Diversos dados são gerados a todo momento, seja através de aplicações na internet ou dispositivos conectados na rede.

Para lidar com esse volume de informações, foi necessário o desenvolvimento de tecnologias, como o Big Data.

Para se ter uma ideia, por exemplo, é através do big data que máquinas ficam mais inteligentes, algoritmos funcionam e até uma operação de crédito é aprovada em um banco.

Deseja saber mais? Neste texto vamos falar sobre seu funcionamento, as diferenças entre os tipos de dados e como está o mercado de trabalho na área.

Fique com a gente!

O que é Big data?

Big Data

Big data se trata de uma grande quantidade de dados complexos e variados. A velocidade com que esses dados chegam tende a ser cada vez maior. Dessa forma, não é possível gerenciá-los com sistemas tradicionais de processamento de dados.

Entenda a história do Big data!

Datacenters

Os primórdios do Big Data se iniciam na década de 60. Apesar da quantidade limitada de dados, os primeiros datacenters e a criação do banco de dados relacional foram o pontapé inicial para a área. 

A era dos serviços online

Em meados de 2005, a quantidade de dados gerados diariamente por redes sociais, como o Facebook, e serviços, como o YouTube, começaram a tomar forma. Desse modo, foi projetado o Hadoop, um sistema de armazenamento de dados em massa.

Disparada do Big data

O Hadoop abriu as portas para o crescimento do Big Data. A partir dele, novos serviços foram criados, como o Spark. Além disso, o volume de dados continuou crescendo e novas ferramentas para lidar com os dados coletados começaram a se popularizar, como é o caso do NoSQL.

Internet da Coisas (IoT)

Com o tempo, não só pessoas produziam dados, mas também objetos. Cada vez mais dispositivos estavam conectados à rede e gerando dados sobre desempenho e experiência de uso. Além disso, o surgimento do aprendizado de máquina também contribuiu para a produção de dados em grande escala.

Serviços em nuvem

O mais recente melhoramento da área se trata dos serviços em nuvem. Com isso, coletar dados em massa se tornou muito mais escalável. Apesar disso, o Big Data ainda tem muito para ser explorado e para evoluir.  

Como o Big data funciona?

Integração

Trata-se do agrupamento de dados de diferentes origens. O processamento desses dados requer tecnologias que estejam adaptadas para lidar com grandes quantidades de informação. Desse modo, essa fase tem por finalidade garantir que os dados coletados sejam processados e formatados de modo que possam ser utilizados posteriormente.

Gerenciamento

Trata-se do armazenamento dos dados, que podem ser dispostos localmente, em serviços de nuvem ou em ambos os locais. Recentemente, os serviços em nuvem têm se tornado populares, pois oferecem uma variedade de opções de processamento e recursos de manipulação.

Análise

A última fase tem por objetivo analisar os dados que foram coletados e armazenados. Isso permite a criação de diferentes relatórios, que podem ser utilizados para a tomada de decisão. Os dados também podem ser usados como modelo para o aprendizado de máquina.

O que é Big Data Analytics?

Big Data Analytics se trata da análise dos dados coletados. A partir dessa análise, podem ser tiradas conclusões que auxiliarão na tomada de decisão da organização em diversos setores.

Quais os diferentes tipos de dados? 

a) Dados estruturados 

São dados que já foram organizados e classificados. São exemplos as planilhas e tabelas, que seguem critérios de organização e padronização. 

b) Dados não estruturados

São dados que não possuem ainda uma organização ou classificação. Como exemplo, podemos citar conjuntos de dados que tenham imagens junto a blocos de textos e dados numéricos.

c) Social Data

Social Data ou dados sociais, se tratam de informações coletadas de perfis e comportamentos humanos. As redes sociais são um grande exemplo de Social Data. Nelas, são armazenados diversos dados sobre hábitos, gostos e interações de diversas pessoas usuárias, diariamente. A partir desses dados, é possível fazer previsões e visualizar tendências.

d) Enterprise Data

São dados corporativos. Esses dados estão relacionados às pessoas integrantes de uma organização e auxiliam no dia a dia da empresa.

e) Data of Things

São dados produzidos por objetos. Esses dados são provenientes de dispositivos conectados à rede e que monitoram métricas de desempenho e padrões de uso.

Quais são os 7 Vs do Big Data?

1 – Volume

Trata-se da velocidade com que um grande volume de dados é agrupado por segundo. Os dados podem ser diversos, como fotos, imagens, textos, e-mails, entre outros.

2 – Variedade

Trata-se do formato dos dados. Desse modo, os dados podem ser estruturados ou não estruturados. 

3 – Velocidade

Diz respeito à velocidade com que os dados são manipulados. Analisar grandes quantidades de dados em questão de instantes é essencial para diversos serviços, como redes sociais e transações financeiras.

4 – Veracidade

A veracidade, como o nome sugere, analisa se os dados coletados são verdadeiros. Este aspecto é fundamental para a verificação de informações e notícias falsas.

5 – Valor

Diz respeito à capacidade dos dados coletados de trazerem valor para uma organização ou instituição. Os dados devem servir como base para a tomada de decisões.

6 – Volatilidade

Trata-se da variação do volume de dados, podendo haver picos em que eles aumentam rapidamente e podem afetar a capacidade de processamento e gerenciamento. 

7 – Visualização

Trata-se da forma como os dados são apresentados. De modo geral, eles devem ser acessíveis e legíveis. 

Quais as principais aplicações do Big data? Conheça 4 casos de uso!

A seguir, veremos quatro casos de uso onde o Big Data pode ser aplicado.

Machine Learning

Machine Learning ou aprendizado de máquina é um sistema autônomo, que pode tomar decisões e modificá-las de acordo com regras lógicas. Para isso, o Big data é uma peça chave, uma vez que o sistema necessita de uma grande quantidade de dados para realizar análises e determinar o comportamento que deverá ser executado. 

Prevenção de fraudes

A prevenção de fraudes é outra área em que o Big Data pode ser aplicado. A partir do volume de dados coletados, ele pode analisar a conformidade das informações que estão sendo recebidas e rapidamente atualizar relatórios. 

Prever demanda

Grandes empresas, como a Netflix, utilizam Big Data para prever a demanda de um novo produto ou serviço que será lançado. Com base em atributos de produtos e serviços que fizeram sucesso no passado, essas empresas podem criar modelos preditivos. Esses modelos serão capazes de mensurar a demanda que um novo lançamento vai gerar, com base na presença dos parâmetros analisados.

Experiência da pessoa usuária

O Big Data também pode ser utilizado para analisar a experiência da pessoa usuária. A partir de dados coletados em redes sociais e dispositivos conectados à rede, é possível analisar com maior precisão o comportamento das pessoas ao utilizarem estes produtos. Assim, a partir dos resultados obtidos, é possível criar experiências mais assertivas, como anúncios personalizados, por exemplo. 

Quais os benefícios do Big Data?

Os principais benefícios do Big Data consistem em resultados mais confiáveis e personalizados. Graças à enorme quantidade de informações analisadas, a tomada de decisão baseada nos relatórios gerados por esse sistema são mais precisos. Além disso, podem ser criados produtos e serviços mais assertivos para cada tipo de pessoa, como anúncios, por exemplo. 

Quais os principais desafios de usar o Big data?

O Big data apresenta hoje três grandes desafios:

  • Volume: com o volume de dados crescendo dia após dia, ainda é um desafio conseguir armazená-los de forma eficiente;
  • Utilidade: outro ponto é a utilidade dos dados coletados. Separar as informações que realmente são relevantes exige um trabalho significativo e minucioso;
  • Tecnologia: desenvolver tecnologias a tempo suficiente para acompanhar o ritmo de crescimento dos dados tem se tornado algo cada vez mais complexo.

Quais as diferenças entre Data Science, Big Data & Data Analytics?

O Data Science é uma ramificação do Big Data. Essa área tem por finalidade o estudo da grande quantidade de dados coletada, a partir do uso de algoritmos e estatística. O Data Analytics, por sua vez, pode ser utilizado dentro do Data Science, mas tem por objetivo transformar uma quantidade menor de dados em informação, focando em sua apresentação e compreensão. 

Entenda a relação entre Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial é uma área da tecnologia que diz respeito a sistemas e máquinas que podem executar tarefas e comportamentos similares aos seres humanos, por meio de comandos lógicos.

O Machine Learning é uma ramificação da Inteligência Artificial, que faz uso de dados para aprender, de modo autônomo, a tomar decisões e realizar comportamentos. Nesse sentido, o Big data, por armazenar dados diversos e massivamente, pode ser utilizado para a criação de modelos que servirão como base para o Machine Learning.  

Quais as diferenças entre Big data e Business Intelligence(BI)?

Como já dito anteriormente, o Big Data tem como foco a coleta de dados em massa. Por sua vez, o Business Intelligence foca em trazer métodos para gerir uma empresa, de forma inteligente, com base em dados. Nesse caso, não há necessidade de muitos dados, pois o objetivo é organizar informações de forma gráfica, para que possam ser usadas na tomada de decisões e geração de novas ideias.

Qual a relação entre Big data e Inteligência analítica?

O Big data e a Inteligência analítica estão diretamente relacionados. Enquanto o primeiro se trata da grande quantidade de dados coletados, a inteligência analítica diz respeito à observação e análise dessas informações, a fim de se produzir resultados úteis. Portanto, de nada servem os dados se eles não puderem produzir valor.

Qual a importância do Big data para o marketing?

O Big Data é fundamental para o marketing, principalmente o digital. Diariamente, diversas redes sociais e dispositivos conectados à rede geram dados sobre a experiência da pessoa usuária. A partir desses dados, é possível gerar conclusões mais assertivas que podem aprimorar campanhas de marketing, preços de serviços e produtos, anúncios personalizados, engajamento de marcas, entre outros pontos.

3 boas práticas para ter uma base de Big data bem sucedida!

  1. Mesclar tipos de dados

Correlacionar diferentes fontes de dados pode melhorar as conclusões obtidas. Por exemplo, relacionar a experiência de diferentes segmentos de clientes pode trazer resultados e possibilidades que antes não eram percebidas.

  1. Utilizar serviços em nuvem

Além de serem escaláveis, os serviços em nuvem oferecem uma gama de recursos muito maior que os armazenamentos locais. Além dos recursos analíticos, esse tipo de serviço também proporciona integração com outras ferramentas.

  1. Alinhar os objetivos da organização ao Big data

O Big Data é um sistema que exige investimento não só em armazenamento, mas também em pessoas especializadas na análise de dados. Por isso, é importante verificar se o seu uso vai ajudar a empresa a atingir as metas e melhorar a relação com clientes.

Como aplicar o Big data na sua empresa?

Agora, vamos ver como podemos implementar o uso de Big Data em uma empresa. Para isso, o primeiro passo é definir quais informações desejamos obter dos dados coletados. Além disso, também é importante definir o que será coletado

Para exemplificar, vamos supor que uma empresa de suplementos deseja lançar um novo produto, focado em pessoas que desejam uma alta performance. Para uma campanha de marketing mais assertiva, a empresa deseja obter com maior precisão a faixa etária e a frequência de treino dessas pessoas. Para isso, uma parceria foi formada com diversas academias.

Com os dados coletados, é necessário filtrá-los de acordo com critérios pré-estabelecidos. Em nosso exemplo, a empresa não utilizará os dados de pessoas que realizaram treinos leves e que frequentavam a academia por menos de 3 vezes na semana. 

Uma vez filtrados, já é possível analisar os dados e gerar gráficos e dados estatísticos sobre as informações coletadas. A partir disso, será mais fácil visualizar em quais espectros se concentram os resultados desejados e assim tomar decisões mais assertivas.

Quais as melhores ferramentas para Big Data disponíveis no mercado?

Quando falamos sobre ferramentas para Big Data, podemos encontrar diversas disponíveis no mercado. Abaixo, listamos quatro delas:

  • Hadoop: foi a primeira ferramenta desenvolvida para a área. O Hadoop é um sistema de código aberto que pode ser utilizado na nuvem e em hardwares comuns;
  • Spark: trata-se de uma ferramenta que visa melhorar alguns pontos do Hadoop. O Spark possui um processamento mais rápido e possui maior flexibilidade para lidar com sistemas de arquivos distribuídos;
  • RStudio: o RStudio é uma ferramenta amplamente utilizada para a análise de dados. Além de ser código aberto e possuir uma interface amigável, ele também conta com uma biblioteca extensa de módulos que podem ser implementados;
  • Cassandra: Cassandra é um banco de dados distribuído projetado para lidar com dados em massa. Esse banco possui operações simples e pontos de conexão com  a nuvem. 

Quais as principais tendências do Big data para o futuro?

  • Big data na nuvem: como dito anteriormente, o uso de serviços em nuvem tem se tornado uma tendência na área, graças aos recursos oferecidos;
  • Internet das Coisas (IoT): com a chegada do 5G, cada vez mais dispositivos eletrônicos estarão conectados a redes e compartilhando dados;
  • Blockchain: com as criptomoedas, a blockchain tem se tornado popular e ampliado suas frentes de uso, que podem integrar o Big Data.

Como trabalhar com Big data? 

Agora que você já possui uma noção sobre o que se trata o Big Data, vejamos alguns tópicos sobre como ingressar na área.

Quais as principais áreas de Big Data?

Vejamos, a seguir, as principais áreas de atuação relacionadas ao Big data:

  • DBA: DBA ou administrador de banco de dados, se trata da pessoa responsável por configurar, monitorar, atualizar e gerenciar bancos de dados envolvidos no processo de armazenamento de informações;
  • Desenvolvimento: a pessoa da área de desenvolvimento será responsável por programar rotinas de processamento de dados e realizar testes;
  • Cientista ou analista de dados: fundamental para a área de negócios, uma pessoa dessa área será responsável por manipular os dados e gerar relatórios.

O que faz um profissional de Big Data?

Uma pessoa que atua com Big Data será responsável por coletar, armazenar, filtrar, analisar e gerar informações para organizações e terceiros, a partir dos dados obtidos. Essa pessoa também poderá atuar em uma área específica do Big Data, como citado anteriormente.

Quais as habilidades necessárias para trabalhar com Big data?

O Big Data é uma área diversa, que exige conhecimentos técnicos e empresariais. Desse modo, para atuar nesse ramo, será preciso compreender o funcionamento de diferentes sistemas operacionais, como Linux e Windows, modelagem de dados, lógica de programação, noções de estatística e conhecimentos na área de administração de empresas.

Como está o mercado de trabalho para a Big data?

Big data é uma área em ascensão. Diariamente, o volume de dados cresce e, com isso, mais pessoas especializadas são necessárias para lidar com essas informações. Além disso, graças a internet, diversos cursos voltados para esse ramo estão disponíveis e podem ser utilizados como porta de entrada para o mercado. 

Qual a média salarial de Big data?

O salário para esta área varia de acordo com o ramo de atuação e tempo de mercado. De acordo com informações levantadas pelo site de avaliações de empresas Love Mondays, os salários para cientista de dados podem variar entre R$ 4000 e R$ 25000. Já alguém da área de análise de dados pode ganhar entre R$ 1000 e R$ 16000. Já segundo um estudo realizado pela Robert Half, uma empresa especializada em consultoria de RH, para Big Data, os salários podem variar entre R$ 6000 a R$ 35000. 

Neste artigo aprendemos mais sobre Big Data, um sistema utilizado para capturar dados em grandes volumes. Como vimos, os dados coletados são fundamentais para gerar informações que vão auxiliar na tomada de decisão de empresas e terceiros. Além disso, não só empresas se beneficiam dele, mas também o aprendizado de máquina, a partir de modelos desenvolvidos usando os dados coletados. 

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