O que é BIG DATA e para que serve?

Big data refere-se a conjuntos de dados massivos e complexos, estruturados e não estruturados, que são gerados e transmitidos rapidamente a partir de uma ampla variedade de fontes.

Esses atributos constituem os três da big data: 

Volume:  a grande quantidade de dados armazenados.

Velocidade: a velocidade da luz na qual os fluxos de dados devem ser processados ​​e analisados.

Variedade:  as diferentes fontes e formas de coleta de dados, como números, texto, vídeo, imagens, áudio e texto.

Atualmente, os dados são gerados constantemente sempre que abrimos um aplicativo, pesquisamos no Google ou simplesmente viajamos de um lugar para outro com nossos dispositivos móveis.

O resultado?

Grandes coleções de informações valiosas que empresas e organizações precisam gerenciar, armazenar, visualizar e analisar.

As ferramentas de dados tradicionais não estão equipadas para lidar com esse tipo de complexidade e volume, o que levou a uma série de softwares especializados de big data e soluções de arquitetura projetadas para gerenciar a carga.

O que são plataformas Big Data:

As plataformas de big data são especialmente projetadas para lidar com volumes insondáveis ​​de dados que chegam ao sistema em altas velocidades e grandes variedades.

Essas plataformas de big data geralmente consistem em diversos servidores, bancos de dados e ferramentas de inteligência de negócios que permitem que os cientistas de dados manipulem os dados para encontrar tendências e padrões.

Big data é essencialmente a disputa dos três V.S. para obter insights e fazer previsões, portanto, é útil examinar mais de perto cada atributo.

Volume

A big data é enorme. Enquanto os dados tradicionais são medidos em tamanhos familiares como megabytes, gigabytes e terabytes, os big data são armazenados em petabytes e zetabytes.

Para compreender a enormidade da diferença de escala, considere esta comparação da Escola de Informação de Berkeley: um gigabyte é equivalente a um vídeo de sete minutos em HD, enquanto um único zetabyte é igual a 250 bilhões de DVDs.

Esta é apenas a ponta do iceberg. De acordo com um relatório da EMC, o universo digital está dobrando de tamanho a cada dois anos e em 2020 deve chegar a 44 trilhões de zetabytes.

Big data fornece a arquitetura para lidar com esse tipo de dados.

Sem as soluções adequadas para armazenamento e processamento, seria impossível explorar insights.

Velocidade

Desde a velocidade com que é criado até o tempo necessário para analisá-lo, tudo sobre big data é rápido. Alguns descreveram como tentar beber de uma mangueira de incêndio.

As empresas e organizações devem ter os recursos para aproveitar esses dados e gerar insights a partir deles em tempo real, caso contrário, não são muito úteis.

O processamento em tempo real permite que os tomadores de decisão ajam rapidamente, dando-lhes uma vantagem sobre a concorrência.

Embora algumas formas de dados possam ser processadas em lote e permaneçam relevantes ao longo do tempo, grande parte da big data é transmitido para as organizações em um clipe e requer ação imediata para os melhores resultados.

Os dados do sensor de dispositivos de saúde são um ótimo exemplo.

Variedade

Aproximadamente 95% de todo a big data não é estruturado, o que significa que não se encaixa facilmente em um modelo tradicional simples.

Tudo, desde e-mails e vídeos a dados científicos e meteorológicos, podem constituir um fluxo de big data, cada um com seus próprios atributos exclusivos.

Como a big data é usado?

A diversidade da big data o torna inerentemente complexo, resultando na necessidade de sistemas capazes de processar suas várias diferenças estruturais e semânticas.

Big data requer bancos de dados NoSQL especializados que podem armazenar os dados de uma maneira que não exija aderência estrita a um modelo específico.

Isso fornece a flexibilidade necessária para analisar de forma coesa fontes de informação aparentemente díspares para obter uma visão holística do que está acontecendo, como agir e quando agir.

Ao agregar, processar e analisar big data, eles geralmente são classificados como dados operacionais ou analíticos e armazenados de acordo.

Os sistemas operacionais atendem a grandes lotes de dados em vários servidores e incluem entradas como estoque, dados de clientes e compras as informações do dia-a-dia em uma organização.

Os sistemas analíticos são mais sofisticados do que suas contrapartes operacionais, capazes de lidar com análises complexas de dados e fornecer às empresas insights para a tomada de decisões.

Frequentemente, esses sistemas serão integrados aos processos e à infraestrutura existentes para maximizar a coleta e o uso de dados.

Independentemente de como sejam classificados, os dados estão em toda parte.

Nossos telefones, cartões de crédito, aplicativos de software, veículos, registros, sites e a maioria das “coisas” em nosso mundo são capazes de transmitir grandes quantidades de dados, e essas informações são incrivelmente valiosas.

A big data é usada em quase todos os setores para identificar padrões e tendências, responder perguntas, obter insights sobre os clientes e resolver problemas complexos.

As empresas e organizações usam as informações por uma infinidade de razões, como crescimento de seus negócios, compreensão das decisões dos clientes, aprimoramento da pesquisa, elaboração de previsões e direcionamento de públicos-chave para publicidade.

Aqui estão alguns exemplos de setores nos quais a revolução da big data já está em andamento:

Finança

Os setores de finanças e seguros utilizam big data e análise preditiva para detecção de fraude, avaliações de risco, classificações de crédito, serviços de corretagem e tecnologia de blockchain, entre outros usos.

As instituições financeiras também estão usando big data para aprimorar seus esforços de segurança cibernética e personalizar as decisões financeiras dos clientes.

Cuidados de saúde

Hospitais, pesquisadores e empresas farmacêuticas estão adotando soluções de big data para melhorar e promover a saúde.

Com acesso a grandes quantidades de dados de pacientes e populações, a saúde está aprimorando os tratamentos, realizando pesquisas mais eficazes sobre doenças como câncer e Alzheimer, desenvolvendo novos medicamentos.

Mídia e entretenimento

Se você já usou Netflix, Hulu ou qualquer outro serviço de streaming que forneça recomendações, você testemunhou a big data no trabalho.

As empresas de mídia analisam nossos hábitos de leitura, visualização e audição para construir experiências individualizadas. A Netflix até usa dados em gráficos, títulos e cores para tomar decisões sobre as preferências do cliente.

Agricultura

De sementes de engenharia à previsão de safras com incrível precisão, a big data e a automação estão aprimorando rapidamente o setor agrícola.

Com o influxo de dados nas últimas duas décadas, a informação é mais abundante do que a comida em muitos países, levando pesquisadores e cientistas a usar big data para combater a fome e a desnutrição.

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