Big Data: o que é, para que serve e quais os benefícios? 

O que é Big Data? 

Big Data é um conjunto de dados extremamente grandes e complexos, especialmente de novas fontes de dados. São conjuntos de dados em grande escala que desafiam as capacidades tradicionais de processamento e análise de dados. 

Como surgiu o conceito de Big Data? 

Apesar de estar em evidência nos últimos anos, o Big Data surgiu nas décadas de 1960 e 1970, quando os primeiros Data Centers e desenvolvimento do banco de dados relacional estavam começando a se desenvolver.  

Somente por volta de 2005 percebeu-se a quantidade de dados que eram gerados com a utilização das redes sociais e outros serviços online, como Facebook e Youtube. 

Foi no mesmo ano que o Hadoop, uma estrutura de código aberto surgiu, cuja função era armazenar e analisar grandes quantidades de dados, e neste mesmo período o NoSQL começou a ficar popular também. 

Estruturas de código aberto como Hadoop e Spark foram de grande importância para o crescimento do conceito de Big Data, facilitando o trabalho e reduzindo custos de armazenamento.  

A partir de então, o volume de dados só cresceu, em velocidade e quantidade. 

Além de usuários gerando grandes quantidades de dados, as máquinas    também estão contribuindo para esse crescimento de informação, com a Internet das Coisas (IoT), cada vez mais objetos e dispositivos estão conectados à internet, colhendo dados sobre padrões de uso do cliente e desempenho do produto.  

É impossível, atualmente, imaginar algo que não seja transmitido pela rede. Pesquisas apontam que diariamente no mundo é gerado cerca de 1,25 quintilhão de bytes! 

Desse modo, não demorou muito tempo para as organizações perceberem que os dados de clientes poderiam ser armazenados, obtendo respostas de quais produtos e serviços os clientes estão utilizando, se houve alguma mudança de preferência nos últimos tempos, como o consumidor reage a uma campanha de marketing, quais dificuldades o cliente tem ao utilizar o software da empresa, como personalizar produtos para cada tipo de cliente, entre outras. 

Big Data é mais do que apenas uma tendência tecnológica, é um fenômeno transformador que está moldando o presente e o futuro. 

Exemplos de aplicação de Big Data: 

Para entender melhor a aplicação do conceito de Big Data no dia a dia de corporações, vamos citar alguns exemplos: 

Desenvolvimento de Produtos 

Ao analisar grandes conjuntos de dados, é possível entender melhor as necessidades e preferências dos clientes, identificar tendências de mercado e antecipar demandas futuras.  

Com isso, os desenvolvedores e designer podem criar produtos mais personalizados, eficientes e inovadores, atendendo às expectativas do mercado de forma mais precisa.  

Além disso, o uso de Big Data no desenvolvimento de produtos permite um ciclo de feedback contínuo, onde os dados dos usuários são constantemente coletados e analisados para iterar e melhorar os produtos existentes, ou até mesmo para desenvolver novos produtos que atendam às demandas emergentes do mercado.  

Machine Learning 

Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, é um campo da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitem aos computadores aprenderem a partir de dados e aprimorarem seu desempenho ao longo do tempo sem serem explicitamente programados. 

Para isso, esses algoritmos são projetados para reconhecer padrões nos dados e tomar decisões com base nesses padrões, permitindo que as máquinas realizem tarefas complexas, como reconhecimento de fala, classificação de imagens, previsão de séries temporais e recomendação de produtos. 

Detecção de fraudes 

A detecção de fraudes é uma aplicação essencial do uso de dados e análise avançada para identificar atividades fraudulentas em diferentes contextos, como transações financeiras, seguros, comércio eletrônico e saúde.  

Desse modo, combinando métodos estatísticos, machine learning e análise de padrões, é possível identificar comportamentos suspeitos e anormais que podem indicar atividades fraudulentas. 

Em transações financeiras, algoritmos de detecção de fraudes podem analisar padrões de gastos, histórico de transações e outros dados para identificar transações incomuns ou suspeitas, como compras fora do padrão de comportamento do cliente, múltiplas transações de grande valor ou atividades em locais geograficamente distantes do local padrão. 

Da mesma forma, em seguros, a detecção de fraudes pode envolver a análise de dados de sinistros, histórico de reclamações e outros fatores para identificar padrões inconsistentes ou suspeitos que possam indicar fraudes, como reclamações frequentes, danos exagerados ou informações contraditórias. 

No comércio eletrônico, algoritmos de detecção de fraudes podem examinar padrões de comportamento do usuário, como histórico de compras, preferências de produtos e atividades de navegação, para identificar transações suspeitas, como tentativas de compra com cartões de crédito roubados ou contas de clientes comprometidas. 

Saúde 

A aplicação do Big Data na área da saúde está transformando a maneira como médicos diagnosticam doenças, tratam pacientes e gerenciam sistemas de saúde.  

Através da análise de dados, é possível extrair análises complexas, identificando padrões genéticos associados a doenças hereditárias, riscos de saúde e resposta a tratamentos.  

Isso possibilita uma personalização na medicina, onde tratamentos são adaptados às características genéticas individuais dos pacientes. 

Através do monitoramento de pacientes, dispositivos médicos e sensores de saúde conectados é possível coletar uma grande quantidade de dados sobre pacientes em tempo real, como sinais vitais, níveis de atividade e padrões de sono, analisando os dados para monitorar a saúde dos pacientes, a fim de identificar tendências preocupantes e prever complicações médicas antes que ocorram. 

Utilizando algoritmos de Machine Learning, pode-se analisar grandes conjuntos de dados clínicos, imagens médicas e resultados de testes para auxiliar os médicos no diagnóstico de doenças, identificando padrões sutis que podem ser difíceis de detectar pelos humanos, aumentando a precisão do diagnóstico e acelerando o processo de tratamento. 

Outra atividade que é muito beneficiada pelo Big Data é o gerenciamento de sistemas de saúde, onde os dados podem ser utilizados para otimizar o funcionamento dos sistemas de saúde, melhorando o agendamento de consultas, alocação de recursos e a gestão de estoques de medicamentos.  

5 V’s do Big Data 

Os 5 V’s do Big Data são conceitos que capturam as características mais desafiadoras e oportunas desses vastos volumes de dados. São eles: volume, velocidade, variedade, variabilidade e vínculo. 

Volume 

A quantidade de dados é importante. Com o Big Data, será necessário processar grandes volumes de dados não estruturados de baixa densidade.  

Podem ser dados de valor desconhecido, como feeds de dados extraídos das redes sociais, fluxos de cliques em uma página de e-commerce, fluxos de cliques em um aplicativo móvel, ou até mesmo em um equipamento habilitado para sensores.  

Esse volume de dados para algumas empresas podem ser dezenas de terabytes de dados, enquanto para outras, podem ser centenas de petabytes. 

Velocidade 

Velocidade é a taxa mais rápida na qual dados são recebidos e administrados. Normalmente a velocidade mais alta dos dados é transmitida diretamente para a memória, em vez de ser gravada em disco. Produtos inteligentes habilitados para internet operam em tempo real ou quase em tempo real, exigindo avaliação e ação em tempo real.

Variedade 

Variedade se refere aos vários tipos de dados disponíveis. Dados tradicionais foram estruturados e se adequam a um banco de dados relacional. Com o aumento de Big Data, os dados chegam em novos tipos de dados não estruturados, como texto, áudio e vídeo, exigindo um pré-processamento adicional para obter significado e dar suporte a metadados. 

Variabilidade 

Variabilidade refere-se ao fato de que os dados podem mudar de diferentes maneiras. Isso inclui mudanças no formato dos dados, de onde eles vêm, como estão estruturados e até mesmo suas características ao longo do tempo.  

Ao analisar dados de diferentes fontes, como redes sociais, sensores e transações online, cada fonte pode fornecer dados em um formato e estrutura diferentes.  

Além disso, os próprios dados podem mudar ao longo do tempo, adquirindo novas tendências e padrões. A variabilidade é a capacidade de lidar e compreender essas mudanças, utilizando ferramentas e técnicas flexíveis que possam se adaptar a diferentes formatos, fontes e estruturas de dados. 

Vínculo 

Vínculo é a ligação ou conexão entre diferentes conjuntos de dados que podem ser relacionados de alguma forma. Essa ligação é fundamental para análise de dados eficaz, pois permite que os analistas correlacionem informações de várias fontes para obter insights mais completos e precisos.  

Além disso, o vínculo de dados também é essencial para a detecção de fraudes, onde informações de várias fontes são combinadas para identificar padrões suspeitos de atividade fraudulenta.  

Big Data Analytics: o que é? 

Big Data Analytics é o processo de examinar grandes conjuntos de dados para revelar padrões, tendências e insights valiosos. Utilizando técnicas avançadas, como Machine Learning e Data Mining, as organizações podem tomar decisões mais informadas e impulsionar a inovação. 

Big Data é utilizado para analisar insights que podem levar a melhores decisões e movimentos estratégicos, enquanto Big Data Analytics é a descoberta, interpretação e comunicação de padrões significativos de dados. 

Benefícios do Big Data Analytics 

Os benefícios do Big Data Analytics são diversos e abrangem uma ampla gama de setores e aplicações. Alguns dos principais benefícios incluem: 

• Tomada de decisão mais informada, permitindo que as organizações tomem decisões mais precisas e embasadas em dados. 
• Melhoria da eficiência operacional ao analisar dados de processos internos, pode-se identificar áreas de ineficiência e oportunidades de otimização. 
• Personalização e segmentação de clientes, permitindo um melhor entendimento de comportamentos de compra, preferências e necessidades individuais. 
• Detecção de fraudes e segurança, identificando padrões suspeitos ou anômalos que podem indicar atividades fraudulentas em diferentes setores, como transações financeiras, seguros, comércio eletrônico. 
• Inovação e descobertas de insights, revelando insights valiosos e inesperados que levam a novas oportunidades de negócios e inovação, analisando dados de mercado, concorrentes e tendências. 

Big Data Analytics X Inteligência Artificial 

Big Data Analytics e Inteligência Artificial (IA) são duas áreas inter-relacionadas que compartilham o objetivo comum de extrair insights valiosos dos dados, mas diferem em termos de foco, abordagem e aplicação. 

Big Data Analytics 

• Foco: o Big Data Analytics concentra-se na análise de grandes volumes de dados para identificar padrões, tendências e insights que possam informar a tomada de decisões. 
• Abordagem: utiliza técnicas estatísticas, análise de dados, visualização de dados e processamento de dados em grande escala para extrair informações significativas dos dados. 
• Aplicação: É amplamente utilizado em diversos setores, como negócios, saúde, finanças, marketing e ciência, para fins como personalização de produtos, previsão de demanda, detecção de fraudes, análise de sentimentos e otimização de processos. 

Inteligência Artificial 

• Foco: A Inteligência Artificial visa desenvolver sistemas e algoritmos que possam simular a inteligência humana, como aprendizado, raciocínio, percepção, compreensão e interação. 
• Abordagem: Envolve o desenvolvimento de algoritmos, modelos e sistemas que podem aprender com os dados, fazer previsões, tomar decisões autônomas e realizar tarefas complexas sem intervenção humana. 
• Aplicação: É amplamente utilizada em uma variedade de aplicações, como reconhecimento de voz, visão computacional, processamento de linguagem natural, robótica, veículos autônomos e assistentes virtuais. 

Embora haja uma sobreposição entre Big Data Analytics e Inteligência Artificial em termos de uso de dados e análise avançada, a principal diferença reside no objetivo final e na aplicação.  

Enquanto o Big Data Analytics se concentra na análise de dados para insights e tomada de decisões, a Inteligência Artificial visa criar sistemas e algoritmos inteligentes que possam aprender, raciocinar e interagir como humanos.