O mundo nunca produziu tantos dados, principalmente devido à digitalização. Smartphones, redes sociais, media sociais, serviços online, objetos conectados, etc. A quantidade de informações que transita diariamente na web é absolutamente gigantesca e aumenta exponencialmente com o tempo. É o que se chama Big Data. Uma vez armazenados, esses dados podem ser processados e analisados com ferramentas avançadas, oferecendo assim inúmeras vantagens às organizações que sabem utilizá-los.
O que é o Big Data?
O Big Data, que se pode traduzir por « megadados » ou « grandes dados » em francês, refere-se ao conjunto de dados de muito grande volume, coletados e depois armazenados em uma base digital. Eles podem ser posteriormente analisados e utilizados pelas organizações, no âmbito de estratégias de marketing e comerciais, por exemplo. O Big Data não pode ser gerido por técnicas clássicas de tratamento de dados, mas requer sistemas e ferramentas muito avançadas.
Esses megadados são caracterizados pelos 3 V:
- Volume (a quantidade de dados)
- Variedade (os diferentes tipos de dados)
- Velocidade (rapidez de processamento dos dados)
A essas três características identificadas pelo analista Doug Laney em 2001, adicionaram-se outros V, como a Veracidade, o Valor e a Variabilidade.
Para resumir, o termo Big Data engloba os dados volumosos, mas também seu armazenamento, sua análise, seu partilhamento, bem como as ferramentas e técnicas utilizadas para o tratamento e análise de toda essa massa de informações.
Os tipos de Big Data
Dados estruturados
São dados que possuem uma estrutura e um formato fixos, definidos e organizados com o objetivo de facilitar seu tratamento e análise. Pode tratar-se, por exemplo, de detalhes sobre uma pessoa ou empregado de uma empresa, apresentados de forma estruturada (nome, endereço, sexo, idade, cargo, salário, etc.).
Dados não estruturados
São dados não organizados, portanto, sem um formato definido ou estrutura própria (fotos, vídeos, ficheiros audio, comentários, etc.). Sua análise é mais difícil e requer muito mais tempo do que a dos dados estruturados.
Dados semiestruturados
Estes podem conter os dois formatos de dados anteriores (estruturados e não estruturados). São dados desorganizados, mas que podem ser associados a dados organizados.
Porquê o Big Data é importante?
O Big Data apresenta vantagens para uma ampla gama de organizações, desde empresas a profissionais de saúde, passando por instituições financeiras, governamentais e educativas. É importante não pela quantidade de dados que representa, mas sim e sobretudo pela forma como esses dados são utilizados. Com efeito, se utilizado da forma correta, o Big Data é capaz de analisar de forma muito precisa fatos passados, prever eventos e recomendar ações.
No contexto de uma empresa, por exemplo, proporciona uma melhoria das operações, uma modelação do comportamento dos clientes, uma otimização do serviço ao cliente, um refinamento das estratégias comerciais e de marketing, uma melhoria da experiência do cliente, uma melhor identificação dos riscos potenciais e a implementação de soluções eficazes para os contornar.
No final, o Big Data irá gerar uma redução de custos, uma decisão mais informada e rápida, a criação de produtos/serviços que respondem às necessidades dos clientes, resultando assim num aumento da rentabilidade. Constitui, portanto, uma vantagem competitiva significativa para as organizações que sabem utilizá-lo.
As principais ferramentas do Big Data
As ferramentas de Big Data estão constantemente a melhorar para poderem acompanhar a rápida, importante e constante evolução desta enorme massa de dados. Entre as mais conhecidas, podemos citar Hadoop, Cassandra, Apache Spark, Storm e RapidMiner. Estes softwares têm como objetivo processar e analisar o Big Data, com várias funcionalidades adicionais conforme a ferramenta escolhida.
