O que é Big Data?

Big Data é o termo usado para descrever grandes volumes de dados; os Big Data são cada vez mais relevantes à medida que a sociedade se depara com um aumento sem precedentes no número de informações geradas a cada dia.

Por | @oficinadanet Tecnologia

Bancos, companhias aéreas, operadoras de telefonia, redes de varejistas, são exemplos de empresas que circulam com grandes volumes de informação. Mas será que essas organizações sabem o que fazer e como usar tanta informação? Hoje em dia é muito comum que pequenas e grandes empresas utilizem dos dados retidos para conquistar novos clientes, fidelizar os já existentes e fazer a empresa crescer. Realmente não adianta ter um número expressivo de dados se eles não forem aproveitados de forma eficaz e inteligente. É aí que entra o conceito de Big Data: um termo que ficou conhecido nos anos 2.000 e, desde então, tem sido importantíssimo não apenas no meio corporativo, mas em diversas áreas.

Conceito

Podemos definir Big Data como os conjuntos de dados de grande volume e que necessitam de ferramentas especiais para lidar com grandes quantidades, de forma que todas as informações possam ser encontradas, analisadas e também aproveitadas no tempo necessário.

Um exemplo para isso é a quantidade de transações bancárias que ocorrem no mundo a cada segundo, o tráfego de dados de operadoras de celulares, gerenciamento de uma cadeia de empresas e também as redes sociais, que podem determinar vários fatores através das informações dos bancos de dados. Enfim, esses são apenas alguns exemplos entre os vários existentes.

Ao ter controle de todos os dados de forma contínua e organizada, uma empresa consegue melhorar um produto, ou mesmo desenvolver uma estratégia de marketing mais eficaz, além disso, é possível ter controle dos gastos, investimentos e resultados.

Big Data é um nome que surgiu na mídia recentemente, mas como vimos, pode ser decisivo em uma empresa. Apesar do termo recente, a ideia de usar da melhor forma o banco de dados de uma companhia não é de hoje.

A proposta principal do Big Data é oferecer uma abordagem ampla no modo de tratar o conjunto de dados e assim tornar todo o resultado mais eficiente e preciso. Vale notar que o conceito de Big Data leva em consideração além da quantidade de dados, também a velocidade de análise e disponibilização deles, bem como a relação entre eles.

Big Data e sua real importância

O acúmulo de dados não surgiu agora, há muito tempo eles serviam, igualmente como hoje, para organizar, guardar e analisar tudo o que acontecia em uma empresa ou instituição. No entanto, nos tempos modernos esse tipo de organização teve mudanças, com computadores cada vez mais modernos e ainda com softwares mais precisos a análise de dados ficou ainda mais precisa e também mais rápida.

Por enquanto tratamos o Big Data apenas no setor de negócios de grande porte, porém, devemos levar em consideração que em um futuro próximo todos os eletrodomésticos deverão estar conectados à internet, e assim, mais dados serão gerados todos os dias. É chamada internet das coisas.

Com as novas tecnologias há um aumento muito grande de informações no mundo todo, e assim, empresas, governos e quaisquer outras instituições precisam saber lidar com tais informações da melhor forma possível. O Big Data possui essa função, ou seja, ajudar na organização e análise dos dados para obtenção de informação em tempo real. Por falar nisso, você já pensou em quanta informação é gerada na internet? Então clica aqui e dá uma espiadinha no número real de dados produzidos neste momento na internet. 

 

Os cinco “Vs” do Big Data

Especialistas tentaram resumir o termo Big Data com base do conceito dos cinco “Vs”: volume, velocidade e variedade, com os fatores veracidade e valor aparecendo posteriormente.

Volume: é considerada a quantidade de dados de grande escala, que crescem exponencialmente.

Velocidade: Para conseguir obter o resultado desejado na solução de problemas, por exemplo, o tratamento de dados deve ser feito de forma rápida, em tempo real. Assim, uma empresa, caso detecte algum empecilho, necessita que os seus dados estejam todos dispostos e ainda que possam atender a demanda em tempo hábil.

Variedade: O grande volume de dados que temos atualmente é resultante da diversidade de informações. Sabemos que é possível encontrar dados em vários formatos, como os estruturados, isto é, armazenados em bancos como PostgreSQL e Oracle, e outros dados localizados em outras várias fontes,  como documentos, imagens, vídeos, etc. Assim, a variedade precisa ser lidada como um todo, talvez um determinado dado não seja útil se não for associado a outro.

Veracidade: Os dados precisam ser confiáveis, lidar com os outros fatores, como volume, velocidade e variedade pouco adianta se não forem reais. Assim sendo, é necessário que haja o máximo possível de consistência dos dados.

Valor: O valor, em questão, é resultante da combinação de todos os aspectos citados acima. Assim, o resultado não terá sentido algum se não trouxer benefícios significativos e que compensem todo o investimento.

Com os itens citados acima é determinada a noção de Big Data. Porém, especialistas acreditam que não é necessário a combinação de todos os fatores para considerar o Big Data.

Veja este vídeo explicativo elaborado e produzido por um canal do Youtube, o Nerdologia. O vídeo explica de forma mais informal o conceito de Big Data e ainda cita alguns dos exemplos mais bem sucedidos de Big Data. Confira.

Onde e como o big data é, ou pode ser, usado?

De forma rápida e em tempo real o conjunto de dados pode ser uma ferramenta muito útil não só para as pequenas e grandes empresas alavancarem os seus negócios com ações de marketing como, por exemplo, com SMS personalizados, baseados nos conhecimentos aprofundados sobre o perfil dos clientes, mas também em diversos setores. Cada vez mais o big data pode ser expandido com as novas possibilidades que a era digital oferece por meio dos avanços tecnológicos. Um bom exemplo disso são as muitas áreas onde o big data pode ser aplicado pela administração pública para facilitar a rotina e melhorar as experiências da população. Veja alguns modelos de iniciativas modernas e úteis com a tecnologia de dados que também podem ser o caminho para transformar metrópoles em cidades inteligentes.

Sáude: Por meio de ferramentas de automonitoramento, como acessórios ou até aplicativos que reúnem dados pessoais e avaliam as condições de saúde diariamente de determinada pessoa e que e pode emitir um alerta para médicos, antecipando uma consulta ou, prever situações de risco e garantir o socorro, disparando um chamado urgência aos socorristas.

Transporte: Sensores distribuídos em veículos e estradas poderão coletar e analisar informações, em tempo real, sobre o tráfego e criar soluções como, por exemplo, a reconfiguração da ordem dos semáfaros para que trânsito flua melhor. Esses sensores contribuem para o que é chamado de trânsito ecológico, onde há mais segurança, menos engarrafamento e, por consequência, diminuição de poluentes.

Previsão meteorológica: Um sistema com Big Data faz uma análise dos dados e fornece informações úteis para pessoas que dependem do clima para realizar as suas atividades diárias, principalmente, profissionais como agricultores, pescadores e surfistas. Com uma previsão detalhada, acertiva e antecipada é possível evitar que danos maiores, causados por sinistros naturais, peguem as pessoas desprevenidas.

Meio ambiente: O conjunto de dados também pode ser usado para monitorar e reaproveitar o consumo de água e energia, tanto em residências, quanto em empresas e espaços públicos.

Educação: Escolas podem compilar as informações de cada aluno, como um raio x do estudante, e, avaliando o que os dados indicam, formular um método de ensino apropriado a cada perfil. Além disso, pode utilizar do mesmo raio x para incentivar e desenvolver as vocações de alunos que estão se encaminhando para a vida acadêmica.

Data Warehouse 

Um armazém de dados, tradução literal de Data Warehouse, nada mais é que um grande depósito de dados armazenados ordenadamente por assuntos. Estas informações não podem sofrer alterações, uma vez que algo seja alterado, uma nova informação é armazenada. Um Data Warehouse difere-se de um Big Data pelo fato de ser um local organizado para proveito da empresa que o detém, como por exemplo uma grande fábrica de parafusos, cujo assunto mais importante é a sua produção; posteriormente, para esta determinada empresa, o assunto secundário seriam os seus clientes. Outra comparação válida é com Database. As diferenças e semelhanças entre esses modelos de banco de dados podem ser conferidas no quadro a seguir.

  Database  Data Warehouse 
Definição Qualquer conjunto de dados organizados para o armazenamento, acessibilidade e recuperação. Um banco de dados que integra cópias de dados de transações dos sistemas de origem e os dispoem para uso e análise.
Tipos  Existem diferentes tipos de bancos de dados, mas o termo que geralmente se aplica a um banco de dados é o OLTP (sigla em inglês para Processamento de Transações em Tempo Real). Um data warehouse é um banco de dados OLAP (Online Analytical Processing). Uma observação importante sobre este tipo de banco de dados: nem todos os OLAPs são iguais. Eles se diferem de acordo com a forma como os dados são modelados. A maioria dos armazéns de dados empregam um modelo de dados dimensional.
Similaridades  Ambos os OLTP e OLAP armazenam sistemas e gerenciam dados em forma de tabelas, colunas, índices, chaves, pontos de vista e tipos de dados. Ambos usam SQL para a consulta das informações.
Como usar Usado para uma única aplicação, um único banco de dados. O OLTP permite que o processo transacional seja rápido e ocorra em tempo real.
Acomoda dados para qualquer número de aplicações: um armazém de dados é igual a infinitas aplicações e databases. É usado para orientar a análise e a tomada de decisões dentro de uma organização. 
Service Level Agreement (SLA)  Bancos de dados OLTP normalmente devem atender um tempo de atividade de 99,99%. Os dados estão disponíveis em tempo real para suprir as necessidades de uma organização. Com bancos de dados OLAP, SLAs são mais flexíveis, porque o tempo de inatividade ocasional para cargas de dados é esperado. Os dados são atualizados dos sistemas de origem, conforme necessário (normalmente a cada 24 horas). Eles servem para tomadas de decisões de análise de tendências e de negócios históricos.
Otimização  Otimizado para executar operações de leitura e escrita de transações de um único ponto. Um banco de dados OLTP deve entregar uma resposta em poucos segundos no tempo de resposta. Otimizado para eficiência de leitura, recuperação de grandes conjuntos de dados e para agregar informações.  A armazenagem de dados é projetada para lidar com grandes consultas analíticas.
Organização dos dados Uma estrutura de banco de dados OLTP apresenta tabelas muito complexas que junta dados normalizados e estruturados de tal forma que nenhuma ninformação é duplicada. É por relacionar dados que o banco de dados proporciona eficiência de armazenamento e de processamento, o que permite os poucos segundos em tempo de resposta. Em uma estrutura de banco de dados OLAP, os dados são organizados especificamente para facilitar a comunicação e análise, não para bater as necessidades transacionais rápidas. Os dados são desnormalizados para melhorar o tempo de resposta de consultas analíticas e proporcionar facilidade de uso para usuários corporativos. 
Análises  Para realizar pesquisas analíticas, geralmente, esses bancos de dados requerem o conhecimento de um desenvolvedor ou administrador familiarizado com a aplicação. Consultas analíticas são muito mais fáceis de executar. Isso significa que os usuários não precisam ser técnicos, apenas ter um pouco mais de conhecimento para preencherem suas próprias possibilidades e demandas.Quando se trata de análise de dados, uma lista estática é insuficiente. Há uma necessidade intrínseca para agregar e resumir os dados. 

 

E aí, você usa na sua empresa um banco de dados para conquistar os clientes e evoluir o seu negócio? Conta para nós o quanto essa ferramenta é importante para o seu empreendimento! 

 

Fontes: IBM, Infowester, BigdataUniversity

Mais sobre: bigdata informações banco de dados
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