvez administrados. Normalmente, a velocidade mais alta dos dados é transmitida diretamente para a memória, em vez de ser gravada no disco. Alguns produtos inteligentes habilitados para internet operam em tempo real ou quase em tempo real e exigem avaliação e ação em tempo real.

Variedade

Variedade refere-se aos vários tipos de dados disponíveis. Tipos de dados tradicionais foram estruturados e se adequam perfeitamente a um banco de dados relacional. Com o aumento de big data, os dados vêm em novos tipos de dados não estruturados. Tipos de dados não estruturados e semiestruturados, como texto, áudio e vídeo, exigem um pré-processamento adicional para obter significado e dar suporte a metadados.

O valor e a verdade do big data

Mais dois Vs surgiram nos últimos anos: valor e veracidade. Dados possuem valor intrínseco. Mas isso é inútil até que esse valor seja descoberto. Igualmente importante: a verdade são seus dados - e quanto você pode confiar neles?

Atualmente, o big data se tornou essencial. Pense em algumas das maiores empresas de tecnologia do mundo. Uma grande parte do valor que eles oferecem vem de dados, que eles analisam constantemente para produzir mais eficiência e desenvolver novos produtos.

Recentes avanços tecnológicos reduziram exponencialmente o custo de armazenamento e computação de dados, tornando mais fácil e menos dispendioso armazenar mais dados do que nunca. Agora, com um volume de big data maior, mais barato e mais acessível, você pode tomar decisões de negócios mais precisas.

Encontrar valor em big data não é só uma questão de analisá-lo (o que é um outro benefício). É um processo de descoberta completo que exige analistas perspicazes, usuários de negócios e executivos que fazem as perguntas certas, reconhecem padrões, fazem suposições bem-informadas e preveem comportamentos.

Mas como chegamos até aqui?

A história do big data

Embora o conceito de big data em si seja relativamente novo, as origens de grandes conjuntos de dados remontam às décadas de 1960 e 1970, quando o mundo dos dados estava apenas começando, com os primeiros data centers e o desenvolvimento do banco de dados relacional.

Por volta de 2005, as pessoas começaram a perceber a quantidade de usuários de dados gerados pelo Facebook, YouTube e outros serviços on-line. O Hadoop (uma estrutura de código aberto criada especificamente para armazenar e analisar grandes conjuntos de dados) foi desenvolvido no mesmo ano. O NoSQL também começou a ganhar popularidade durante esse período.

O desenvolvimento de estruturas de código aberto, como o Hadoop, (e, mais recentemente, o Spark) foi essencial para o crescimento do big data, porque elas tornaram o trabalho com big data mais fácil e seu armazenamento mais barato. Nos anos seguintes, o volume de big data disparou. Usuários ainda estão gerando grandes quantidades de dados, mas não são somente humanos que estão fazendo isso.

Com o advento da Internet das Coisas, mais objetos e dispositivos estão conectados à internet, reunindo dados sobre padrões de uso do cliente e desempenho do produto. O surgimento do machine learning produziu mais dados.

Apesar da evolução do big data, sua utilidade ainda está no começo. A computação em nuvem expandiu ainda mais as possibilidades do big data. A nuvem oferece uma escalabilidade verdadeiramente elástica, na qual os desenvolvedores podem simplesmente criar clusters ad hoc para testar um subconjunto de dados. E os bancos de dados gráficos também estão se tornando cada vez mais importantes, com sua capacidade de exibir grandes quantidades de dados de forma a tornar a análise rápida e abrangente.

Benefícios de Big data:

Com o big data, você obtém respostas mais completas, porque tem mais informações.

Respostas mais completas significam mais confiança nos dados, ou seja, uma abordagem completamente diferente para lidar com problemas.

Casos de uso de big data

O big data pode ajudar você a lidar com diversas atividades de negócios, desde a experiência do cliente até a análise avançada. Aqui estão algumas.

Desenvolvimento de produtos

Empresas como Netflix e Procter & Gamble usam big data para antecipar a demanda dos clientes. Eles criam modelos preditivos para novos produtos e serviços, classificando os principais atributos de produtos ou serviços passados e atuais e modelando a relação entre esses atributos e o sucesso comercial das ofertas. Além disso, a P&G utiliza dados e análises de grupos de foco, mídias sociais, mercados de teste e lançamentos antecipados de lojas para planejar, produzir e lançar novos produtos.

Manutenção preditiva

Fatores que podem prever falhas mecânicas podem estar profundamente relacionados a dados estruturados, como o ano, a marca e o modelo do equipamento, bem como em dados não estruturados que abrangem milhões de entradas de log, dados de sensores, mensagens de erro e temperatura do motor. Ao analisar essas indicações de possíveis problemas antes que eles ocorram, as empresas podem implementar a manutenção de maneira mais econômica e maximizar o tempo de atividade de peças e equipamentos.

Experiência do cliente

A corrida para alcançar os clientes já começou. Uma visão mais clara da experiência do cliente nunca foi tão possível como agora. O big data permite que você reúna dados de mídias sociais, visitas da web, registros de chamadas e outras fontes para aprimorar a experiência de interação e maximizar o valor fornecido. Comece a oferecer ofertas personalizadas, reduza a rotatividade de clientes e lide com problemas proativamente.

Fraude e conformidade

Quando se trata de segurança, você não está lidando apenas com alguns hackers mal-intencionados, e sim com equipes de especialistas na área. Os cenários de segurança e requisitos de conformidade estão evoluindo constantemente. Big data ajuda você a identificar padrões em dados que indicam fraudes e agregar grandes volumes de informações para tornar os relatórios regulamentares muito mais rápidos.

Machine learning

O machine learning é um dos assuntos mais comentados do momento. E os dados (especificamente, big data) são um dos motivos para isso. Agora, somos capazes de ensinar máquinas em vez de programá-las. A disponibilidade de big data para treinar modelos de machine learning permite que isso seja uma realidade.

Eficiência operacional

A eficiência operacional nem sempre é notícia, mas é uma área em que o big data está tendo o maior impacto. Com o big data, você pode analisar e avaliar a produção, os comentários e as devoluções de clientes, assim como outros fatores para reduzir interrupções e antecipar demandas futuras. Big data também pode ser usado para melhorar a tomada de decisões de acordo com a demanda atual do mercado.

Promova a inovação

O big data pode ajudar você a inovar, estudando interdependências entre seres humanos, instituições, entidades e processos e, em seguida, determinando novas maneiras de usar esses insights. Use informações de dados para aprimorar as decisões sobre considerações financeiras e de planejamento. Examine as tendências e o que os clientes desejam para oferecer novos produtos e serviços. Implemente um sistema de preços dinâmico. Há infinitas possibilidades.

Desafios do big data

Embora o big data seja uma grande promessa, ele também traz seus desafios.

Para começar, o big data é... grande. Apesar de novas tecnologias terem sido desenvolvidas para o armazenamento de dados, os volumes de dados estão dobrando em tamanho a cada dois anos. As empresas ainda se esforçam para acompanhar a evolução de seus dados e encontrar maneiras de armazená-los com eficiência.

Mas armazenar os dados não é o suficiente. Eles devem ser usados para serem úteis, e isso depende da curadoria. Dados limpos ou relevantes para o cliente e organizados de maneira que permita uma análise significativa exigem muito trabalho. Cientistas de dados gastam de 50 a 80 por cento de seu tempo curando e preparando dados antes de serem usados.

Por fim, a tecnologia de big data está mudando em ritmo acelerado. Há alguns anos, o Apache Hadoop era a tecnologia popular usada para lidar com big data. Em seguida, o Apache Spark foi introduzido em 2014. Hoje, uma combinação das duas estruturas parece ser a melhor abordagem. Manter-se atualizado com a tecnologia de big data é um desafio contínuo.
Descubra mais recursos de big data:

Como o big data funciona

O big data fornece novas informações que abrem novas oportunidades e modelos de negócios. Os primeiros passos envolvem três ações principais:

1. Integrar
Big data reúne dados de diversas fontes e aplicativos diferentes. Os mecanismos tradicionais de integração de dados, como extração, transformação e carregamento (ETL), geralmente não estão aptos à tarefa. Isso requer novas estratégias e tecnologias para analisar conjuntos de big data em terabytes ou até mesmo em escala de petabytes.

Durante a integração, você precisa inserir os dados, processá-los e verificar se estão formatados e disponíveis de forma que seus analistas de negócios possam começar a utilizá-los.

2. Gerenciar
Big data exige armazenamento. Sua solução de armazenamento pode estar na nuvem, no local ou em ambos. Você pode armazenar seus dados da forma que desejar e trazer os requisitos de processamento desejados e os mecanismos de processo necessários para esses conjuntos de dados sob demanda. Muitas pessoas escolhem a solução de armazenamento de acordo com a localização atual dos dados. A nuvem está gradualmente ganhando popularidade porque é compatível com as suas necessidades atuais de computação e permite que você crie recursos conforme necessário.

3. Analisar
Seu investimento em big data é compensado quando você analisa seus dados e age. Obtenha mais clareza com uma análise visual dos seus conjuntos de dados variados. Explore ainda mais os dados para fazer novas descobertas. Compartilhe suas descobertas com os outros. Crie modelos de dados com machine learning e inteligência artificial. Faça seus dados funcionarem.

Boas práticas de big data

Para ajudar em sua jornada de big data, incluímos algumas recomendações importantes que você precisa ter em mente. Aqui estão nossas diretrizes para criar uma base de big data bem-sucedida.

Alinhar big data com objetivos de negócios específicos

Conjuntos de dados mais extensos permitem que você faça novas descobertas. Para esse fim, é importante basear novos investimentos em habilidades, organização ou infraestrutura com um forte contexto de negócios para garantir investimentos e financiamento contínuos de projetos. Para determinar se você está no caminho certo, pergunte como big data oferece suporte e habilita seus principais negócios e prioridades de TI. Exemplos incluem a compreensão de como filtrar registros da web para entender o comportamento do comércio eletrônico, derivar sentimentos das mídias sociais e interações de suporte ao cliente e compreender os métodos estatísticos de correlação e sua relevância para dados de clientes, produtos, manufatura e engenharia.

Diminua a escassez de habilidades com padrões e governança

Um dos maiores obstáculos para que você aproveite seus investimentos em big data é a escassez de habilidades. Você pode atenuar esse risco ao garantir que as tecnologias, considerações e decisões de big data sejam adicionadas ao seu programa de governança de TI. A padronização da sua abordagem permitirá gerenciar custos e alavancar recursos. As empresas que implementam soluções e estratégias de big data devem avaliar seus requisitos de habilidades com antecedência e frequência, identificando proativamente quaisquer ausências de habilidades. Essas podem ser solucionadas por meio de treinamento cruzado de recursos existentes, contratação de novos recursos e aproveitamento de empresas de consultoria.

Otimize a transferência de conhecimento com um centro de excelência

Use uma abordagem de centro de excelência para compartilhar conhecimentos, controlar a supervisão e gerenciar as comunicações do projeto. Se o big data é um investimento novo ou em expansão, os custos flexíveis e difíceis podem ser compartilhados em toda a empresa. Aproveitar essa abordagem pode ajudar a aumentar os recursos de big data e a maturidade geral da Information Architecture de uma maneira mais estruturada e sistemática.

O melhor retorno é alinhar dados estruturados com não estruturados

É importante analisar o big data sozinho. Mas você pode trazer ainda mais informações de negócios conectando e integrando big data de baixa densidade aos dados estruturados que você já estiver usando hoje.

Quer você esteja capturando clientes, produtos, equipamentos ou big data ambiental, o objetivo será adicionar mais pontos de dados relevantes aos seus resumos analíticos e principais, obtendo melhores conclusões. Por exemplo, há uma diferença em distinguir o sentimento de todos os clientes daquele apenas dos seus melhores clientes. É por isso que muitos veem big data como uma extensão integral de seus recursos existentes de business intelligence, plataforma de data warehousing e arquitetura de informações.

Lembre-se de que os processos e modelos analíticos de big data podem ser baseados em humanos e em máquinas. Os recursos analíticos de big data incluem estatísticas, análise espacial, semântica, descoberta interativa e visualização. Usando modelos analíticos, você pode correlacionar diferentes tipos e fontes de dados para fazer associações e descobertas significativas.

Planeje seu laboratório de descoberta para desempenho

Descobrir o significado em seus dados nem sempre é simples. Às vezes, nem sabemos o que estamos procurando. Isso é esperado. A gerência e a TI precisam dar suporte a essa "falta de direção" ou "falta de requisitos claros".

Ao mesmo tempo, é importante que os analistas e cientistas de dados trabalhem em estreita colaboração com a empresa para entender as principais lacunas e requisitos de conhecimentos de negócios. Para acomodar a exploração interativa de dados e a experimentação de algoritmos estatísticos, você precisa de áreas de trabalho de alto desempenho. Certifique-se de que os ambientes de área restrita tenham o suporte necessário e sejam devidamente controlados.

Alinhe-se ao modelo operacional da nuvem

Processos e usuários de big data exigem acesso a uma ampla variedade de recursos para experimentação iterativa e execução de tarefas de produção. Uma solução de big data inclui todos os domínios de dados, incluindo transações, dados mestre, dados de referência e dados resumidos. Áreas restritas analíticas devem ser criadas sob demanda. O gerenciamento de recursos é essencial para garantir o controle de todo o fluxo de dados, incluindo pré e pós-processamento, integração, resumo no banco de dados e modelagem analítica. Uma estratégia de segurança e provisionamento de nuvem pública e privada bem-planejada desempenha um papel fundamental no suporte a esses requisitos em constante mudança.

Saiba mais sobre big data na Oracle

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O que é exatamente big data? A definição de big data são dados que contêm maior variedade, chegando em volumes crescentes e com mais velocidade. Isso também é conhecido como os três Vs. Simplificando, big data é um conjunto de dados maior e mais complexo, especialmente de novas fontes de dados.

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Big Data Analytics é uma tecnologia que permite o processamento de dados estruturados (mais completos e já organizados em um banco de dados ou solução semelhante) e não estruturados (incompletos e precisam de organização) com alto desempenho e disponibilidade, permitindo sua análise com eficiência.

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Por dentro do Big Data Analytics: conceito e aplicações práticas

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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.

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- Software para Gestão de Mobilidade e de Custos de TI

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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:

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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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Big Data: O que é? Conheça seu conceito e definição -

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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?

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Engenheiro de Dados. Cientista de Dados / Machine Learning. Arquiteto de Dados. Desenvolvedor de Visualização de Dados.

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O que acha de fazer do Big Data o futuro da sua carreira profissional?

Se isso ainda soa estranho para você, é bom se atualizar.

Quando falamos no conceito de Big Data, nos referimos a uma verdadeira revolução tecnológica, capaz de qualificar os resultados das empresas.

Isso explica o grande interesse pelo recurso em todo o mundo, e no Brasil, isso não é diferente.

Por aqui, no entanto, a ciência de dados ainda dá os primeiros passos, o que representa uma oportunidade para quem saltar na frente e aperfeiçoar o conhecimento sobre o tema.

Tem muita gente precisando de profissionais qualificados que, com uso de ferramentas, possam analisar e interpretar dados para conduzir negócios a decisões mais assertivas.

É por isso que construímos este artigo com tudo sobre Big Data.

A partir de agora, você vai ver:

O que é Big Data?
Qual é a relação entre Big Data, Business Intelligence e Inteligência Artificial?

Para que serve o Big Data?

Entenda os 7 V's do Big Data

Como funciona o Big Data?

Quais os diferentes tipos de dados?

Informações estruturadas e não estruturadas no Big Data

Exemplos de aplicações do Big Data

Por que o Big Data é importante?

Quais são os principais desafios do Big Data?

Como aplicar o Big Data com sucesso?

Quais as principais tendências de Big Data?

Boas práticas de Big Data

Ferramentas de Big Data

Quais empresas utilizam o Big Data?

Como trabalhar com Big Data
Quais são os cargos de trabalho em Big Data?

Como está o mercado de trabalho na área de Big Data?

Big Data na FIA.

Siga a leitura e domine esse conhecimento para avançar na carreira.
Leia também:
O que é Big Data?

Big Data é um processo de análise e interpretação de um grande volume de dados armazenados remotamente.

Tudo que está disponível de forma online, de modo não sigiloso, por maior que seja a quantidade de informações, está ao seu alcance, podendo ser agrupado conforme o interesse.

E isso inclui não apenas os bancos de dados públicos, como o YouTube é para os vídeos ou a Wikipedia, que funciona como a maior enciclopédia da internet.

Big Data pode integrar qualquer dado coletado sobre um assunto ou uma empresa, como os registros de compra e venda e mesmo os canais de interação não digital (telemarketing e call center).

Onde há um registro feito, a tecnologia o alcança.

Só ficam de fora as informações realmente inacessíveis, como as suas movimentações financeiras e informações privadas de algumas organizações, por exemplo.

Tudo que vaga pela internet pode ser acessado, coletado e agrupado.

O mais incrível é que isso é realizado em grande velocidade, com uso de ferramentas específicas de Tecnologia da Informação (TI).

É necessário que seja assim, dada a gigantesca quantidade de informações geradas a cada dia por dispositivos diversos.

De acordo com o conceito de Big Data, portanto, é possível fazer a interpretação e a análise desses dados para variados usos.

Entre eles, definir as estratégias de marketing de uma empresa, reduzir custos, aumentar a produtividade e dar um rumo mais inteligente ao próprio negócio.

Recentemente, gestores têm utilizado muito a "filosofia" de Big Data como uma ferramenta de apoio estratégico.

O que acontece é que eles passaram a entender a sua importância para obter insights sobre as tendências de mercado e o comportamento dos consumidores, além de melhorar o próprio processo de trabalho.

Os indicativos são capazes de ajudar na tomada de decisões mais assertivas e, principalmente, mais adiantadas do que a concorrência.

Nem seria preciso dizer o quanto isso é fundamental para garantir o sucesso de qualquer negócio.

Sendo assim, todas essas informações, disponíveis online e também offline, são capazes de ajudar a empresa a crescer.

Mas isso ainda não é tudo a saber sobre a importância do Big Data.

Nos próximos tópicos, vamos aprofundar mais essa questão.

Aproveite para dar um play neste vídeo e conferir um conteúdo especial que preparamos para explicar o que é Big Data:

A história do Big Data

Apesar de seu uso ter se tornado mais frequente em tempos recentes, o termo Big Data nasceu ainda na década de 1990.

E veja só onde: na NASA (National Aeronautics and Space Administration), a agência espacial norte-americana.

Na época, o BD era utilizado na descrição de conjuntos de dados complexos que desafiavam os tradicionais limites computacionais de captura, de processamento, de análise e de armazenamento de informações.

Em 2001, o então vice-presidente e diretor de pesquisas do Enterprise Analytics Strategies (Estratégias Analíticas Empresariais), Doug Laney, articulou a definição de Big Data em três V's:

Então, 12 anos mais tarde, o chefe de dados da Express Scripts, Inderpal Bhandar, argumentou que existiam outros três V's adicionais:

Como veremos no próximo tópico, a história ainda reservaria a proposição de um sétimo V:

O modelo, então, estava completo.

Devido à sua eficiência, as organizações começaram a perceber o poder do uso do Big Data.

Segundo esta reportagem (em inglês), publicada pelo site da Revista Forbes no ano de 2015, cerca de 90% das empresas de nível médio a grande já investiam em BD.

Qual é a relação entre Big Data, Business Intelligence e Inteligência Artificial?

A partir do que vimos, fica claro que o conceito de Big Data é também o de um repositório de dados.

Isso significa que não vamos encontrar prontas as respostas que precisamos, como se fosse uma caixa de biscoitos da sorte.

Para ser aplicado com objetivos de negócio, o BD demanda o trabalho de profissionais e ferramentas capazes de coletar e tratar dados em grandes volumes.

É aí que entra a Business Intelligence (BI), ou seja, a maneira pela qual uma empresa desenvolve a sua inteligência de mercado.

Este conceito consiste na soma de competências, saberes, técnicas e todo o conhecimento adquirido sobre a parte estratégica, tática e operacional a partir da gestão de dados.

E a Inteligência Artificial (IA), onde entra nisso?

Nesse caso, as ferramentas de IA servem para extrair os insights dos dados que vêm do Big Data para fazer análises preditivas.

Dessa forma, para fazer uso dessas ferramentas é preciso ter alguma experiência no uso de softwares e plataformas como Augmentir e Google Cloud Platform, entre outras.

Para que serve o Big Data?

Depois de ver o que é Big Data e sua história, vale entender para que ele serve.

Como você sabe, a quantidade de dados gerada no mundo inteiro é absurda, e a velocidade desse processo está aumentando de maneira exponencial.

De 2021 a 2024, a previsão é que se crie mais informações do que nos 30 anos anteriores somados, segundo levantamento (em inglês) da IDC.

Só para se ter uma ideia, até 2020, foram gerados cerca de 40 trilhões de gigabytes, o que dá uma média de 2,2 milhões de terabytes por dia.

Esse oceano de conteúdo esconde informações que podem ser valiosas se forem corretamente coletadas, processadas e analisadas.

É justamente aí que entra o Big Data e suas tecnologias, para trabalhar com um grande volume de dados de forma rápida, por um custo acessível e de maneira efetiva.

Graças a essas soluções, é possível tomar decisões e desenvolver insights mais embasados e assertivos.

Entenda os 7 V's do Big Data

Como falamos anteriormente, Doug Laney definiu o Big Data baseado em três V's.

Depois, viraram seis, e mais tarde, sete, de acordo com o modelo que é usado hoje.

Vamos compreender melhor o que cada um representa nesse gerenciamento de dados?

1. Volume

O Big Data agrupa uma enorme quantidade de dados que são gerados a cada segundo.

É só imaginar todos os e-mails, vídeos, fotos e mensagens que circulam nas redes diariamente.

Assim, o BD atua de maneira a lidar com esse volume de dados com eficiência, tornando possível o seu agrupamento através de softwares.

2. Velocidade

É a agilidade com a qual os dados são produzidos e manipulados.

O Big Data vai analisar os dados no instante em que são criados sem precisar armazená-los.

Isso acontece com as transações de cartão de crédito, viralização de mensagens em redes sociais, publicações em sites e blogs, entre outras.

3. Variedade

Os dados podem ser gerados em vários formatos estruturados (numéricos) ou não estruturados.

Nessa última categoria, estão incluídos os arquivos de áudio, vídeo, e-mail, textos e cotações e transações financeiras.

4. Valor

De nada adianta ter acesso a uma grande quantidade de informação se ela não puder agregar valor, certo?

Pode-se dizer que o valor do Big Data está na análise precisa dos dados e nas informações e insights fornecidos para as empresas a partir do seu conteúdo.

5. Veracidade

Nem seria preciso lembrar quanto à importância de as informações reunidas serem verdadeiras.

Em tempos de fake news, contudo, parece impossível controlar a geração e disseminação desse tipo de conteúdo, que muitas vezes acaba sendo aproveitado como se fosse real.

O que o Big Data faz é permitir a análise de grandes volumes de dados, o que compensa possíveis informações equivocadas.

Se várias fontes apontam para um entendimento contrário, aí está um indicativo de alerta de falsidade quanto à mensagem original.

6. Volatilidade

Esse é um dos grandes desafios atuais do Big Data.

Os fluxos de dados são crescentes em relação à velocidade e variedade, mas também possuem picos periódicos, que variam de acordo com as tendências.

Alguns deles podem ser muito difíceis de serem gerenciados, ainda mais os não estruturados.

É difícil, mas não impossível.

7. Visualização

No último dos V's, o recado é curto e grosso: os dados precisam ser apresentados de forma acessível e legível.

Sem isso, afinal, como compreendê-los e tirar proveito deles?

Como funciona o Big Data?

Para entender melhor como funciona o Big Data, fica mais fácil dividir esse processamento em etapas.

Então, vamos a elas:

Coleta de dados

Também chamada de aquisição ou gravação de dados, é a fase de reunir todo aquele grande volume e diversidade de informações.

Enquanto são coletadas, é necessário que essas informações já passem por algum tipo de filtragem ou formatação, eliminando erros e dados incompletos.

Esse tipo de cuidado é fundamental para que não haja prejuízo nas etapas seguintes, como pode acontecer no processo de análise, caso existam dados corrompidos.

Integração dos dados

Passado esse primeiro momento, é hora de integrar esses dados.

Como eles são de fontes, formatos e características diferentes, devem receber tratamentos específicos.

É aqui, portanto, que devem ser definidos critérios de validação, aceitação, segurança e categorias dos dados, conforme as suas fontes.

Análise e modelagem dos dados

Trata-se de uma das fases mais importantes no Big Data, pois é onde os dados começam a ganhar valor e se transformar em informação.

Para isso, é necessário ter profissionais capacitados e o suporte de tecnologias de inteligência artificial e machine learning, que vão tornar esse trabalho mais ágil e assertivo.

Além disso, é importante também pesquisar novos tipos de visualização de dados para que sejam feitas descobertas valiosas, que favoreçam uma melhor interpretação das informações.

Quais os diferentes tipos de dados?

Até aqui, já aprendemos bastante sobre o Big Data, sua história, importância e os principais componentes, todos representados pela letra inicial V.

Você deve ter percebido que a questão da variedade de dados é marcante.

Eles vêm de fontes diversas, mudando também de acordo com o formato, em estruturados e não estruturados.

Os dados estruturados são aqueles disponíveis em um formato rígido ou específico.

Dessa maneira, é possível prever o que será inserido em determinado campo de uma tabela, por exemplo.

Já os dados não estruturados, como o nome sugere, não seguem uma regra e são apresentados como aparecem.

Esse é o caso de imagens, vídeos, documentos de texto, e-mails e posts em redes sociais.

Todos esses dados são provenientes de três locais.

Dados das redes sociais: são normalmente capturados em forma não estruturada, porém, estão se tornando cada vez mais atraentes para marketing e vendas

Dados transmitidos ou streaming data: são aqueles que chegam aos sistemas de TI a partir de uma rede de dispositivos conectados

Fontes publicamente disponíveis: são os dados disponíveis em canais
públicos.

Após a identificação da fonte dos dados, é preciso começar a considerar as decisões a serem tomadas pela empresa com o uso dessas informações disponíveis.

Vamos avançar nessa questão mais à frente.

Antes, contudo, vamos nos aprofundar um pouco mais nas diferenças entre dados estruturados e não estruturados.

Informações estruturadas e não estruturadas no Big Data

Quando falamos de Big Data, é muito importante fazer uma distinção a respeito do que são informações estruturadas e não estruturadas, pois essa diferença impacta diretamente em todo o processo de coleta, integração, análise e interpretação de dados.

As informações estruturadas são aquelas possíveis de se categorizar com maior facilidade, pois possuem um padrão mais rígido.

Usando uma linguagem mais técnica, são aqueles tipos de dados que podem ser colocados em linhas e colunas, como os formulários, por exemplo.

Em uma landing page, quando o usuário vai preencher um cadastro, ele só precisa completar os campos, como nome, idade, e-mail, entre outros, e, eventualmente, responde uma pergunta de sim ou não.

Assim, é muito mais fácil extrair informações desses dados, pois eles já estão estruturados.

É diferente, por exemplo, de um vídeo, uma imagem, um áudio, um e-mail ou qualquer outro tipo de texto em que não há uma estrutura padrão.

Todos esses exemplos de Big Data são de dados não estruturados.

Estima-se que cerca de 80% do conteúdo disponível na Internet seja de dados não estruturados.

Exemplos de aplicações do Big Data

A aplicação do processo pode trazer muitos resultados práticos para a sua empresa.

Confira alguns exemplos de Big Data e entenda como esse conjunto de tecnologias pode colaborar para a sua alta performance corporativa:

Desenvolvimento de produtos

Um dos principais benefícios que o processamento de dados e sua consequente transformação em informações relevantes podem trazer para um negócio é o desenvolvimento de insights.

A partir de uma análise massiva de redes sociais, banco de dados de clientes e outros tipos de materiais, a empresa consegue desenvolver produtos que atendam a necessidade do seu público alvo com maior assertividade.

O Big Data ajuda a antecipar demandas e produzir tendências antes mesmo que elas estourem no mercado.

Eficiência operacional

Essa talvez seja a implicação prática que o Big Data e suas tecnologias mais agregam às empresas.

Até pouco tempo atrás, os processos eram muito mais burocráticos e manuais, o que, além de atrasar tomadas de decisões, também torna qualquer ação muito mais passível de erros.

Com um processamento de dados mais automatizado, veloz e eficaz, é possível encontrar soluções, analisar cenários, entregar feedbacks aos clientes, desenvolver produtos, projetar e se preparar para momentos de crise de maneira muito mais organizada e proativa.

Experiência do cliente

Já faz um tempo que a experiência do cliente passou a ser um dos principais fatores que levam uma pessoa a consumir e continuar consumindo de determinada marca.

Com o Big Data, ficou muito mais fácil dar a atenção e o valor que o seu público-alvo espera.

Afinal, você consegue ter acesso a diversos dados dos clientes e, assim, manter uma interação mais próxima com ele, oferecendo conteúdos personalizados às suas demandas.

Manutenção preditiva

Poucas falhas são de fato imprevisíveis, que acontecem mesmo quando todos os cuidados necessários são tomados.

Para a esmagadora maioria dos problemas, é possível realizar uma manutenção preditiva e evitar transtornos futuros.

Com o Big Data, você consegue prevenir defeitos relacionados aos dados estruturados, como panes mecânicas que têm a ver com o ano de fabricação ou o modelo do maquinário em questão, por exemplo.

Além disso, ao processar dados não estruturados, é possível encontrar problemas em códigos de atualização de softwares e relatórios de sensores, por exemplo.

Tudo isso antes de essas falhas realmente acontecerem e atrasarem a produção.

O custo também é bem menor do que o de uma manutenção reparativa.

Fraude e conformidade

Com tanta geração de dados, é preciso ter alguns cuidados para manter essas informações (especialmente as relacionadas aos clientes) seguras e fora do alcance dos criminosos virtuais.

Com as tecnologias de Big Data, é possível encontrar alguns padrões em dados que indicam algum tipo de fraude.

A partir daí, torna-se possível desenvolver ações preventivas e enviar relatórios regulamentares de maneira muito mais ágil.

Machine Learning

O conceito de Machine Learning pressupõe a capacidade de os softwares aprenderem sem a interferência humana.

A diferença, nesse caso, é a capacidade que as máquinas têm de processar enormes volumes de dados com grande rapidez, como poucos seres humanos podem fazer.

O Big Data, portanto, é de onde vem a informação usada para o aprendizado de máquinas.

Na verdade, Machine Learning só faz sentido porque estamos tratando de dados em volumes muito grandes.

Assim, só há aprendizado quando as máquinas têm acesso irrestrito a dados de interesse que estejam disponíveis remotamente.

Promoção de inovação

As 5 Forças de Porter falam da ameaça causada por novos entrantes no mercado.

Essa é uma história que se repete: uma grande empresa hegemônica em seu segmento, muito confortável com o sucesso de seus produtos, acaba desbancada por um negócio disruptivo, idealizado em uma garagem ou por estudantes universitários.

Antes da era do Big Data, essa seria uma narrativa inacreditável, mas vemos que ela não só é possível como vem se repetindo com relativa frequência.

Isso porque, hoje, o sucesso está mais do que nunca pautado na capacidade de inovar.

O BD é fundamental para isso, já que os dados é que vão fornecer os insights necessários para orientar as estratégias para inovar produtos, serviços e marcas.

Por que o Big Data é importante?

Engana-se quem pensa que a importância do Big Data está relacionada apenas ao volume de dados disponíveis.

O que deve ser levado em consideração é o que você faz com eles.

Assim, podemos dizer que o Big Data é importante para ajudar as empresas a analisar os seus dados e utilizá-los na identificação de novas oportunidades.

Obviamente, isso varia de acordo com o seu modelo de negócio, a atividade exercida e as metas e objetivos traçados para a organização.

Mas há benefícios em comum ao alcance de todo o tipo de empresa.

Entre eles estão: economia de tempo, redução de custos, otimização de ofertas, fornecimento de novos produtos, maiores lucros, clientes mais satisfeitos e decisões mais eficientes.

Ainda é possível combinar o Big Data Analytics, que ajuda a entender o que esse volume de informações pode nos dizer.

Juntos, eles conseguem atender às necessidades de empresas de vários mercados.

Veja alguns exemplos de Big Data Analytics:

Marketing: analisando o perfil do consumidor, o seu comportamento, estilo de vida e preferências, o que facilita a criação de novos produtos e uma comunicação mais direcionada

Financeiro: prevenindo fraudes e realizando previsões de flutuações econômicas e mercadológicas, o que torna o investimento mais seguro

Relacionamento e vendas: oferecendo produtos mais relevantes, com a fidelização dos clientes e a diminuição de taxas de churn (cancelamento de clientes).

Quais são os principais desafios do Big Data?

Ainda que o Big Data seja uma realidade, estamos falando de uma série de tecnologias que são relativamente novas e estão em constante evolução.

Portanto, um dos principais desafios do momento é capacitar profissionais para lidarem com a coleta, integração, análise e interpretação de dados e se manterem atualizados sobre as principais tendências do setor.

Além disso, o volume de dados fica maior a cada dia.

É preciso encontrar novas alternativas para armazenar essas informações e fazer a curadoria delas, pois de nada adianta ter o conteúdo e não saber extrair o que há de relevante nele.

Por fim, é importante haver cada vez mais políticas que regulamentem o acesso, o uso e a privacidade dos dados.

A Lei Geral da Proteção de Dados (LGPD) é um ótimo começo, mas ainda há muito para evoluir.

Neste vídeo, você confere um conteúdo especial sobre os desafios trazidos pelo Big Data:

Como aplicar o Big Data com sucesso?

Qualquer empresa tem muito a ganhar ao incluir o Big Data e suas tecnologias na sua rotina corporativa, mas é preciso tomar alguns cuidados para que essa aplicação seja bem-sucedida.

Com o intuito de evitar erros, montamos um passo a passo para aproveitar todos os benefícios que o Big Data tem a oferecer:

1. Defina os objetivos para a análise de dados

As empresas que usam o BD para orientar suas decisões fazem isso estrategicamente, o que implica a definição de objetivos.

Afinal, o Big Data não é um "oráculo", ou uma entidade toda-poderosa que tem respostas prontas para tudo.

Para que produza respostas, é preciso antes que haja uma finalidade estabelecida.

No contexto dos negócios, isso significa estabelecer metas que sejam preferencialmente SMART.

A partir disso, o próximo passo é saber de onde os dados serão extraídos, considerando sua relevância para o atingimento das metas e com base em KPIs consistentes.

2. Utilize métricas para ajudar nessa definição

Antes de pensar em "como" a análise vai ser feita, foque no "que" será analisado.

Se estivermos lidando com uma solução voltada para clientes de um produto para o mercado financeiro, talvez seja coerente analisar o histórico das taxas de juros das últimas décadas.

Ou, se a solução a ser desenvolvida for para o time comercial de uma empresa, talvez as análises devam ser pautadas conforme indicadores como o já citado Churn Rate ou Lifetime Value (LTV).

O mais importante é que os objetivos definidos tenham métricas que possam dizer se eles estão ou não sendo atingidos, considerando os dados que estão sendo processados.

3. Prepare bem os dados

Como vimos, Big Data não é uma entidade de onde as respostas aos problemas são obtidas instantaneamente.

Na verdade, um dos mais árduos trabalhos a serem realizados é a filtragem e formatação dos dados antes do processamento.

Quando se trata de BD, é preciso guardar uma importante lição: não é qualquer dado que serve.

Não por acaso, existem ferramentas desenvolvidas especificamente para auxiliar nessa parte da aplicação do Big Data, como o Big Query, Oracle Database e MySQL, entre outras.

4. Mergulhe na análise

Uma vez que os dados sejam submetidos a um primeiro tratamento e filtragem, podem enfim começar a serem analisados com as ferramentas adequadas.

Nesse caso, vale observar que a análise em Big Data pode ser feita considerando quatro tipos de modelo:

Preditivo: cuja finalidade é apontar para possíveis comportamentos e eventos, dadas certas condições

Prescritivo: em que se busca conhecer previamente as consequências das decisões e o que fazer a partir de um cenário definido

Descritivo: modelo usado para compreensão de um certo tipo de evento ou conjuntura de fatores

Diagnóstico: que tem como objetivo apontar para as causas de um fenômeno, comportamento ou evento

5. Garanta uma melhor visualização dos dados

Os resultados das análises de BD podem ser muito complexos de entender, principalmente por pessoas leigas.

Sendo assim, o analista precisa saber apresentar os resultados de suas análises de forma que as partes interessadas possam compreendê-las, não importa o quão instruídas sejam.

Para isso, podem ser usados diferentes tipos de gráficos, como os de pizza, em barras ou os histogramas e organogramas, quando assim se fizer necessário.

6. Encontre os principais insights

A parte final da análise em Big Data é onde a "mágica" acontece e o gestor/analista extrai os insights de negócio que vão fazer a diferença.

Um bom exemplo disso foi o famoso caso da UPS, que extraiu um insight muito simples depois de extensas análises de dados com o software Watson.

No caso, o objetivo era descobrir como economizar combustível nas entregas e, depois de um minucioso trabalho, o que se verificou foi que virar sempre à direita era a melhor opção.

Quer mais dicas para implementar o Big Data?

Confira neste vídeo:

Quais as principais tendências de Big Data?

As tecnologias de Big Data estão em constante evolução, e já é possível apontar algumas tendências que estão sendo colocadas em prática e têm tudo para continuar em alta.

Confira:

Big Data na nuvem

Segundo a pesquisa Annual Cloud Survey (em inglês), da Denodo, 54% das empresas estão em um nível intermediário ou avançado de aplicação de soluções na nuvem para tratar dados.

Prova disso é que 37,5% dessas empresas já preferem usar soluções cloud híbridas, ou seja, que possam ser acessadas de diferentes ambientes.

Integração com a IoT

O uso de Big Data se insere no movimento de Transformação Digital, em que tudo passa a estar conectado à web ou, pelo menos, passível de monitoramento remoto com a Internet das Coisas.

Nesse contexto, um relatório da Forrester (em inglês) revela que os últimos anos foram decisivos nesse sentido, em razão do aumento na conectividade.

Data-as-a-Service (DaaS)

Já que dados são o novo petróleo, nada mais adequado ao momento que eles sejam negociados como uma verdadeira commodity.

Por isso, estão surgindo no mercado empresas especializadas em soluções Data-as-a-Service (DaaS), cujo foco é suprir a demanda de outras empresas por dados em seus processos de negócios.

Blockchain na análise de dados

Chamada também de "protocolo da confiança", a blockchain já vem sendo utilizada como ambiente virtual para coleta, armazenamento e tratamento de dados em grandes volumes.

A razão para isso é simples: nela, a segurança das operações é muito maior, já que ela funciona de forma autônoma, a partir de códigos criptografados que não podem ser adulterados por agentes externos.

Marketplace de dados

O marketplace de dados é um mercado dos mais promissores, e deve crescer a uma taxa de 23,4% entre 2022 e 2030 (conteúdo em inglês).

Todas essas tendências nos levam a crer que a utilização do Big Data é um momento revolucionário para a humanidade, tal como foi a descoberta do petróleo e da energia elétrica.

O que mais vem por aí?

Boas práticas de Big Data

Como toda "matéria-prima", o Big Data precisa ser utilizado conforme boas práticas, a fim de gerar os resultados esperados.

Nesse sentido, a Oracle aponta para algumas diretrizes para a otimização dos dados em análises de todos os modelos:

Alinhamento do BD com objetivos específicos de negócios

Estabelecimento de padrões e governança corporativa como meio para elevar a capacitação

Adoção de um centro de excelência para transferência de conhecimento

Alinhamento de dados estruturados e não estruturados, cruzando informações de insights já extraídos com dados em estado bruto

Utilização da nuvem como modelo operacional.

Ferramentas de Big Data

Como você já sabe, o interesse das empresas pelo Big Data tem se acentuado nos últimos anos.

Este artigo (em inglês) cita uma pesquisa de 2013, realizada pela Universidade de Oxford, na Inglaterra.

Na época, 1.144 gestores ouvidos em 95 países informaram que 53% das organizações já utilizavam Big Data com foco na maior compreensão e qualificação da experiência dos clientes.

Cinco anos depois, o interesse tinha se acentuado, como era de se esperar, mas ainda havia limitações no uso do BD.

O obstáculo central envolvia tecnologia e capital humano.

Ainda hoje, apesar de uma parcela das empresas já contar com especialistas na área, capazes de realizar a organização dessas informações, outra parte ainda enfrenta dificuldades para lidar com a análise e compreensão delas.

Como os projetos de Big Data possuem dados estruturados e não estruturados, provenientes dos mais diferentes locais, é necessário realizar uma análise criteriosa para que eles sejam utilizados da melhor forma possível.

E isso precisa ocorrer no ritmo dos 7 V's, o que nem sempre está ao alcance de todas as organizações.

A boa notícia é que existem ferramentas de Big Data disponíveis no mercado capazes de melhor gerenciar os dados armazenados.

Neste link (em inglês), por exemplo, você encontra informações sobre 20 delas.

Quer saber o que há de mais importante a saber sobre essas ferramentas?

A preocupação aqui é com relação às características.

Podemos chamar de pré-requisitos para que elas possam efetivamente ajudar você nessa missão de encarar o Big Data e usá-lo a seu favor.

Na hora de escolher a ferramenta com a qual irá trabalhar, o ideal é saber:

Como é a sua interface?

Como os usuários irão filtrar os dados?

O que é oferecido em termos de atualizações?

Quais as restrições de segurança?

Como os relatórios são apresentados?

Quais empresas utilizam Big Data?

Big Data não se limita apenas a grandes empresas.

Sua importância é tamanha que negócios de todos os portes, dos mais variados segmentos, podem fazer uso de suas contribuições.

Para você ter uma ideia melhor, observe os itens abaixo.

Usamos como exemplos alguns setores da economia e possíveis benefícios gerados a partir de uma estratégia de Big Data.

Bancos: entender e aumentar a satisfação dos clientes; minimizar riscos e fraudes

Governo: lidar com congestionamentos; prevenir criminalidade e gestão de serviços públicos

Manufatura: aumentar a qualidade e a produção, minimizar o desperdício

Educação: assegurar que o aprendizado esteja ocorrendo de maneira correta; identificar os alunos com dificuldades e implementar melhores sistemas de avaliação

Saúde: saber como anda o atendimento ao paciente e melhorar a assistência

Varejo: aumentar o número de negócios repetidos, descobrir a melhor forma de abordar os clientes e saber a maneira correta de lidar com transações.

Como trabalhar com Big Data?

Big Data indica oportunidades não apenas para empresas, mas também para executivos.

Se você busca uma carreira de gestor ou uma recolocação profissional, vale ficar ligado quanto ao espaço que o mercado oferece e o que ele exige para se tornar um analista na área.

Para trabalhar no cargo, é preciso ter conhecimento técnico em programação e também entender de negócios, é claro.

Além disso, o profissional precisa ter noção de matemática e estatística aplicada a dados.

O cientista ou analista de dados é responsável por atender às solicitações da área de planejamento de uma organização.

Ainda neste texto, vamos trazer informações de curso sobre Big Data.

Antes, veja um resumo das competências e habilidades desejadas para se tornar um analista de Big Data:

Habilidades analíticas para obter insights a partir da variedade de dados obtidos

Criatividade de produção de métodos novos para reunir, para interpretar e para analisar uma estratégia de dados

Noções de matemática e habilidades estatísticas

Domínio da computação, uma vez que os programadores precisam constantemente criar algoritmos de modo a transformar dados em insights

Competência empresarial e saber os objetivos de negócio em vigor e os processos que impulsionam o crescimento da empresa e seu lucro.

Como um curso de graduação voltado especificamente para a formação de cientistas de dados ainda é raro em todo o mundo, esses profissionais costumam vir de áreas que têm como base a matemática, como Ciência da Computação, Engenharia e Estatística.

Se é o que deseja para a sua carreira, já tem aí uma dica por onde começar.

Vamos nos aprofundar ainda um pouco mais no mercado de trabalho desta área.

Quais são os cargos de trabalho em Big Data?

Um curso sobre Big Data abre diversas portas.

Além de recrutar especialistas em áreas como marketing, engenharia, matemática e outras ligadas à gestão de empresas, este mercado apresenta um amplo leque de funções.

Algumas das possibilidade de carreira são:

Engenheiro de Dados

Cientista de Dados / Machine Learning

Arquiteto de Dados

Desenvolvedor de Visualização de Dados

Especialista em Business Analytics.

Como está o mercado de trabalho na área de Big Data?

As notícias são animadoras para quem deseja trabalhar com Big Data.

Segundo a Michael Page, empresa de recrutamento, o cargo de especialista em Big Data está entre os cinco mais procurados pelo mercado brasileiro.

Um relatório do Linkedin confirma essa tendência, apontando para a valorização dos cargos em análise de dados no cenário nacional.

Essa valorização se observa, ainda, nos altos salários informados no site Glassdoor, segundo o qual um analista de BD pode receber mais de R$ 12 mil mensais.

Big Data na FIA

A FIA Business School é uma escola de negócios à frente do seu tempo e, para nós, Big Data é imprescindível para o controle de uma empresa.

Por essa razão, oferecemos opções de curso sobre Big Data na área de gestão e com foco também na análise de dados.

Na FIA, você encontra desde opções de pós-graduação a MBA em Big Data Analytics.

Confira:

Conclusão

Vimos neste artigo que o Big Data é um grande conjunto de dados armazenados, capazes de fornecer insights sobre as tendências de mercado e o perfil dos consumidores, além de otimizar o processo de trabalho.

No momento, poucos são os assuntos que despertam tanto a atenção de gestores pelo mundo afora como esse.

Com um modelo baseado em 7 V's (volume, variedade, velocidade, valor, veracidade, volatilidade e visualização), o BD promete ajudar empresas a tomar decisões muito mais assertivas, qualificar suas ações, reduzir gastos e aumentar a produtividade.

Ao mesmo tempo em que gera oportunidades para as organizações qualificarem seus resultados, abre portas também para bons profissionais.

O capital humano é um dos aspectos ainda limitantes ao recurso, o que pode ser bom para você, que busca se capacitar e avançar na carreira.

Seja a partir de uma nova graduação, especialização, MBA ou mestrado, investir nos estudos é essencial para ir além.

A excelência da FIA sustenta-se nas iniciativas de pesquisas realizadas pelos seus diferentes programas institucionais, que desenvolvem atividades nos diversos campos temáticos da administração.

Um dos programas é o LABDATA FIA ( Laboratório de Análise de Dados da FIA), que atua nas áreas de ensino, pesquisa e consultoria em análise de informação utilizando técnicas de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial.

O LABDATA FIA é reconhecido por apresentar os seguintes diferenciais:

1. É um dos pioneiros no lançamento dos cursos de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial no Brasil

2. Os diretores do programa são referências no mercado de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial

3. Mais de 10 anos de atuação, mais de 9 mil alunos formados em mais de 85 turmas

4. Infraestrutura de ponta com 5 laboratórios e aulas 100% práticas voltadas para aplicação de negócios

5. Docentes com sólida formação acadêmica: doutores e mestres em sua maioria com larga experiência de mercado

6. Professor titular e professor assistente em todas as aulas.

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Siga navegando pelo blog da FIA para aprender mais sobre tecnologias e ferramentas que auxiliam na gestão empresarial.

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Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios - FIA

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O que acha de fazer do Big Data o futuro da sua carreira profissional? Se isso ainda soa estranho para você, é bom se atualizar. Quando falamos no conceito de Big Data, nos referimos a uma verdadeira revolução tecnológica, capaz de qualificar os resultados das empresas.

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São todos os meios, técnicas e ferramentas utilizadas para analisar, tirar novos Insights (Ideias) e métricas de toda essa nova realidade dados, pensando por exemplo em um Aplicativo, como Waze ou Instagram, milhões de novas informações são geradas a cada hora e para gerar valor de negócio (Business Insights) esses dados precisam de alguma maneira serem agrupados, consolidados e principalmente Analisados.

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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.

O volume de dados gerado atualmente é monstruoso, todos os dias bilhões de novas informações são geradas globalmente, pense em todos os Apps, Sistemas, TVs, Celulares, aparelhos com IoT (Internet of Things ou Internet das Coisas) que estão capturando, processando e armazenando novos dados. Cada clique que é dado em uma página ou aplicativo é automaticamente guardado para que possa ser Analisado.

Big Data Analytics ou Big Data e Inteligência Analítica

São todos os meios, técnicas e ferramentas utilizadas para analisar, tirar novos Insights (Ideias) e métricas de toda essa nova realidade dados, pensando por exemplo em um Aplicativo, como Waze ou Instagram, milhões de novas informações são geradas a cada hora e para gerar valor de negócio (Business Insights) esses dados precisam de alguma maneira serem agrupados, consolidados e principalmente Analisados.

Aqui entram as ferramentas e técnicas de Big Data Analytics, onde podemos atuar avaliando as necessidades das áreas de negócios (Business Units) ou aplicando algoritimos de Ciência de Dados (Data Science) para categorizar, agrupar e analisar esses dados.

Existem perfis diferentes de trabalho em big data ( vamos falar isso mais para o final do artigo ), mas encontramos : Engenheiros de Dados, Cientistas de Dados, Administradores de Big Data, etc.

Tendências de Big Data

Sempre penso muito antes de responder qualquer questão que foi colocada a mim. Por isso, vamos falar um pouco sobre tudo que cerca o assunto antes de grandes definições. Para quem nunca viu, abaixo está uma pesquisa feita no Google Trends. O termo é pesquisado nos EUA desde sempre, mas em 2011 houve uma explosão de pesquisas tanto aqui, quanto lá na terra do Tio Sam.

Aqui no Brasil, vemos um crescimento constante a partir de 2012 e um pico em Maio/2013, exatamente quando a Veja publicou uma matéria sobre Big Data, não concordo com tudo que estava escrito na matéria, mas isso fica para um post a parte.

Outro gráfico interessante que coloquei abaixo é uma comparação entre as pesquisas sobre Big Data x Business Intelligence, essa pesquisa é Global. Podemos ver que o termo "Business Intelligence" reinou absoluto até o começo desse ano, onde o "Big Data" ultrapassou o termo.

No gráfico abaixo uma comparação entre Data Warehouse x Business Intelligence x Big Data. Em 2006, "Business Intelligence" passou "Data Warehouse" e em 2013, "Big Data" passou "Business Intelligence".

Definição simples DO CONCEITO de BigData

Big Data pode ser definido, de maneira mais simplista, como um conjunto de técnicas capazes de se analisar grandes quantidades de dados para a geração de resultados importantes que, em volumes menores, dificilmente seria possível.

Em tese, podemos definir o conceito de Big Data como um conjunto de dados extremamente amplos que, por isto, necessitam de ferramentas especiais para comportar o grande volume de dados que são encontrados, extraídos, organizados, transformados em informações que possibilitam uma análise ampla e em tempo hábil.

Big Data = Grandes Dados ou Grandes Volumes de Dados?

Alguns DBAs e programadores que conheço migraram seus currículos instantaneamente de "Especialistas em Bancos de Dados" para "Especialistas em Big Data" afinal de contas trabalhavam com bancos de dados de alguns Terabytes (TBs) e teoricamente isso é Big Data. Na verdade não é simplesmente o volume de dados que define o Big Data, o conceito é calcado em um pilar de 3 itens, algumas pessoas falam em 4, mas vamos aos 3 principais:

Volume - Volume dos Dados:

Passamos a falar muito rápido de Gigabytes para Terabytes e agora estamos falando de Petabytes e outros volumes que não vou saber colocar aqui de cabeça para vocês. Hoje são contabilizados em média 12 Terabytes de Tweets diariamente, em 2012 foram gerados cerca de 2.834 Exabytes (que são milhões de Gigabytes) a previsão é que em 2020 se gerem anualmente 40.026 Exabytes de informações.

Velocity - Velocidade:

Hoje para alguns negócios, 1 minuto pode ser muito tempo, detecção de fraudes, liberações de pagamentos, análises de dados médicos ou qualquer outra informação sensível a tempo. A maior parte dos projetos de DW/BI (Data Warehouse e Business Intelligence) ainda tem latência em D-1, ou seja, carregamos o dia anterior. Ainda acreditamos que essa solução se aplique a muitos negócios, porém, para algumas análises, quanto mais próximo do tempo real, maior pode ser o incremento de negócio.

Variety - Variedade:

Big Data também poderia ser considerado como Any Data (qualquer dado), hoje temos capacidade de capturar e analisar dados estruturados e não estruturados, texto, sensores, navegação Web, áudio, vídeo, arquivos de logs, catracas, centrais de ar condicionado, entre outros.

Uma nova série de ferramentas está se tornando parte dos projetos, são as ferramentas de machine data, dados de máquina, quase qualquer aparelho eletrônico hoje em dia tem uma estrutura de dados ou programação, o ponto é que nem todos podem ser acessados (ainda..).

Qual o volume de dados gerado diariamente?

O Facebook armazena, acessa e analisa mais de 50 petabytes de informações geradas pelos usuários, a cada mês são gerados mais de 700 milhões de minutos por mês.

A cada minuto são feitos uploads de 48 horas de vídeos no Youtube, ou seja, nunca ninguém conseguirá assistir todos os vídeos do Youtube.

Diariamente mais de 500 milhões de mensagens são enviadas pelo Twitter, com uma média de 5700 TPS (Twittes per Second ou Mensagens por Segundo), o recorde é de 143.199 TPS.

O Google processa diariamente mais de 3 bilhões de pesquisas em todo o mundo, sendo desse total 15% totalmente inéditas. Seu "motor" de pesquisa rastreia 20 bilhões de sites diariamente, armazenando 100 petabytes de informação. Sem contar todas as informações que as companhias geram diariamente, sejam elas estruturadas ou não.

O que são informações estruturas e não estruturadas?

Consideramos:

Informações estruturadas - aquelas que possuem algum padrão ou formato que pode ser usado na sua leitura e extração dos dados. Dados de bancos de dados, sistemas legados, arquivos texto (sejam csv, txt ou XML).

Informações não estruturadas - não possuem um formato padronizado para leitura, podem ser arquivos Word, Páginas de Internet/Intranet, Vídeos, áudios, entre outros.

Quais ferramentas? não está fácil escolher..

Ok, já sabemos o que é o termo, temos uma ideia do que ele faz, mas qual ferramenta devo escolher? Não quero desanimar ninguém, mas olhando abaixo devem ter mais de umas 100 marcas diferentes em categorias de softwares diferentes também.

Deixei os Twitters dos responsáveis pela figura (Matt Turck e Shivon Zilis) que tiveram tempo e coragem para montar o gráfico acima.

Em Maio/2013 fiz 2 cursos em Chicago-USA no TDWI (www.tdwi.org) com o Professor Krish Krishnan (@datagenius), realmente foram muito bom, um curso bem completo sobre Big Data e outro específico e mais focado no Hadoop.

Gostamos muito do Hadoop, nos parece ser uma suíte muito completa e estamos colocando nossas fichas nele, mas claro, não colocamos todas as fichas na mesma aposta, a não ser que eu tenha certeza para mandar o "All-In" como fazemos no pôquer.

Como essa aposta não é pôquer e tenho um quadro com cerca de 100 tecnologias diferentes, apostamos uma quantidade de fichas no Hadoop, mas guardamos fichas para mais apostas.

Mas é sempre bom ficar atento ao mercado de ferramentas e softwares, como os bancos noSql que são outras vertentes de Big DAta

Existem muitas ferramentas, muitos fabricantes, muitas a definições a acontecer, as perguntas que nos fazem:

Mas qual devo estudar?

Qual é a melhor do mercado?

Qual a mais usada?

Todo esse mercado ainda é muito recente, estamos falando de produtos comerciais que tem 2 ou 3 anos no máximo. Muitas definições estão acontecendo nesse momento. Sabemos que o mercado americano gera a maior parte das tendências de tecnologia mundialmente e pelo que vimos, nem eles ainda tem uma ferramenta ou uma solução principal, ainda está tudo muito fragmentado.

E o meu Data Warehouse, o que acontecerá?

Ainda segundo o Professor Krish Krishnan, os dados oriundos do BigData serão complementares ao Data Warehouse existente, visto que ainda existirão sistemas legados com dados estruturados e bancos de dados, da maneira que fazemos BI hoje.

O grande desafio será integrar os dados das estratégias de BI com as de Big Data, analisar separadamente as informações não é complexo, medir Tweets, Likes do Facebook ou qualquer outro dado não estruturado individualmente.

Passará a ser um grande desafio quando cruzarmos esses dados com Notas Fiscais, Pedidos, Entregas, etc.

QUER TRABALHAR COM BIG DATA?

O profissional que tem interesse em trabalhar na área, deve possuir características tanto técnica como conhecimento em negócios. O caminho que recomendamos e adquirir conhecimento através das ferramentas utilizadas.

Além das ferramentas, o interessado na área deve desenvolver conhecimentos técnicos em programação, Linux e Modelagem de Dados. Conhecer sobre o negócio ou os processos da empresa e ter noções mínimas de estatísticas e matemática aplicada a dados.

As áreas de atuação de um profissional em Big Data podem ser classificadas de 3 maneiras:

ADMINISTRADOR

Responsável por manter os ambientes e ferramentas funcionando. Um profissional mais técnico que necessita de conhecimento em sistemas operacionais, principalmente em Linux, arquitetura de hardware e redes, a fim de, garantir melhor performance das ferramentas.

DESENVOLVEDOR

Responsável por desenvolver os processos de captura, transformação e carga de dados. O perfil do profissional tende a exigir conhecimentos de programação e das ferramentas utilizadas nos processos. Além disso, desenvolve novas rotinas e processos relacionados as necessidades de negócio.

CIENTISTA OU ANALISTA DE DADOS

Responsável por atender as demandas das áreas de negócio ou planejamento da empresa. Está mais ligada as áreas de negócios devendo ter o conhecimento das ferramentas de consulta e acesso aos dados, como noções de estatística.

Definições Rápidas :

Big Data Significado - Os dados que já não são facilmente tratados por tecnologias relacionais atuais, são necessárias novas técnicas como hadoop, nosql, etc. Também consideramos que tenha pelo menos 1 dos 3 V's - Variedade, Velocidade e Volume.

Big Data Artigos - a Internet tem muitos artigos disponíveis sobre o assunto big data, mas vejam em nosso blog

Exemplos de Big Data - Em nossos materiais, temos exemplos de big data, ou converse conosco e podemos mostrar onde usar big data no seu dia a dia - Quero Conhecer Mais

Big Data Wikipedia - as Definições do Wikipedia sempre são interessantes, veja aqui o que temos sobre o Big Data : https://pt.wikipedia.org/wiki/Big_data

Desvantagens do BigData - talvez para empresas as desvantagens podem ser : alto custo, demora no retorno do investimento (ROI), busca por uma demanda para implantar a tecnlogia, mesmo sem ter um problema claro a ser resolvido, entre outros. Para as pessoas um problema grande, pode ser a privacidade, visto os sistemas tem coletados dados sobre todas as movimentações, perfis sociais, etc.

Big Data Analytics - veja nesse nosso artigo um comparativo entre as tecnologias : https://www.cetax.com.br/data-science-vs-big-data-vs-data-analytics/

Big Data Pesquisa - O google é talvez a maior fonte de pesquisa para o assunto big data, use-o sempre !

Agradecimento

Pessoal, agradeço por conseguirem chegar até aqui! Confira outros artigos artigos:

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O que é Big Data ? 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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As 5 principais boas práticas de Big Data

ENTENDA OS REQUISITOS DE NEGÓCIOS.

DETERMINE OS ATIVOS DIGITAIS COLETADOS.

IDENTIFIQUE O QUE ESTÁ FALTANDO.

COMPREENDA QUAIS ANÁLISES DE BIG DATA DEVEM SER APROVEITADAS.

ANALISE OS DADOS CONTINUAMENTE.

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Vamos olhar as principais boas práticas de big data para transformar dados em vantagem.

Big data - a palavra diz tudo - é uma enorme quantidade de dados que são coletados e gerados em organizações, mídias sociais, Internet e várias outras fontes. As organizações que utilizam a análise de big data devem primeiro entender completamente as melhores práticas para big data para poder usar os dados mais relevantes para análise.

Big data oferece inúmeros benefícios para diversos setores, incluindo saúde, varejo, finanças, manufatura, seguros, previdência e muitos mais. Mas de onde vêm todos esses dados? As organizações coletam e geram uma quantidade significativa de dados de várias fontes internas e externas e é crucial gerenciar esses dados com eficiência e segurança. Esses dados extensivos que chegam a uma organização são chamados de big data. Lidar com volumes tão grandes de dados com métodos tradicionais é tedioso; daí surgiu a análise de big data. É imperativo analisar minuciosamente os ativos digitais na organização para obter uma visão da eficácia de quaisquer processos e práticas existentes. A análise de big data ajuda a encontrar padrões nos conjuntos de dados coletados, o que permite que os usuários de negócios identifiquem e analisem tendências de mercado emergentes.

Agora, com o conhecimento do que é big data e o que ele oferece, as organizações devem saber como a análise deve ser praticada para aproveitar ao máximo seus dados. A lista abaixo mostra cinco das melhores práticas para big data:

Analisar e entender os requisitos de negócios e os objetivos organizacionais é o primeiro e mais importante passo que deve ser realizado antes mesmo de alavancar a análise de big data em seus projetos. Os usuários de negócios devem entender quais projetos em sua empresa devem usar a análise de big data para obter o máximo lucro.

A segunda melhor prática de big data é identificar o tipo de dados que chegam à organização, bem como os dados gerados internamente. Normalmente, os dados coletados são desorganizados e em formatos variados. Além disso, alguns dados nunca são explorados (leia dark data), e é essencial que as organizações também identifiquem esses dados.

A terceira prática é analisar e entender o que está faltando. Depois de coletar os dados necessários para um projeto, identifique as informações adicionais que podem ser necessárias para esse projeto específico e de onde elas podem vir. Por exemplo, se você deseja aproveitar a análise de big data em sua organização para entender o bem-estar de seu funcionário, junto com informações como tempo de logout de login, relatórios médicos e relatórios de e-mail, precisamos ter algumas informações adicionais sobre o funcionário, digamos, níveis de estresse. Essas informações podem ser fornecidas por colegas de trabalho ou líderes.

Depois de analisar e coletar dados de diferentes fontes, é hora de a organização entender quais tecnologias de big data, como análise preditiva, análise de fluxo , preparação de dados, detecção de fraude, análise de sentimento e assim por diante, podem ser melhor usadas para os requisitos de negócios atuais . Por exemplo, a análise de big data ajuda a equipe de RH nas empresas no processo de recrutamento a identificar o talento certo mais rapidamente, colaborando nas mídias sociais e portais de emprego usando análise preditiva e de sentimento.

Esta é a melhor prática que uma organização deve seguir quando se trata de big data. Você deve sempre estar ciente de quais dados estão medindo em sua organização e o que está sendo feito com eles. Verifique a integridade de seus dados periodicamente para nunca perder nenhum sinal importante nos dados. Antes de implementar qualquer nova tecnologia em sua organização, é vital ter uma estratégia para ajudá-lo a tirar o máximo proveito dela. Com dados adequados e precisos à sua disposição, as empresas também devem seguir as práticas de big data mencionadas acima para extrair valor desses dados.
Veja mais sobre big data:
Quais as diferenças entre Big Data e Data Warehouse

Qual é a diferença entre Data Science e Big Data Analytics?

Os cinco V's do big data

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As 5 principais boas práticas de Big Data - JOBU

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Vamos olhar as principais boas práticas de big data para transformar dados em vantagem. Big data - a palavra diz tudo - é uma enorme quantidade de dados que são coletados e gerados em organizações, mídias sociais, Internet e várias outras fontes.

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Como os negócios podem obter vantagens do big data?

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Como os negócios podem obter vantagens do big data?

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Por meio do Big Data para negócios é possível gerar insights valiosos a partir da análise de dados para orientar as ações, processos de tomada de decisão e o planejamento estratégico da companhia.

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Você ouviu falar sobre a importância do Big Data para os negócios? Essa pauta agora é uma tendência porque vivemos em um mundo onde os dados são gerados em grande volume. Para se ter uma ideia, só em 2021, a estimativa é de que sejam criados 2.5 quintilhões de bytes todos os dias. É muita coisa!

Tecnologias de dados tornaram-se fundamentais para as estratégias empresariais em razão de sua capacidade de armazenar e processar esse grande volume e variedade. Assim, é possível gerar insights valiosos para orientar as tomadas de decisões e o planejamento estratégico.

Desse modo, investir em Big Data surge como uma solução inteligente para as corporações que querem garantir sua competitividade empresarial na era dos dados.

Neste post, falaremos um pouco sobre a importância do Big Data para negócios, além de suas principais funcionalidades e características.

Vem com a gente!

Qual a importância do Big Data para os negócios?

São inúmeras as vantagens que o Big Data pode ocasionar nas companhias, dentre elas:

a oportunidade de conhecer e fidelizar seus clientes;

redução de custos operacionais;

aperfeiçoamento de produtos.

Dessa forma, por meio dos dados é possível fazer também uma análise profunda dos padrões de comportamentos de consumidores e até mesmo da concorrência, ampliando o conhecimento acerca do próprio negócio e do mercado.

Com a interpretação correta também é possível aumentar consideravelmente o número de insights e ideias inovadoras, bem como melhorar a qualidade das decisões estratégicas e táticas.

A melhor forma de assinalar a importância do Big Data para negócios e ilustrar com exemplos sua influência no mundo empresarial, é esclarecendo quais são os 5 V's que representam a funcionalidade da tecnologia.

Vamos falar um pouco sobre cada uma dessas cinco categorias:

1. Volume (quantidade de dados)

Para se ter uma ideia, é previsto que 175 zetabytes (cerca de 18,7 trilhões de gigabytes) de dados estejam disponíveis digitalmente até 2025, segundo dados da Nodegraph. Esse é o motivo pelo qual o termo " volume " está entre os 5 V's.

Dessa forma, para poder filtrar e selecionar os dados mais relevantes em meio a essa quantidade exorbitante de informações, o trabalho manual humano não é suficiente, concorda? Seria um desperdício de tempo e ineficácia de trabalho tremenda!

É a partir daí que a tecnologia mostra sua importância: o Big Data é fundamental para o armazenamento eficiente e eficaz de uma grande quantidade de dados relevantes para sua empresa.

Portanto, com a filtragem de um maior número de informações, melhores serão os insights recebidos.

2. Variedade (originados de diversas fontes)

Antigamente, todos os dados eram estruturados e organizados em linhas e colunas para facilitar a organização das informações.

Já hoje em dia, nem todos os dados que empresas geram são estruturados, como é o caso de telefonemas, e-mails, cookies, interações em rede social, etc. Essa heterogeneidade daria um trabalho descomunal para se fazer manualmente.

Dessa forma, o Big Data surge como uma tecnologia capaz de compilar dados de forma coerente e clara, facilitando o acesso dos membros da organização a informações provenientes de fontes mais complexas.

3. Velocidade (os dados podem ser contabilizados em tempo real)

A velocidade fala por si só e pode e os dois exemplos acima explicam bem. Afinal, mais de uma vez falamos sobre como o Big Data consegue armazenar e filtrar informações de forma bem mais eficiente e eficaz do que o trabalho humano.

Isso leva para uma maior velocidade no processo de análise de dados se comparado a anos antes do advento da tecnologia.

4. Veracidade (a precisão desses dados)

Imagine o grande volume de dados gerados todos os dias e a velocidade com que eles surgem. Dessa forma, sempre há o risco de haver armazenamento de i nformações incorretas ou incoerentes com as necessidades da empresa.

Entretanto, o Big Data surge com a capacidade de filtrar os dados corretos e relevantes para que minimize a quantidade de informações falsas que venham a surgir da análise.

Portanto, em um exemplo prático, a inteligência de dados pode ajudar a detectar fake news em mídias sociais ou portais jornalísticos, ajudando na divulgação de notícias verdadeiras para o público.

p5. Valor (a transformação dessa grande quantidade de dados em insights para os negócios)

Por fim, o último V representa o termo "valor". Por meio do Big Data para negócios é possível gerar insightsvaliosos a partir da análise de dados para orientar as ações, processos de tomada de decisão e o planejamento estratégico da companhia.

Dessa forma, além da captação, a plataforma oferece análises que permitem que empresas de todo o mundo utilizem a inteligência de dados para prever riscos, identificar oportunidades e guiar seus times de marketing e vendas para tomar decisões mais precisas.

Portanto, esse é um exemplo prático de como o Big Data para negócios é capaz de gerar valor para o seu negócio.

Como implementar técnicas de Big Data no seu negócio?

Essa infinidade de dados disponíveis na rede, como vimos, é muito valiosa para as empresas. Contudo, como acessá-las e selecionar somente aquelas que são realmente relevantes? Para isso, é preciso fazer uso de ferramentas especiais para interpretá-las.

Portanto, quem ainda não conhece os benefícios do uso de Big Data no planejamento, deve levar em consideração que antes de começar a implantar o sistema e fazer mudanças significativas, é recomendável que os profissionais responsáveis pela estratégia tenham também conhecimento em curadoria e automação.

A Cortex pode te ajudar a coletar, enriquecer e analisar os dados para entender melhor sobre o seu mercado e tomar decisões assertivas.

Fale com um de nossos especialistas e conheça mais sobre as soluções que podem ajudar o seu negócio a crescer.

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Cortex Intelligence Analista de Conteúdo da Cortex

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Big Data para negócios: como os dados podem ajudar empresas

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Você ouviu falar sobre a importância do Big Data para os negócios? Essa pauta agora é uma tendência porque vivemos em um mundo onde os dados são gerados em grande volume. Para se ter uma ideia, só em 2021, a estimativa é de que sejam criados 2.5 quintilhões de bytes todos os dias.

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Alguns dos problemas enfrentados incluem conhecimento inadequado sobre as tecnologias envolvidas, privacidade dos dados e capacidades analíticas inadequadas das organizações. Muitas empresas também enfrentam a falta de habilidades para lidar com tecnologias de Big Data.

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Os projetos de Big Data se tornaram uma parte normal dos negócios - mas isso não significa que o Big Data seja fácil. Os desafios de Big Data são inúmeros.

De acordo com a Pesquisa Executiva de Big Data da NewVantage Partners 2017, 95% dos líderes empresariais da Fortune 1000 entrevistados disseram que suas empresas realizaram um projeto de Big Data nos últimos cinco anos.

No entanto, menos da metade (48,4%) disse que suas iniciativas de Big Data alcançaram resultados realmente mensuráveis.

Um relatório de outubro de 2016 do Gartner descobriu que as organizações estavam travando no estágio piloto de suas iniciativas de Big Data. "Apenas 15% das empresas relataram implantar seu projeto de Big Data na produção, um número efetivamente inalterado em relação ao ano passado (14%)", disse a empresa.

Claramente, as organizações estão enfrentando alguns desafios importantes quando se trata de implementar suas estratégias na área.

E, de fato, a Pesquisa de Dados e Análises do IDG Enterprise de 2016 descobriu que 90% dos entrevistados e entrevistadas relataram ter enfrentado desafios relacionados a seus projetos de Big Data.

Então, quais são esses desafios?

E o mais importante, o que as organizações podem fazer para superá-los?

Antes de nos aprofundarmos nos desafios de Big Data mais comuns, devemos primeiro definir a expressão.

Não há um número definido de gigabytes, terabytes ou petabytes que separa o Big Data dos "dados de tamanho médio".

Os armazenamentos de dados estão crescendo constantemente, então o que parece ser uma grande quantidade de dados agora pode parecer uma quantidade perfeitamente normal em um ou dois anos.

Além disso, cada organização é diferente, portanto, a quantidade de dados que parece desafiadora para uma pequena loja de varejo pode não parecer muito para uma grande empresa de serviços financeiros.

Em vez disso, a maioria das pessoas especialistas define o Big Data de acordo com "os três V's":

Volume. Big Data é qualquer conjunto de dados tão grande que a organização que os possui enfrenta desafios relacionados ao armazenamento ou processamento. Na realidade, tendências como comércio eletrônico, mobilidade, mídia social e Internet das Coisas (IoT) estão gerando tantas informações que quase todas as organizações provavelmente atendem a esse critério;

Velocidade. Se a sua organização está gerando novos dados em um ritmo rápido e você precisa apresentar respostas em tempo real, você tem a velocidade associada ao Big Data. A maioria das organizações envolvidas em comércio eletrônico, mídia social ou IoT satisfaz essa vertente;

Variedade. Se seus dados residem em muitos formatos diferentes, eles possuem a variedade associada ao Big Data. Por exemplo, os armazenamentos de Big Data normalmente incluem mensagens de e-mail, documentos de processamento de texto, imagens, vídeo e apresentações, bem como dados que residem em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais estruturados (RDBMSes).

Essas três características causam muitos dos desafios que as organizações encontram em suas iniciativas de Big Data.

Neste post, vamos falar sobre os 7 principais obstáculos do processo. Acompanhe!

O desafio mais óbvio associado ao big data é simplesmente armazenar e analisar todas essas informações.

Em seu relatório Digital Universe, o IDC estima que a quantidade de informações armazenadas nos sistemas de TI do mundo dobra a cada dois anos.

Em 2020, a quantidade total é suficiente para encher uma pilha de comprimidos que vai da Terra à Lua 6,6 vezes. E as empresas são responsáveis ​​por cerca de 85% dessas informações.

Muitos desses dados não são estruturados, o que significa que não residem em um banco de dados. Documentos, fotos, áudio, vídeos e outros dados não estruturados podem ser difíceis de pesquisar e analisar.

Não é nenhuma surpresa, então, que o relatório do IDG descobriu que: "(...) gerenciar dados não estruturados está sendo um desafio que aumentou de 31% em 2015 para 45% em 2016, por exemplo".

Para lidar com o crescimento dos dados, as organizações estão se voltando para uma série de tecnologias diferentes.

Quando se trata de armazenamento, a infraestrutura convergente e hiperconvergente e o armazenamento definido por software podem tornar mais fácil para as empresas dimensionar seu hardware.

E tecnologias como compactação, desduplicação e classificação por níveis podem reduzir a quantidade de espaço e os custos associados ao armazenamento de Big Data.

No lado do gerenciamento e análise, as empresas estão usando ferramentas como bancos de dados NoSQL, Hadoop, Spark, software de análise de Big Data, aplicativos de inteligência de negócios, inteligência artificial e Machine Learning para ajudá-los a vasculhar seus armazenamentos de Big Data (para encontrar os insights de que suas empresas precisam).

Obviamente, as organizações não querem apenas armazenar seu Big Data - elas querem usar os dados para atingir as metas de negócios.

De acordo com a pesquisa NewVantage Partners, os objetivos mais comuns associados a projetos de Big Data incluíam:

Diminuição de despesas por meio de estratégias de custos operacionais;

Estabelecimento de uma cultura baseada em dados;

Criação de novos caminhos para inovação;

Aceleração da velocidade com que novos recursos e serviços são implantados;

Lançamento de novas ofertas de produtos e serviços.

Todas essas metas podem ajudar as organizações a se tornarem mais competitivas - mas somente se elas puderem extrair insights de seus Big Data e, em seguida, agir de acordo com essas informações rapidamente.

A Pesquisa Global de Dados e Análise de 2016 da PwC demonstrou que: "Todo mundo quer que a tomada de decisões seja mais rápida, especialmente nos setores bancário, de seguros e de saúde".

Para alcançar essa velocidade, algumas organizações estão buscando uma nova geração de ETL e ferramentas analíticas que reduzem drasticamente o tempo que leva para gerar relatórios.

As empresas estão investindo em softwares com recursos de análise em tempo real que lhes permite responder aos desenvolvimentos no mercado imediatamente.

Para desenvolver, gerenciar e executar esses aplicativos que geram insights, as organizações precisam de profissionais com habilidades de Big Data, certo?

Esse cenário aumentou a demanda por especialistas em Big Data - e os salários desses cargos aumentaram dramaticamente como resultado.

Em 2017, o Robert Half Technology Salary Guide relatou que os engenheiros de Big Data estavam ganhando entre $135.000 e $196.000 (em média) por ano, enquanto os salários dos cientistas de dados variavam de $116.000 a $163.500 anualmente.

Mesmo os analistas de inteligência de negócios eram muito bem pagos, ganhando de $118.000 a $138.750 por ano.

Para lidar com a escassez de talentos, as organizações têm algumas opções.

Primeiro, muitos estão aumentando seus orçamentos e seus esforços de recrutamento e retenção.

Em segundo lugar, eles estão oferecendo mais oportunidades de treinamento para seus funcionários atuais, na tentativa de desenvolver o talento de que precisam internamente.

Terceiro, muitas organizações estão buscando por tecnologias. Elas estão comprando soluções de análise com recursos de autoatendimento e/ou Machine Learning. Projetadas para serem usadas por profissionais sem um diploma de ciência de dados, essas ferramentas podem ajudar as organizações a atingir seus objetivos de Big Data (mesmo que a empresa não tenha especialistas na equipe).

A variedade associada ao Big Data leva a desafios na integração de dados.

O Big Data vem de muitos lugares diferentes - aplicativos corporativos, fluxos de mídia social, sistemas de e-mail, documentos criados por funcionários, etc.

Combinar todos esses dados e reconciliá-los, para que possam ser usados ​​para criar relatórios, pode ser incrivelmente difícil.

Os(as) fornecedores(as) oferecem uma variedade de ETL e ferramentas de integração de dados projetadas para tornar o processo mais fácil, mas muitas empresas afirmam que essas estratégias ainda não resolveram o seu problema de integração de dados.

Em resposta, muitas empresas estão se voltando para novas soluções de tecnologia.

No relatório do IDG, 89% dos entrevistados e entrevistadas disseram que suas empresas planejavam investir em novas ferramentas de Big Data nos próximos 12 a 18 meses.

Quando questionados sobre quais tipos de ferramentas eles planejavam comprar, a tecnologia de integração ficou em segundo lugar na lista, atrás do software de análise de dados.

Intimamente relacionado à ideia de integração de dados está a ideia de validação de dados.

Frequentemente, as organizações estão obtendo dados semelhantes de sistemas diferentes, e os dados nesses sistemas diferentes nem sempre coincidem.

Por exemplo, o sistema de comércio eletrônico pode mostrar vendas diárias em um determinado nível, enquanto o sistema de planejamento de recursos empresariais (ERP) tem um número ligeiramente diferente. Ou o sistema de registro eletrônico de saúde (EHR) de um hospital pode ter um endereço de uma paciente, enquanto uma farmácia parceira tem um endereço diferente no seu registro.

O processo de obter a concordância desses registros, bem como garantir que eles sejam precisos, utilizáveis ​​e seguros, é chamado de governança de dados.

Na Pesquisa de Maturidade de Big Data da AtScale de 2016, a área de crescimento mais rápido mais citada pelos entrevistados e entrevistadas foi a de governança de dados.

Resolver os desafios da governança de dados é um processo muito complexo que geralmente requer uma combinação de mudanças de política e tecnologia na empresa.

As organizações costumam criar um grupo de pessoas para supervisionar a governança de dados e escrever um conjunto de políticas e procedimentos.

Elas também podem investir em soluções de gerenciamento de dados projetadas para simplificar a governança de dados e para ajudar a garantir a precisão dos armazenamentos de Big Data - e dos insights derivados deles.

A segurança também é uma grande preocupação para organizações com grandes armazenamentos de dados.

Afinal, alguns armazenamentos de Big Data podem ser alvos atraentes para hackers ou ameaças persistentes avançadas (APTs).

A maioria das organizações, contudo, parece acreditar que seus métodos de segurança de dados existentes também são suficientes para suas necessidades de Big Data.

Entretanto, na pesquisa do IDG, menos da metade das pessoas entrevistadas (39%) disse que estava usando medidas de segurança adicionais para seus repositórios ou análises de Big Data. Entre aqueles que usam medidas adicionais, as mais populares incluem controle de identidade e acesso (59%), criptografia de dados (52%) e segregação de dados (42%).

Não são apenas os aspectos tecnológicos do Big Data que podem ser desafiadores - as pessoas envolvidas nesse processo também podem ser um problema.

Na pesquisa da NewVantage Partners, 85,5% dos entrevistados(as) disseram que suas empresas estavam comprometidas com a criação de uma cultura orientada a dados, mas apenas 37,1% disseram que tiveram sucesso com esses esforços.

Quando questionados sobre os impedimentos para essa mudança de cultura, os entrevistados apontaram três grandes obstáculos dentro de suas organizações:

Alinhamento organizacional insuficiente (4,6%);

Falta de adoção e compreensão da gerência intermediária (41,0%);

Resistência comercial ou falta de compreensão sobre a importância do Big Data (41,0%).

Para que as organizações aproveitem as oportunidades oferecidas pelo Big Data, elas terão que fazer algumas coisas de maneira diferente do que estão fazendo hoje.

E esse tipo de mudança pode ser extremamente difícil para grandes organizações.

O relatório da PwC recomendou: "Para melhorar os recursos de tomada de decisão em sua empresa, você deve continuar a investir em líderes fortes que entendem as possibilidades dos dados e que desafiam os negócios".

Uma maneira de estabelecer esse tipo de liderança é nomear uma diretora ou diretor de dados (um passo que a NewVantage Partners disse que 55,9% das empresas da Fortune 1000 deram).

Mas, com ou sem uma diretora de dados, as empresas precisam de executivos, diretores e gerentes que se comprometam a superar seus desafios de Big Data se quiserem permanecer competitivas na economia cada vez mais orientada a dados.

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Os projetos de Big Data se tornaram uma parte normal dos negócios - mas isso não significa que o Big Data seja fácil. Os desafios de Big Data são inúmeros. De acordo com a Pesquisa Executiva de Big Data da NewVantage Partners 2017, 95% dos líderes empresariais da Fortune 1000 entrevistados disseram que suas empresas realizaram um projeto de Big Data nos últimos cinco anos.