Big Data é uma combinação de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados coletados por organizações que podem ser extraídos para obter informações, bem como para serem usados ​​em projetos de outros aplicativos de análise avançada.

Diversos desenvolvedores do mundo todo utilizam da tecnologia para fazer a chamada análise de dados. É importantíssimo para as empresas a utilização dessa ferramenta, afinal, não basta ter os dados, é preciso saber como utilizá-los da maneira correta.

Além disso, são diversos os sistemas que processam e armazenam big data. Ou seja, tornaram-se um componente comum dentro das empresas que fazem exportação ou importação de produtos.

Grande volume de dados em diversos ambientes

Uma das principais funções que envolve um profissional de big data é a necessidade de saber lidar com o volume intenso de dados em diversos ambientes e como aplicá-los da maneira que a empresa necessita.

Há também grande variedade de dados e onde são frequentemente armazenados pelos clientes. Sabe-se que o processamento desses dados deve ser tão veloz quanto sua geração e armazenamento.

Empresas que trabalham com, por exemplo, um  distribuidor de luminárias led ou mais, acabam tendo inúmeros novos produtos constantemente no mercado. Assim como grandes fintechs, supermercados e e-commerces.

A ideia por volta do Big Data é desenvolver um dashboard em tempo real que consiga entregar todas as informações que um determinado setor precisa utilizar para tomar ações de relevância para a empresa.

Quando esse método teve início?

Não é de hoje que diversas empresas prestam serviços de informatica para diferentes companhias no mundo todo. Porém, podemos dizer que essas características do Big Data foram identificadas no ano de 2001.

A responsabilidade é de um analista chamado Doug Laney. O jovem empreendedor trabalhava como analista da consultoria de uma grande agência de contas. Somente em 2005 que as diferentes descrições de big data foram definidas.

As três principais características da ferramenta são veracidade, valor e variabilidade. São três aspectos que todo dashboard montado através de um big data deve oferecer em sua apresentação.

Um exemplo interessante são as empresas de saúde nutricional que precisam gerar constantemente um laudo ergonômico para seus clientes com constantes atualizações e informações sobre a saúde deles.

É preciso ter em mente a quantidade de dados armazenados nesse tipo de sistema que demanda até exabytes dependendo do caso. Contudo, esses dados são gerados constantemente na sua atualização.

Um exemplo disso é a Amazônia brasileira. A quantidade de fauna e flora do lugar. Por se tratar da maior floresta tropical do planeta. Estamos falando de uma área de quase 7 milhões de quilômetros que precisa ser monitorada e constantemente preservada.

Uma empresa de consultoria ambiental que faz esse tipo de trabalho precisa obrigatoriamente se atualizar das informações que envolvem a flora e fauna amazônica. Um incêndio ou desmatamento ilegal influencia diretamente em seu trabalho.

Essa realidade demanda um esforço de autoridades, empresas e dados para que todo o trabalho que a floresta demanda seja executado. Sem a utilização de um Big Data para apuração e manutenção dessas informações ficaria mais difícil do que já é.

Por que o big data é importante?

Em poucas palavras, o big data serve para melhorar as operações, fornecer melhor atendimento ao cliente, criar campanhas de marketing personalizadas e realizar diversas  ações que visem aumentar a receita e os lucros da empresa.

Usar o big data é mais do que ter um balão publicitário, é comprovado que empresas que o utilizam efetivamente têm uma vantagem competitiva em potencial sobre as que não o fazem.

Afinal, o big data influencia diretamente nas tomadas de  decisões de negócios mais rápidas e informadas. É estritamente necessário que esses dados sejam armazenados e utilizados da maneira mais adequada possível.

Pode-se pensar que o  big data fornece informações valiosas sobre os clientes que as empresas podem usar para refinar seu marketing, publicidade e promoções, a fim de aumentar o envolvimento do cliente e as taxas de conversão.

Existe também a importância da ferramenta no universo da saúde, afinal, o desenvolvimento de uma vacina, por exemplo, demanda inúmeras pesquisas com uma quantidade de dados inimaginável.

Da mesma forma é feito com empresas que produzem remédios e buscam identificar curas para doenças e possíveis fatores de risco. Até mesmo dentro de um projeto de usina hidrelétrica, onde a necessidade é construir uma enorme obra para fins sociais.

Veja outros locais onde o big data pode ser utilizado:

• Setores de energia, petróleo, gás e possíveis perfurações;
• Empresas de serviços financeiros;
• Fabricantes de transportes públicos e cadeias de suprimentos;
• Saúde pública, segurança pública e educação.

 

Lidar com uma cidade, estado ou país é saber utilizar da tecnologia para gestão das pessoas e suas necessidades. Todo órgão governamental precisa utilizar big data para que esses dados sejam melhor aproveitados.

Por isso, existem muitos concursos com remunerações extraordinárias para pessoas que sabem utilizar big data dentro de empresas públicas ou privadas. Indivíduos especialistas nesse assunto costumam ganhar bastante dinheiro.

Veja como o big data é armazenado e processado

Para compreendermos melhor o big data é preciso saber como tudo é armazenado e processado. Tudo é armazenado em grandes bancos de dados estruturados chamados de  data lakes.

A diferença deles para os comuns é a capacidade de suportar vários tipos de dados que são armazenados em alguma nuvem. As nuvens na internet são bancos de dados online disponibilizados por grandes big techs que são detentoras desses bancos.

Essa realidade permite que os dados em sistemas de big data possam ser deixados em sua forma bruta. Posteriormente serão filtrados e organizados conforme necessário para usos específicos de análise.

Assim como uma manutenção em telhados industriais demanda diferentes fatores para ser realizada, a mesma coisa acontece com o armazenamento desses dados relevantes para a empresa. A grande maioria é criptografada e o acesso é exclusivo para pessoas das empresas.

Além disso, agora que a Lei Geral de Proteção a Dados está vigente no Brasil, a necessidade de cuidar para não ocorrer vazamento desses dados se faz extremamente necessária.

Existem alguns casos é feito uma espécie de pré-processado usando ferramentas de dados para que esteja pronto para aplicativos executados regularmente. O processamento de big data exige muito da infraestrutura de computação subjacente.

O poder de computação necessário geralmente é fornecido por sistemas em cluster que distribuem cargas de trabalho de processamento em centenas ou milhares de servidores comuns, usando tecnologias como Hadoop e o mecanismo de processamento Spark.

Obter esse tipo de capacidade de processamento de maneira econômica é um desafio. Como resultado, a nuvem é um local popular para sistemas de big data.

As organizações podem implantar seus próprios sistemas baseados em nuvem ou usar ofertas gerenciadas de big data como serviço de provedores de nuvem.

Os usuários da nuvem podem aumentar o número necessário de servidores apenas o tempo suficiente para concluir projetos de análise de big data.

Assim, a empresa paga apenas pelo armazenamento e pelo tempo de computação que usa, e as instâncias de nuvem podem ser desativadas até que sejam necessárias novamente em uma outra situação.

Como são feitas as análises?

Você já deve ter ouvido falar em profissionais de data science, são basicamente cientistas de dados que utilizam de todo o seu profissionalismo para identificar e filtrar os principais dados relevantes para a empresa.

Atualmente também existem diversos aplicativos que fazem a análise de big data, mas nada disso é feito sem que exista profissionais por trás dessa avaliação.

Existem diversos processos para fazer a filtragem desses dados a ponto de serem utilizados corretamente. A primeira parte é a preparação desses dados. Como dissemos ao longo do artigo, são muitos e por isso, nem todos são utilizados em situações específicas.

Em seguida os dados são validados e transformados em conjuntos de dados. Com tudo coletado e devidamente preparado, vem a parte da análise e os cientistas de dados são especialistas nesse assunto.

Para obter resultados válidos e relevantes de aplicativos de análise de big data, os cientistas de dados e outros analistas devem ter uma compreensão detalhada dos dados disponíveis e uma noção do que estão procurando neles.

Isso torna a preparação de dados, que inclui criação de perfil, limpeza, validação e transformação de conjuntos de dados, uma primeira etapa crucial no processo de análise.

Considerações finais

Vimos ao longo do artigo a necessidade que toda empresa tem de utilizar o Big Data como fonte de análise e coleta de dados. Toda empresa que utiliza dessa ferramenta e tem profissionais para executá-las adquire um destaque em seu segmento.

Estamos falando de grandes quantidades de transações, novos clientes, maneiras de adquirir mais resultados e lidar com os clientes.

Você pode começar por conta ou procurar empresas especializadas no assunto. Tudo vai depender da sua realidade e necessidade. Estamos falando de análises profundas, então, microempresas, por exemplo, podem não precisar.

O fato é que conforme sua empresa cresce, mais ela precisará se preparar para ter um processamento big data nela.

Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.