Você já ouviu falar sobre Big Data?
Esse termo, que nasceu no universo da Tecnologia em Informação, está cada vez mais presente no nosso cotidiano. Isso porque muitas das maiores empresas do mundo, como a Netflix e a Amazon, já a utilizam no dia-a-dia.
Mas você sabe o que é Big Data e para que serve esse recurso? No artigo de hoje, a Konnet Telecom responde a essas questões, além de te apresentar os cinco pilares que sustentam esta tecnologia tão importante para a indústria contemporânea.
Confira!
O que é Big Data?
A tradução direta de “Big Data”, do inglês para o português, é “Grandes Dados”.
Logo, não é difícil entender Big Data como o conjunto de técnicas que analisa grandes quantidades de dados com o objetivo de gerar resultados impactantes.
Você pode se perguntar: “Mas que dados são esses?”. Trata-se, normalmente, do conjunto de ações de diversos usuários dentro da Internet. Assim, os dados podem reunir, por exemplo, e-mails, posts no Facebook, vídeos, fotos, tuítes, geolocalização, comportamento e muito mais. Por isso, a quantidade é tão grande.
Os profissionais de Big Data fazem o tratamento dos dados por meio de ferramentas e softwares especiais, como o Hadoop. Eles recolhem, extraem, organizam e transformam os dados em informações que possibilitem uma análise ampla em tempo hábil.
5 V’s
O conceito de Big Data é calcado em cinco palavras, conhecidas como “5 V’s”:
- Volume: Como já dissemos, o Big Data trabalha com uma quantidade enorme de dados. Não se trata de gigabytes, sequer de terabytes, mas de zettabytes e brontobytes. De acordo com o CanalTech, por exemplo, só o Facebook gera mais de 500 terabytes de dados por dia, acumulando mais de 2,5 bilhões de novos conteúdos a cada 24 horas. Assim, o profissional de Big Data deve trabalhar com um volume de dados igual ou maior a esse todos os dias.
- Velocidade: A velocidade da geração de dados na Internet é muito alta. Em apenas um minuto, milhares de pessoas podem fazer compras na Internet, realizar transações bancárias e postar conteúdos nas mídias sociais. Então, o profissional em Big Data deve fazer o tratamento dos dados o mais rápido possível – de preferência, em tempo real. O Big Data não recorre ao armazenamento em bancos de dados.
- Variedade: O Big Data contém uma grande variedade de dados, como e-mails, mensagens, imagens, vídeos, áudios, arquivos e muitos mais. Esses dados podem ser estruturados (ou seja, possuir formatos padronizados que podem ser lidos ou extraídos), não estruturados (ou seja, não possuir tais formatos) ou semi-estruturados (possuí-los em partes). Esse é um desafio adicional ao profissional de Big Data, que deve mensurá-los.
- Veracidade: Diante do grande volume de dados que recebe, o profissional de Big Data deve selecionar apenas os dados verídicos. Além disso, deve dar prioridade aos dados confiáveis, recentes, relevantes ao seu objetivo e condizentes com a realidade do momento. Trata-se de um processo de filtragem que é importante ao resultado final.
- Valor: Ao trabalhar com Big Data, agregar valor deve ser o primeiro e último objetivo da empresa. Por isso, o valor é considerado o conceito complementar ao volume, à velocidade, à variedade e à veracidade.
Mas, afinal, para que serve o Big Data?
O Big Data pode ser utilizado por pessoas e empresas que tenham um grande volume de dados armazenados e que queiram extrair, desses dados, informações melhores e mais customizadas, que atuem em seu benefício.
Com o Big Data, é possível usar os dados para entender o comportamento dos usuários e dos clientes e, consequentemente, melhorar os serviços. A Netflix, por exemplo, faz recomendações de séries e filmes para os seus usuários com base no Big Data.
Quanto mais informações uma empresa tiver sobre o mercado, maiores são suas oportunidades de negócio. E, quanto mais rápido ela obtém informações a partir da análise dos dados, maior é a sua vantagem competitiva. Além disso, empresas que conseguem captar a variedade dos dados agregam valor ao negócio.
Os profissionais de Big Data são, comumente, Técnicos em Informática, Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Gestores da Informação e Administradores de Big Data.
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