Big Data
O que é e por que é importante?
Big data é um termo que descreve grandes volumes de dados – estruturados e não estruturados – difíceis de gerenciar e que inundam as empresas diariamente. O importante não é apenas o tipo ou a quantidade de dados, mas também o que as organizações fazem com eles. O big data pode ser analisado para gerar insights que aprimoram a tomada de decisões e oferecem mais segurança na execução de ações estratégicas de negócios.
História do Big Data
Big data refere-se a dados tão grandes, rápidos ou complexos que são difíceis ou impossíveis de processar usando métodos tradicionais. O ato de acessar e armazenar grandes quantidades de informações para análise existe há muito tempo. Mas o conceito de big data ganhou força no início dos anos 2000, quando o analista de mercado Doug Laney formulou a definição hoje amplamente aceita de big data baseada nos três V’s:
Volume. As organizações coletam dados de várias fontes, incluindo transações, dispositivos inteligentes (IoT), equipamentos industriais, vídeos, imagens, áudio, mídias sociais e muito mais. No passado, armazenar todos esses dados seria muito caro – mas o armazenamento mais barato usando data lakes, Hadoop e a nuvem facilitou essa tarefa.
Velocidade. Com o crescimento da Internet das Coisas, os dados chegam às empresas em uma velocidade sem precedentes e precisam ser processados de forma ágil. Tags RFID, sensores e medidores inteligentes estão impulsionando a necessidade de lidar com esse volume massivo de dados em tempo quase real.
Variedade. Os dados vêm em diversos formatos – desde dados estruturados e numéricos em bancos de dados tradicionais até documentos de texto não estruturados, e-mails, vídeos, áudios, dados de cotações de ações e transações financeiras.
No SAS, consideramos duas dimensões adicionais quando se trata de big data:
Variabilidade
Além do aumento da velocidade e da variedade, os fluxos de dados são imprevisíveis – mudando com frequência e variando consideravelmente. É desafiador, mas as empresas precisam identificar tendências nas redes sociais e gerenciar picos de informações diárias, sazonais e geradas por eventos.
Veracidade
Veracidade refere-se à qualidade dos dados. Como eles vêm de diversas fontes, é difícil integrá-los, compará-los, limpá-los e transformá-los entre os sistemas. As empresas precisam conectar e correlacionar associações, hierarquias e múltiplos vínculos de dados. Caso contrário, as informações podem rapidamente sair do controle.
A análise de big data e IoT promove o crescimento econômico, a sustentabilidade e o bem-estar
Jakarta tinha enormes quantidades de dados não estruturados distribuídos em silos e diversas aplicações. Para melhorar os serviços públicos, a cidade se associou ao SAS para criar um super app integrado para cidadãos, empresas e departamentos governamentais. Agora, todos podem usar o app para acessar serviços públicos, receber atualizações de emergência, reportar acidentes e crimes, e muito mais. A cidade também utiliza o SAS para criar modelos que preveem e mitigam inundações – reduzindo danos a vidas, propriedades e empresas.
Por que o big data é importante?
A importância do big data não se resume apenas à quantidade de dados que você possui. O valor está em como você o utiliza. Ao coletar dados de qualquer fonte e analisá-los, você pode encontrar respostas que: 1) otimizam a gestão de recursos, 2) melhoram a eficiência operacional, 3) aperfeiçoam o desenvolvimento de produtos, 4) geram novas oportunidades de receita e crescimento, e 5) possibilitam a tomada de decisões inteligentes. Quando você combina big data com análises de alto desempenho, é possível realizar tarefas relacionadas aos negócios, tais como:
- Determinar as principais causas de falhas, problemas e defeitos em tempo quase real.
- Identificar anomalias de forma mais rápida e precisa do que o olho humano.
- Melhorar os resultados dos pacientes ao converter rapidamente dados de imagens médicas em insights.
- Recalcular portfólios inteiros de risco em minutos.
- Aprimorar a capacidade dos modelos de deep learning de classificar e reagir com precisão a variáveis em mudança.
- Detectar comportamentos fraudulentos antes que afetem sua organização.
Big Data no Mundo Atual
Para obter insights de todo o seu big data, as organizações de hoje precisam combinar dados e IA. Combinadas, as tecnologias de big data e inteligência artificial podem revolucionar a maneira como as informações de negócios são utilizadas no mundo. Saiba mais sobre o impacto do big data.
O deep learning depende de big data, pois big data é necessário para identificar padrões ocultos e encontrar respostas sem sobreajuste dos dados. No deep learning, quanto mais dados de boa qualidade você tiver, melhores serão os resultados.
Inovação baseada em dados
Os exabytes de big data disponíveis atualmente oferecem inúmeras oportunidades para obter insights que promovem a inovação. De previsões mais precisas a maior eficiência operacional e experiências superiores para os clientes, o uso sofisticado de big data e analytics, aliado à IA e GenAI, promove avanços capazes de transformar nosso mundo – melhorando vidas, combatendo doenças, protegendo os vulneráveis e preservando recursos. Mas não podemos negligenciar a importância de sempre começar com dados de boa qualidade e confiar em análises confiáveis e na ética em IA para garantir os melhores resultados para toda a humanidade.
Como o Big Data Funciona
Antes que as empresas utilizem o big data a seu favor, é preciso considerar como ele flui entre múltiplos locais, fontes, sistemas, responsáveis e usuários. Existem cinco etapas principais para assumir o controle dessa "arquitetura de big data", que inclui dados tradicionais e estruturados, assim como dados não estruturados e semiestruturados:
- Definir uma estratégia de big data.
- Identificar as fontes de big data.
- Acessar, gerenciar e armazenar os dados.
- Analisar os dados.
- Tomar decisões inteligentes baseadas em dados.
1) Definir uma estratégia de big data
Em termos gerais, uma estratégia de big data é um plano elaborado para ajudá-lo a supervisionar e aprimorar a forma como você adquire, armazena, gerencia, compartilha e utiliza os dados dentro e fora da sua organização. Contar com uma estratégia de big data prepara a base para o sucesso dos negócios diante de um grande volume de dados. Ao elaborar uma estratégia, é importante considerar os objetivos– e iniciativas – de negócios e tecnologia já existentes e futuros. Isso exige tratar o big data como qualquer outro ativo valioso de negócios, e não apenas como um subproduto de aplicações.
Clique no infográfico para saber mais sobre big data.
2) Identificar as fontes de big data
- Dados de streaming vêm da Internet das Coisas (IoT) e de outros dispositivos conectados, fluindo para os sistemas de TI a partir de wearables, carros inteligentes, dispositivos médicos, equipamentos industriais e muito mais. É possível analisar esse big data conforme ele é recebido, determinando quais dados devem ser armazenados, descartados ou analisados mais detalhadamente.
- Os dados de redes sociais provêm das interações no Facebook, YouTube, Instagram, entre outros. O que inclui grandes volumes de big data na forma de imagens, vídeos, áudios, textos e sons – úteis para as áreas de marketing, vendas e suporte. Esses dados frequentemente estão em formatos não estruturados ou semiestruturados, o que representa um desafio único para seu uso e análise.
- Dados publicamente disponíveis vêm de grandes volumes de fontes de dados abertas, como o data.gov do governo dos EUA, o CIA World Factbook ou o Portal de Dados Abertos da União Europeia.
- Outros big data podem vir de data lakes, fontes de dados em nuvem, fornecedores e clientes.
3) Acessar, gerenciar e armazenar o big data
Sistemas de computação modernos oferecem a velocidade, potência e flexibilidade necessárias para acessar rapidamente grandes volumes e tipos de big data. Além de ter acesso confiável, as empresas precisam de métodos para integrar os dados, criar pipelines, assegurar a qualidade, aplicar governança e armazenamento, e preparar os dados para análise. Alguns big data podem ser armazenados localmente em um data warehouse – tradicional, mas também existem opções flexíveis e de baixo custo para armazenar e gerenciar big data por meio de soluções em nuvem, data lakes, pipelines de dados e Hadoop.
4) Analisar os dados
Com tecnologias de alto desempenho, como grid computing ou in-memory analytics, as organizações podem optar por usar todo o seu big data para análises. Outra abordagem é determinar previamente quais dados são relevantes antes de analisá-los. De qualquer forma, é por meio da análise de big data que as empresas extraem valor e insights dos dados. Cada vez mais, o big data alimenta iniciativas avançadas de análises, como inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina.
5) Tomar decisões inteligentes baseadas em dados
Dados bem gerenciados e confiáveis conduzem a análises confiáveis e decisões confiáveis. Para se manter competitivas, as empresas devem explorar plenamente o valor do big data e agir de maneira orientada por dados – tomando decisões fundamentadas nas evidências fornecidas pelo big data, e não apenas na intuição. Os benefícios de tomar decisões baseadas em dados são evidentes. Organizações orientadas por dados apresentam melhor desempenho, são mais previsíveis operacionalmente e mais lucrativas.
SAS® Information Governance
Independentemente da fonte, do local de armazenamento ou do tamanho e complexidade dos dados, o SAS Information Governance torna mais rápido e fácil para os usuários localizar, catalogar e proteger os big data mais valiosos para análise. Os resultados da busca orientada por metadados exibem informações detalhadas sobre cada ativo de dados. Dessa forma, os usuários de negócios conseguem avaliar a utilidade dos dados com menos dependência de TI, evitando retrabalho e tomando decisões mais embasadas.
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