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Big Data - Conceito, o que é, Significado

Vivemos em uma época em que os dados são abundantes. Vamos pensar um pouco: quais dados nossos podem ser encontrados na Internet flutuando no ciberespaço? Nome, sobrenome, talvez endereço (produto de alguma compra que realizamos online e que logicamente chegou em casa), as músicas que ouvimos (de nossas listas do Spotify ou do Soundcloud), os artigos que pesquisamos (produto das páginas que vemos na Amazon e em outras lojas online), entre outros.

Esta quantidade de dados, uma vez processada e analisada, pode levar-nos a certas conclusões tanto sobre pessoas individuais como sobre o conjunto de populações, inclusive para diferenciá-los de acordo com suas preferências e que, por sua vez, podem ser aplicados a indivíduos específicos em forma de recomendações. Para isso foi criada a disciplina do Big Data.

Podemos definir o Big Data como uma disciplina da ciência computacional que trata da captação, gestão e análise dos grandes conjuntos de dados, da extração de conclusões, assim como da aplicação dessas conclusões a casos mais específicos.

Ou seja, o Big Data é uma disciplina completa e não apenas de coleta e armazenamento de grandes conjuntos de dados

Em uma época em que os dados não são apenas escassos, mas por onde muitas vezes temos mais do que gostaríamos ou do que poderia ser realmente útil, o Big Data trata também sobre a forma de escolher os dados que são realmente úteis para a realização de análise e extração de conclusões.

O objetivo final do Big Data é obter um benefício para nossa empresa ou iniciativa

Vamos analisar um caso concreto: suponhamos que temos uma loja de música online e pelo que nossos clientes escutam, guardamos certas informações, como o título da música, o nome do artista e as vezes que são reproduzidas.

Uma vez analisados todos estes dados, podemos chegar a várias conclusões. Pode-se dizer que cada um de nossos clientes está acostumado a classificar suas opções musicais em um ou poucos gêneros determinados, e que podemos classificar cada um dos grupos e artistas que temos em catálogo dentro desses gêneros.

Então, podemos utilizar o Big Data para recomendar aos clientes de nossa loja que escutem (e comprem é claro!) músicas de determinados grupos que atendam às suas preferências.

Desta forma, oferecemos um serviço mais ajustado às preferências pessoais de cada um de nossos clientes, tornando-o mais personalizado e, portanto, oferecendo "sua loja" em vez de uma loja genérica.

O Big Data é a disciplina utilizada, por exemplo, nas redes sociais para sugerir páginas e perfis a seguir, ou até mesmo sites de conteúdo para sugerir leituras.

A Amazon é uma das empresas que exemplifica o uso do Big Data, pois a partir da análise de consultas e compras de todos os usuários, conclui-se que sugestões de novos produtos devem ser mostradas para cada usuário individual.

No entanto, deve-se destacar que nem tudo que nos é sugerido na Internet é fruto da análise de tendências através do Big Data.

Devem-se levar em conta também os acordos comerciais entre as empresas que fazem as sugestões e os fabricantes dos produtos.

Tecnologicamente, o uso de soluções Big Data precisa de um grande poder de processamento

É por isso que estão acostumados a utilizar sistemas informáticos dedicados, como grandes servidores e instalações dedicadas que as empresas especializadas alugam para estudos mais concretos ou para clientes que usam o ano todo.

Muitas vezes, o Big Data exige lidar com coleções de dados que não se encontram totalmente estruturados. É por isso que são necessárias soluções específicas para seu uso neste tipo de aplicação.

Dizem que os perfis técnicos especializados em Big Data terão muita demanda no futuro

Dito de outra forma: se você está pensando em encontrar um trabalho no ramo da ciência da computação, deveria pensar seriamente em especializar-se na área de Big Data, pois falta oferta para cobrir a demanda.

A coleta de dados para análise posterior não é realizada apenas na Internet e sobre as pessoas, mas pode ser feita de sensores da IoT.

Desta forma, por exemplo, podemos analisar os padrões de comportamento dos condutores, coletando dados procedentes dos sensores de estacionamentos para conhecer os horários de maior ocupação ou padrões de movimento.

Imagens Fotolia: VeeRazma, Chesky

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