Big Data: Definição, Exemplos e Tipos

Quão grande é realmente grande?

E se você acordar um dia e encontrar um exército de estegossauros fora da sua casa?

Você correria para salvar sua vida. Mas onde certas empresas se esconderão quando encontrarem caminhões de dados massivos?

Em um dia normal, uma empresa é exposta a diferentes variantes de conjuntos de dados complexos em nome de big data. Pode ser tanto fluxos de cliques em seu site, curtidas e compartilhamentos em redes sociais, ou informações concretas como tempo de configuração de máquinas, número do modelo da máquina, tipo de modelo e informações do motor. Organizar e rotular esses dados com software de big data é importante para fazer previsões futuras de negócios.

Seja qualquer dado, desde atrair tráfego de redes sociais, dados de engenharia ou dados concretos como custo de produção, tempos de configuração e rastreamento de inventário, ele pode ser alimentado em algoritmos de aprendizado de máquina de alto desempenho em aplicativos ERP para fazer os produtos funcionarem sem problemas.

Para entender a escala pura do big data, primeiro precisamos olhar para sua história e quão longe chegamos em um período de tempo tão curto.

História do big data

A prática de reunir e armazenar grandes quantidades de informações e tentar dar sentido a essas informações existe há séculos. Por exemplo, o U.S. Census Bureau começou a registrar dados populacionais em cartões perfurados em 1790, criando cerca de 500 perfurações por dia. Avançando 100 anos, a "Máquina de Tabulação" processava informações nesses cartões perfurados centenas de vezes mais rápido do que os humanos poderiam.

Os primeiros vestígios de big data podem ser encontrados no setor financeiro. Com o crescimento dos dados financeiros durante a liberalização econômica, muitas empresas financeiras aprenderam a usar o big data a seu favor. Números de risco, pontuações de crédito, extratos bancários e livros contábeis gerais entraram nos critérios de big data, que foram geridos usando bancos de dados relacionais.

Em 2005, aplicativos de redes sociais como Facebook, Netflix e Twitter apresentaram um novo ângulo para o big data. Muito conteúdo de vídeo agora era transmitido ao vivo e distribuído para o público para atender ao engajamento. O engajamento social era uma visão em tempo real do comportamento e sentimento do consumidor, levando à expansão do big data.

Em março de 2009, a Apache lançou o Cassandra, um banco de dados No-SQL altamente escalável e multifuncional para gerenciar, armazenar e recuperar big data. Foi projetado para lidar com grandes quantidades de dados em ERPs e servidores de commodities sem risco de falha. A Apache lançou uma segunda plataforma de gerenciamento de banco de dados de código aberto, o Hadoop,

Com o lançamento do Hadoop pela Apache em 2011, um poderoso framework de código aberto para armazenar grandes bancos de dados e executar aplicativos. O Hadoop é um ambiente multi-nuvem que sincroniza com ambientes de nuvem para proteger e garantir o big data.

A Internet das Coisas (IoT) revolucionou o big data em 2014. Em um mundo conectado à internet, mais empresas decidiram direcionar gastos para o big data para reduzir custos operacionais, aumentar a eficiência e desenvolver novos produtos e serviços.

Agora, o escopo do big data é quase infinito. Pesquisadores em domínios científicos usam dados em tempo real para observar o consumo de eletricidade, poluição, tráfego e muito mais. Tecnologias emergentes como inteligência artificial e aprendizado de máquina estão aproveitando o big data para automação futura e ajudando os humanos a revelar novas soluções.

Esses marcos foram possíveis quando o mundo decidiu se digitalizar.

Seis V's do big data

Nascido no setor financeiro e econômico, o big data lentamente começou seu renascimento em outros setores como e-commerce, automotivo, cadeia de suprimentos e logística. Principalmente, a ocorrência de big data depende de seis fatores influentes.

1. Volume

Big data é classificado como um grande volume de dados de baixa densidade e não estruturados que precisam ser tratados, programados e validados. As organizações lidam com terabytes, zettabytes e petabytes de dados de diferentes atributos como social, canais de consumidores, engenharia, produto, garantia de qualidade e assim por diante.

Há muitos dados por aí -- uma quantidade quase incompreensível. De acordo com as estimativas mais recentes, 328,77 milhões de terabytes de dados são gerados, monitorados e consumidos todos os dias. Se você colocar esse número em perspectiva, é como viajar por toda a galáxia da Via Láctea.

Se você acha que esses números são incompreensíveis, veja isso; Um relatório encomendado pela Seagate e realizado pela IDC estima que até 2025, o universo digital atingirá 163 zettabytes de dados ou 163 trilhões de gigabytes.

2. Velocidade

Velocidade é a taxa na qual os dados são transmitidos por redes móveis e LAN. Com o aumento de tecnologias como a Internet das Coisas e a computação de borda 5G, os dados podem ser transmitidos por grandes áreas. Eles são convertidos em sinais digitais e transmitidos por provedores de protocolo de controle de transmissão (TCP) ou protocolo de internet (IP). O destinatário converte digital em analógico e grava no disco ou armazena na memória.

A taxa na qual a Internet das Coisas (IoT) está automatizando as principais operações no mundo é impressionante. De acordo com um artigo de estatísticas da G2, 55,7 bilhões de dispositivos IoT conectados gerarão quase 80 zettabytes de dados.

Eu amo analogias. Então, para mim, o universo do big data está se expandindo muito como nosso universo físico de estrelas, planetas, galáxias e matéria escura.

Tecnologias de big data e metadados (dados sobre dados) emparelhados com diferentes tipos de IA e aprendizado de máquina serão usados em todo o seu potencial para fazer do universo uma máquina de autoajuda.

3. Valor

Big data precisa ser altamente valioso para a causa da empresa. Qualquer influxo que você gerar precisa estar em sincronia com sua implementação geral de ERP. Esses dados responderão a todos os seus problemas de negócios a longo prazo. Os bancos de dados devem ser armazenáveis, compatíveis com a nuvem, recuperáveis e compartilháveis com partes interessadas externas. Os dados são um caminho complicado a percorrer. Às vezes, dados valiosos podem ser confundidos com outliers devido à sua forma não estruturada. É imperativo derivar seu valor completo para garantir que você não perca nem mesmo um grão de dados valiosos. Isso pode ser feito por meio de software de aprendizado de máquina ou treinamento cruzado de equipes de produto e dados.

Valor é o V mais direto do big data. Ele pergunta: "Como podemos usar esses dados para extrair algo significativo para nossos usuários e para o negócio?" Big data não trará muito valor se estiver sendo analisado sem propósito.

Confie em uma fonte confiável de atribuição de dados ao coletar dados para sua organização. Seus dados precisam contar uma história sobre o valor da sua organização no mercado consumidor. A reciprocidade dos consumidores e sua preferência pela sua marca em termos de cookies de sites, curtidas, comentários e compartilhamentos é o que você precisa trabalhar para prever tendências futuras da marca.

4. Veracidade

Conjuntos de dados de alta velocidade, alta qualidade e altamente escaláveis são preferidos apenas para tomar decisões de negócios ideais. Apenas dados altamente alcançáveis e tangíveis podem ser alimentados como dados de entrada de treinamento e produzir resultados significativos.

Veracidade refere-se à precisão dos dados. Nem todos os dados são precisos ou consistentes, e com o crescimento do big data, está se tornando mais difícil determinar quais dados realmente trazem valor. Um bom exemplo de dados inconsistentes são os dados de redes sociais, que muitas vezes são voláteis e tendem para um lado ou outro. Dados consistentes seriam previsões meteorológicas, que são muito mais fáceis de prever e rastrear.

5. Variabilidade

A característica mais interessante do big data é que ele é variável. Um consumidor pode preferir uma mercadoria, mas mudar para uma compra completamente diferente no segundo seguinte. Os modelos de assinatura ou licenças na internet mudam com base no interesse do consumidor. Determinar a rapidez com que seu big data gira é uma ótima maneira de aprender o comportamento da marca.

Por exemplo, se você está prevendo tendências a partir do registro médico de um paciente, um dado pode se alinhar com os sais prescritos para um conjunto atual de sintomas que ele está enfrentando. O histórico médico pode ser uma composição de n número de sais clínicos que o paciente pode ter consumido ao longo dos anos. Para estudar o curso do próximo possível diagnóstico, você precisa processar e tratar dados antigos. A variabilidade dos dados médicos ajuda a criar nanobots, uma era crescente da saúde e ciência médica hoje.

6. Variedade

A variedade de big data refere-se aos dados estruturados, não estruturados e semi-estruturados que são armazenados em lagos de dados e armazéns. Pode ser inteiros, arrays, strings, floats, doubles ou booleanos. No passado, os dados podiam ser coletados de bancos de dados e planilhas, mas agora uma enorme maré de tráfego de redes sociais trouxe tipos de dados heterogêneos. Curtidas, comentários, compartilhamentos, descontos, engajamento, SMS, formatos de vídeo e áudio são alguns exemplos de volumes alarmantes de dados sociais que precisam de processamento adicional para derivar valor.

Como o big data funciona?

O mercado de big data está acelerando em velocidades realmente impressionantes. Em 2014, o big data era apenas um mercado de 18,3 bilhões de dólares. De acordo com a pesquisa da Markets and Markets, com o aumento do armazenamento em nuvem e da conectividade de rede, o big data veria seu maior salto de volume de dados. A receita associada ao big data foi de 162,1 bilhões de dólares em 2021 e está prevista para atingir 273,4 bilhões de dólares até 2026, com um CAGR de 11,0%.

Uma das principais razões para essa aceleração pode estar ligada à internet das coisas (IoT). Para melhor ou pior, os humanos estão constantemente engajados com dispositivos conectados à internet ou automação remota que contribuem para o fluxo constante de dados. O tamanho do mercado de IoT deve atingir 650,5 bilhões de dólares até 2026, crescendo a uma taxa constante a cada ano.

Os dispositivos que possuímos hoje, como smartphones, laptops, tablets, televisores inteligentes, consoles de jogos, smartwatches, seu Amazon Echo e até mesmo veículos de autoajuda como o Tesla Autopilot, serão padronizados no futuro. Tecnologias como reconhecimento de objetos e realidade mista facilmente teletransportariam um usuário entre ambientes reais e digitais.

O próprio hardware permite maneiras mais eficientes de compartilhar dados, mas o verdadeiro volume de big data vem das maneiras como interagimos com esses dispositivos. Por exemplo, um dispositivo vestível, como um smartwatch, pode coletar todos os tipos de dados sobre você. Este dispositivo pode rastrear frequência cardíaca, passos, qualidade do sono, pressão arterial e níveis de SPO2.

A fácil disponibilidade de dados também leva à utilização cruzada entre indústrias. A pressão biométrica usada para prever condições climáticas pode ser tomada como variáveis por automóveis para projetar carros à prova de tornados. Neurônios radioativos usados para projetar quimioterapia ou outras imunoterapias também podem ser um medicamento farmacêutico que um paciente pode consumir como medicação indolor.

À medida que o big data se desenrola e espalha seu manto, mais algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo o usarão para fazer previsões rápidas, eficientes e precisas. Sua fácil disponibilidade pode se destacar como um verdadeiro desafio para o futuro da humanidade.

Tipos de big data

Sabemos que o influxo de mais dispositivos, plataformas e opções de armazenamento aumentará não apenas o volume de dados, mas também as maneiras como eles podem ser armazenados, treinados e produzidos.

Mas nem todos os dados são criados iguais. Com isso, quero dizer que a maneira como você armazenará e procurará um número de ID em um banco de dados relacional é completamente diferente de extrair números de tráfego para conteúdo de vídeo.

Um tipo de dado é o que chamamos de estruturado, e outro é chamado de não estruturado. Mas também há um terceiro tipo de dado chamado semi-estruturado. Vamos examinar as diferenças entre cada tipo de dado.

Dados estruturados

Dados estruturados, na maioria das vezes, são altamente organizados em um banco de dados relacional. Dados relacionais são armazenados na forma de consultas SQL (structured query language). Se você precisasse acessar uma informação dentro do banco de dados, poderia facilmente fazê-lo com uma rápida "select*from query".

Dados estruturados são na verdade bastante semelhantes à linguagem de máquina, ou a única linguagem que um computador é capaz de entender. Este tipo de dado se encaixa perfeitamente em um campo fixo dentro de um registro ou arquivo. Constitui a primeira camada da arquitetura de rede de banco de dados, onde os dados são geridos e armazenados de forma organizada em grandes bancos de dados estruturados para criar tabelas de recursos.

Um dos exemplos mais comuns de dados estruturados é algo que você veria em uma planilha. Se você estiver ao telefone com um representante de empréstimo estudantil e ele pedir sua identificação pessoal, é provável que ele esteja trabalhando com dados estruturados. Estas são variáveis dependentes de uma planilha do Excel usadas para criar relações de dados e valores previstos para análise de regressão.

Dados não estruturados

Seria bom se todos os dados pudessem ser organizados de forma estruturada, mas dados gerados por humanos, como fotos em redes sociais, mensagens de voz, mensagens de texto e mais, são altamente não estruturados e não cumprem um único tipo de dado.

Na verdade, 80-90 por cento de todos os dados são não estruturados -- o que faz sentido por que só conseguimos "marcar" 3 por cento dos dados do mundo. Mas o que significa não estruturado? Significa dados que não são facilmente identificáveis pela linguagem de máquina e não se conformam a um banco de dados ou planilha padrão.

Você pode se surpreender, mas a maioria dos dados não estruturados é na verdade pesada em texto. Pode ser uma série de comentários feitos em uma pesquisa de dados, fluxos de trabalho automatizados de desconto em um site de e-commerce e marketing baseado em contas para cada preferência do consumidor. Quaisquer que sejam as métricas, é difícil dissecá-las para avaliar o interesse do consumidor e gerar receita potencial.

Também há dados não estruturados gerados por máquinas, que são mais fáceis de processar por máquinas. Um exemplo seria imagens de satélite capturando previsões meteorológicas ou uma marca executando planos de assinatura mensais específicos para os quais um consumidor pode optar.

Dados semi-estruturados

O terceiro tipo de dado está em algum lugar entre estruturado e não estruturado, também conhecido como dados semi-estruturados.

Coisas como sitemaps XML, feeds RSS ou e-mails são exemplos de dados semi-estruturados porque, embora contenham tags como datas, horários, informações de sites, metadados e informações de remetente/destinatário, sua linguagem não é estruturada. Esses documentos contêm informações textuais sobre atributos básicos de qualquer site, como registro de domínio, pontuação de domínio, cabeçalhos e subcabeçalhos, URLs (no-follow e do-follow), arquivos essenciais para o Google crawler, e assim por diante.

Tipos de análise de big data

Análise de big data é uma maneira de extrair recursos e relações de dados de grandes volumes de dados, classificá-los com base em recursos e usá-los em módulos de treinamento para extrair saídas rápidas e precisas.

As empresas hoje em dia usam software de inteligência de negócios como o Power BI para analisar decisões importantes, gerenciar fontes de dados e tomar ações de suporte a fornecedores. Reclamações de fornecedores e dados de suporte também podem ser tratados de forma coerente com o Power BI, que fornece insights imersivos sobre falhas e desvantagens de produtos.

A análise de big data também examina mais dados brutos para descobrir padrões ocultos, tendências de mercado e preferências do cliente para fazer previsões informadas.

Análise descritiva

A técnica de análise descritiva cria relatórios simples, gráficos e outras visualizações de dados que permitem às empresas entender o que aconteceu em um determinado momento. É importante notar que a análise descritiva se refere apenas a eventos que aconteceram no passado.

Ela acontece para reaproveitar seus dados em distribuições de probabilidade, níveis alfa, gráficos de confiança e gráficos de barras para determinar qual ação é influente e qual hipótese é verdadeira para a análise de dados.

Análise diagnóstica

A técnica de análise diagnóstica oferece uma visão mais profunda de um problema específico, enquanto a análise descritiva é mais uma visão geral. As empresas podem usar a análise diagnóstica para entender por que um problema ocorreu. Esta análise é um pouco mais complexa e pode até incorporar aspectos de IA ou aprendizado de máquina.

As empresas realizam diagnósticos completos de saúde e monitoramento de modelos de aprendizado de máquina para verificar sua aplicabilidade em diferentes aplicativos de negócios. Devido às armadilhas originais e ao consumo de recursos na fase de diagnóstico, as empresas estão optando pela operacionalização de aprendizado de máquina de MLOps para executar automação completa de ML que economiza tempo, largura de banda, custo e recursos.

Análise preditiva

Análise preditiva é uma abreviação para o algoritmo de aprendizado de máquina, pois converte tendências esperadas em dados observados. É a linguagem usada por analistas de negócios para descrever a descoberta de tendências de dados, conjuntos de dados e técnicas decisivas para fazer previsões de negócios.

A análise preditiva é uma forma de análise avançada que identifica tendências e anomalias nos dados para equilibrar saídas. Por exemplo, na previsão de desastres, a análise preditiva pode medir a temperatura das placas tectônicas, a pressão biométrica e outros fatores relacionados para prever a ocorrência de terremotos.

Ao emparelhar algoritmos preditivos avançados com IA e aprendizado de máquina, as empresas podem ser capazes de prever o que provavelmente acontecerá a seguir. Ser capaz de dar uma resposta informada sobre o futuro pode trazer muito valor para um negócio. Análise preditiva é útil para previsão de demanda, planejamento de riscos e recuperação de desastres.

Análise prescritiva

A técnica de análise prescritiva é extremamente complexa, razão pela qual ainda não é amplamente incorporada. Enquanto outras ferramentas analíticas podem ser usadas para tirar suas próprias conclusões, a análise prescritiva fornece respostas reais. Um alto nível de maturidade de aprendizado de máquina e largura de banda de infraestrutura é necessário para esses relatórios.

Exemplos de big data

Os dados estão entrelaçados em quase todas as partes da nossa sociedade hoje em dia. Seja um usuário atualizando seu status no Facebook por meio de um dispositivo móvel, ou uma empresa aproveitando dados para melhorar a funcionalidade do produto, todos estamos contribuindo para o universo do big data.

Em um relatório patrocinado pela Tableau pela Economist Intelligence Unit, 76 por cento dos entrevistados disseram que a análise de dados os ajuda a tomar melhores decisões. Mais empresas orientadas por dados em todos os setores estão constantemente surgindo. Aqui está o que algumas indústrias planejam fazer com todos esses dados.

Telecomunicações

Com bilhões de usuários móveis em todo o mundo, as telecomunicações estão maduras para a inovação do big data. Usando análises de big data, os provedores de serviços poderiam se recuperar de uma interrupção de rede mais rapidamente, identificando sua causa raiz com dados em tempo real. A análise também pode ser aplicada para descobrir maneiras mais precisas e personalizadas de cobrar dos clientes. Dados de sentimento de redes sociais, dados geoespaciais e outros dados móveis podem ser usados para oferecer opções de mídia e entretenimento direcionadas.

Serviços financeiros

Mais bancos estão se afastando de serem centrados em produtos e estão se concentrando em serem centrados no cliente. O big data pode ajudar a segmentar as preferências dos clientes por meio de uma abordagem de comunicação omnicanal. O uso mais óbvio do big data em serviços financeiros é a detecção e prevenção de fraudes. Análises de big data e aprendizado de máquina podem estudar as tendências de um cliente e distingui-las de atividades ou comportamentos incomuns na conta.

Os três casos de uso mais populares de big data em serviços financeiros e bancários são:

• Crescimento explosivo de dados
• Detecção de fraudes e riscos
• Regulamentos de impostos sobre vendas e conformidade

Saúde

Mencionamos como os dados de smartwatches podem ser usados para cuidados personalizados ao paciente e taxas de seguro de saúde personalizadas. A análise preditiva pode ter aplicações fenomenais na indústria de análise de saúde – permitindo diagnósticos mais precoces de doenças e maneiras indolores de fornecer tratamento. Dar uma olhada no histórico de um paciente anterior, histórico de alergias e doenças e ciclos de tratamento pode projetar um diagnóstico prolongado para um paciente com melhores chances de recuperação de uma doença.

Veja como nanobots que nadam no sangue injetados em cápsulas médicas viajarão através de um trato endoscópico de humanos e matarão células afetadas.

                                                                                 Fonte: G2

Educação

Um modelo educacional não serve para todos os alunos. Alguns são aprendizes visuais; outros são aprendizes auditivos. Alguns preferem online, enquanto outros prosperam durante palestras presenciais. A análise de big data pode ser usada para construir modelos de aprendizado mais personalizados para todos os alunos. O big data também é usado em campi universitários para reduzir as taxas de evasão identificando fatores de risco para alunos que estão ficando para trás em suas aulas.

O big data constrói ambientes de aprendizado experiencial para treinar alunos em tempo real, combinando ambientes físicos e digitais em uma simulação 3D. Veja este exemplo:

                                                                               Fonte: NTLTP

Futuro do big data

O mercado de big data passou por um crescimento massivo por uma razão. Mais empresas estão percebendo a importância de adotar uma abordagem de marketing orientado por dados e de negócios em geral, não apenas para processos internos, mas também para melhorar as experiências de seus clientes.

Tecnologias emergentes como IA, aprendizado de máquina e NLP utilizam big data para abrir caminho para novos produtos, experiências de usuário, eficiências de custo e mais.

Então, para onde vamos a partir daqui? Qual é o futuro do big data? Embora a imagem não esteja totalmente clara, temos algumas ideias.

Com base na pesquisa da IDC, podemos prever que a IoT está impulsionando a maior parte desse crescimento. Até 2025, a base total de unidades de IoT instaladas atingirá 30,9 bilhões de unidades, um aumento maciço em relação a 13,8 bilhões de unidades em 2021! A automação doméstica e de rede atingirá um novo patamar, unindo a força de trabalho global em uma hiperesfera de dados compartilhados.

Uma das principais razões para esse aumento nas interações é o aumento do reconhecimento de voz e da interface de usuário conversacional. Você gosta de conversar com a Siri ou Alexa? Boa notícia: prepare-se para fazer muitos mais desses amigos em um futuro próximo.

Mas a IoT não aumentará apenas as interações usuário-dispositivo; também desempenhará um papel crucial nas interações máquina-máquina (M2M). Sensores serão uma tecnologia impulsionadora que liga máquinas à internet. Usaremos dados de interações M2M para monitorar o impacto humano no meio ambiente, incêndios florestais, terremotos e outras forças da natureza.

Embora o big data ainda seja crucial para vendas, marketing e desenvolvimento de produtos, as apostas são mais altas quando confiamos em dados para coisas como carros autônomos ou transporte público automatizado. Para que esse sonho se torne realidade, a veracidade dos dados de diferentes estratégias de negócios e planos de oportunidade precisa ser capturada, analisada e traduzida em decisões.

"Grande" é um eufemismo para dados

O surgimento do big data colocou a centralidade do cliente em primeiro plano. O big data está ajudando as empresas a tomar decisões mais rápidas e calculadas. Usando análises de big data, podemos prever onde estão os problemas futuros e como enfrentá-los com soluções ágeis. Isso certamente nos colocou em um roteiro de inovação acelerada.

Saiba como armazenamento de dados lida com queixas de clientes e escalonamentos de helpdesk de forma muito mais eficiente do que os sistemas tradicionais de gerenciamento de consultas.

Este artigo foi publicado originalmente em 2018. O conteúdo foi atualizado com novas informações.