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Big Data: o que é, para que serve, como aplicar e exemplos

Por Redação   | 

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Se você é uma pessoa ligada no mundo digital e nas tecnologias atuais, já deve ter ouvido falar sobre big data.

Afinal, essa área de conhecimento tem dominado as atividades de empresas de diferentes setores e contribuído significativamente com os resultados delas.

Para saber mais sobre o conceito e como aplicar na sua organização, não deixe de acompanhar este artigo até o final.

Você vai conferir:

O que é Big Data?
Qual a importância do big data?
Big data: os 3 Vs
Como o big data funciona?
Qual o volume de dados gerado todo dia?
Quem trabalha com big data?
Como pequenos e médios negócios podem obter vantagens do big data?
Quem está usando big data?
Como aplicar o big data na sua empresa?
Melhores práticas de big data
Desafios do Big Data
Exemplos de uso de Big Data

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O que é Big Data?

“Big”, quando traduzido para o português, quer dizer “grande”. E “data”, por sua vez, “dados”. Sendo assim, big data significa grandes dados - ou megadados.

Em outras palavras, big data é o esforço de extrair informações de um volume alto de dados.  Mas não apenas extrair, como atribuir significado a eles e, com isso, pautar estratégias e ações. 

Conceito e história do big data

Pode não parecer, mas o conceito de big data é relativamente antigo. Afinal, não é de hoje que uma quantidade enorme de dados são processados pelos sistemas. 

Se você puxar na memória, vai se lembrar de quando os britânicos criaram uma máquina para decifrar os códigos nazistas durante a Segunda Guerra Mundial.

Naquela época, com o invento, milhares de mensagens eram decodificadas em questões de segundos. Ou seja, já se empregava big data mesmo que o termo só tenha sido cunhado em 1997.

O Big Data só passou a ser realmente difundido a partir de 2005 devido à publicação de um artigo de autoria de Roger Magoulas, que trabalhava na companhia O'Reilly Media.

Magoulas também foi um dos responsáveis por dar origem ao conceito de Web 2.0.

Qual a importância do big data?

O big data não é apenas uma ferramenta de volume de dados. Ele é, na verdade, um mecanismo estratégico de análise. 

Isso porque, ao coletar, organizar  permitir a interpretação dos dados obtidos, é possível obter insights importantes sobre questões variadas.

Nas empresas, por exemplo, o processo torna possível identificar oportunidades de negócio. 

A expressividade do big data é tanta que ele deve concentrar boa parte dos investimentos das organizações que se dedicam à transformação digital.

Uma pesquisa realizada pela AVEVA, empresa especializada em software industrial e de engenharia, ouviu 1.240 executivos do mundo todo.

O estudo constatou que Inteligência Artificial, Cibersegurança e Design de Engenharia são as prioridades do cenário corporativo.

A análise de volumes de grandes dados é o principal foco. Inteligência Artificial foi mencionada por 75% dos entrevistados. 

Depois aparece Realidade Aumentada (64%), Realidade Virtual ou Mista (60%) e Processamento de Big Data (59%).

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Big data: os 3 Vs

O conceito de big data considera três grandes pilares. São eles:

  1. Volume: o big data não está relacionado a dados individuais e sem expressão, ele compreende um volume alto e que, de fato, tem relevância e peso para a tomada de decisões.
  2. Velocidade: como estamos falando em alto volume, a velocidade da coleta, organização e análise precisa ser proporcional. Do contrário, esse seria um esforço incapaz de dar conta das informações recentes. Em outras palavras, haveria o risco de sempre correr atrás do prejuízo.
  3. Variedade: no big data, os dados não possuem uma única origem. Na verdade, a complexidade está em receber dados de lugares variados, em formatos muitas vezes distintos, e extrair informações valiosas deles.

Importante dizer ainda que estes são os principais pilares do big data, mas não únicos.

Correntes modernas defendem a existência de 7 Vs, acrescentando à lista: valor, veracidade, visualização e variabilidade.

Como o big data funciona?

Para que os dados se transformem em informações inteligentes, é preciso seguir um ciclo, o qual é composto por três ações principais:

1. Integrar

A primeira fase consiste em integrar as origens dos dados e extrair o volume existente. Nesse momento, os dados ainda não possuem refinamento.

2. Gerenciar

Depois, na fase de gerenciamento, é que começa a organização e o tratamento, para que os dados sigam para a próxima etapa, a de análise.

3. Analisar

É aqui que os dados são, de fato, compreendidos. Uma análise bem detalhada, com entendimento dos cenários e padrões, permite respostas úteis e expressivas.

Qual o volume de dados gerado todo dia?

O volume de dados gerados cresce exponencialmente.

Como mostra esta reportagem, são produzidos, diariamente, cerca de 2.5 quintilhões de bytes em forma de texto, imagens, vídeos e áudios.

Os dados são da ADC, empresa norte-americana fabricante de circuitos integrados. Por essa razão, não só o processamento e o armazenamento são necessários, como também a capacidade de análise.

O que são informações estruturadas e não estruturadas?

Dados estruturados, como o nome sugere, são dados que possuem certa organização. Ou seja, com grande parte de campos e colunas completos.

Por sua vez, os não estruturados são aqueles em que há incompreensão na sua totalidade, muito provavelmente por falta de ordenação e preenchimento.

Quem trabalha com big data?

O big data pode ser uma carreira bastante promissora. Afinal, cada vez mais, o mercado busca por profissionais qualificados nessa área.

Mas engana-se quem acredita haver só uma área de atuação. Na verdade, o big data exige conhecimentos e trabalhos bem específicos.

  • Administrador: chamado de administrador de banco de dados ou DBA, esse profissional é responsável por gerenciar o banco de dados. Assim, é seu papel configurá-lo, monitorá-lo e atualizá-lo sempre que necessário.
  • Desenvolvedor: o desenvolver de banco de dados, por sua vez, é quem cuida da programação e das especificações. Assim, estabelece e revisa os códigos e também promove testes.
  • Cientista ou analista de dados: essa figura realiza todas as análises para obter as informações. Ele é capacitado, portanto, para interpretar os dados disponíveis.

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Como pequenos e médios negócios podem obter vantagens do big data?

Se você pensa que só gigantes e líderes de mercado podem explorar o big data, talvez fique surpreso com a informação a seguir.

Isso porque as pequenas e médias empresas também podem aproveitar os benefícios dessa prática. O principal deles, sem dúvida, é entender melhor o comportamento de seus clientes.

Com isso, é possível adotar medidas para aprimorar a eficiência dos processos, reduzindo custos e identificando oportunidades.

O segredo do processo está em entender o valor dos dados à sua disposição.

Tudo o que sabe sobre seu público consumidor, por exemplo, pode ser utilizado para qualificar a estratégia, tanto no que oferece a ele quanto na maneira como faz isso.

Quem está usando big data?

Mas, afinal, se o big data serve para todo mundo, quem já está aplicando e usufruindo das vantagens dele? Temos exemplos de diferentes setores para apresentar a você.

  • Bancos: o big data tem aplicações diversas em instituições financeiras. Entre elas, destacam-se o uso da tecnologia para gerenciar melhor os riscos de crédito dos clientes e evitar fraudes.
  • Ensino superior: o gerenciamento de registros de alunos e informações do campus, além de gestão financeira e aprimoramento das pesquisas acadêmicas são algumas das vantagens que o big data proporciona às instituições de ensino.
  • Governo: o governo também emprega o big data para administrar os dados da população, sobretudo dos beneficiários de programas como o Bolsa Família.
  • Operadoras de saúde: o big data tem revolucionado a área da Medicina. E, com as operadoras de saúde, não é diferente. A aplicação do método tem contribuído com o registro e gerenciamento das informações dos pacientes em seus prontuários, incluindo exames, consultas e procedimentos realizados.
  • Manufatura: Na indústria de manufatura, os casos de sucesso do big data são vários. Entre eles, está a melhora na eficiência da produção. Com a análise dos dados, é possível aperfeiçoar os métodos de fabricação e a qualidade dos produtos, melhorando a entrega final ao cliente.
  • Varejo: no varejo, o big data tem colaborado, sobretudo, com dados sobre o comportamento de consumo dos clientes. Assim, os estabelecimentos comerciais podem criar soluções para estreitar ainda mais o relacionamento com seu público.

Como aplicar o big data na sua empresa?

Pensando em adotar o big data para o seu negócio? Então, confira agora como aplicá-lo em diferentes áreas.

Marketing

Reúna e analise os dados de seus clientes. Entenda quais são os hábitos deles, como frequência de compras, por exemplo. A partir daí, crie ações personalizadas de acordo com os insights obtidos.

Controle de qualidade

Faça o tratamento dos dados gerados, buscando identificar problemas na fabricação. Os testes preditivos podem ajudar a prevenir possíveis defeitos. 

Financeiro

Implemente o big data para controlar orçamentos e designar melhor os recursos disponíveis. Evite, assim, a gestão incorreta das finanças e possíveis tentativas de fraudes internas.

Melhores práticas de big data

O big data permite uma infinidade de aplicações, de acordo com a atuação da empresa, setor e objetivos. No entanto, há práticas que são essenciais em qualquer tipo de negócio. 

Use o big data para: 

  • Entender melhor o mercado em que está inserido e se antecipar às tendências;
  • Conhecer com afinco o seu público-alvo e propor soluções adequadas;
  • Otimizar seus processos para reduzir riscos e procedimentos desnecessários.

Desafios do Big Data

Até aqui, falamos dos benefícios do big data e das possibilidades de uso da atividade. Agora, é hora de relacionar os principais desafios enfrentados pela área.

O maior deles, talvez, seja a reestruturação necessária para a implementação. 

Isso porque, para que o big data seja executado com excelência, deve haver uma enorme infraestrutura tecnológica para suportar o processamento dos dados.

Nesse sentido, pelo esforço a ser empregado, é comum se deparar com certa resistência entre os funcionários. Afinal, deve haver a colaboração de todos para que os processos antigos sejam revisados e os novos, por sua vez, criados.

Outro obstáculo que pode atrapalhar a execução do big data é a falta de mão de obra qualificada. Por ser uma profissão relativamente nova, não é simples encontrar especialistas na área. 

Por outro lado, para quem pensa em construir uma carreira de sucesso, essa pode ser uma oportunidade promissora.

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Exemplos de uso de Big Data

Já passamos por algumas aplicações do big data. Mas, que tal ver mais exemplos do uso para diferentes finalidades? Acompanhe!

Na indústria

Falamos da possibilidade de identificar defeitos e melhorar a produção no setor de manufatura, certo? Mas, quando aplicado na indústria, o big data pode ter diferentes aplicações.

Uma delas é a análise dos dados para identificar problemas com fornecedores.

Redes sociais

As redes sociais são o cenário perfeito para instituir o big data. Isso porque elas têm alto volume de dados, com ampla variedade e velocidade. 

Esses canais são excelentes para a divulgação de produtos e serviços. E, com a análise dos dados, é possível direcionar mais acertadamente as comunicações. 

Hábitos de compra

Esse exemplo é bastante usado no varejo. Afinal, ao identificar o comportamento dos consumidores, é possível alinhar as estratégias. 

Se determinado grupo de clientes adquire com certa frequência um tipo de produto, você pode se antecipar e enviar uma mala direta, lembrando-o de que está na hora de repetir a compra.

Recursos humanos

A área de RH é bastante antiga. O processo de recrutamento, por exemplo, acontece há muitos anos. No entanto, ele vem sendo aprimorado e o big data é um grande colaborador desta evolução. 

Entre as aplicações viáveis, encontra-se a capacidade de criar estratégias para seleção de currículos alinhados às atribuições que a companhia procura.

Área financeira

O sonho de todo planejador financeiro é alocar os recursos de maneira eficiente. Ou seja, distribuir valores adequados às necessidades da empresa. 

Com o big data, isso torna-se possível. A ferramenta, além de ajudar com o mapeamento, contribui com o entendimento dos custos para melhor direcionamento e controle. 

Search

O big data aplicado à busca de usuários, normalmente em sites como o Google, contribui com as pesquisas de marketing. 

A análise preditiva que a ferramenta proporciona é um ponto positivo quando se trata, principalmente, de segmentação. É possível entender onde o volume de pesquisas se concentra, por exemplo. 

Conclusão

Ao chegar ao final do artigo, você deve estar convencido da importância do big data, certo? Afinal, agora conhece tudo sobre as possíveis aplicações da tecnologia e suas vantagens.

Vale destacar ainda que o big data contribui com setores importantes para a sociedade, como saúde e segurança. Em Amsterdã, na Holanda, por exemplo, a ferramenta tem sido usada para identificar casos de violência doméstica.

A cidade já tem resgatado crianças de situações de vulnerabilidade com a análise do volume de dados. Muito interessante, não é mesmo?

É mais uma prova de que o big data pode ter finalidades diversas. Por essa razão, a carreira é uma das mais promissoras da atualidade.

Se você pensa em seguir por esse ramo, é importante buscar qualificação profissional.

Adquirir conhecimentos e desenvolver habilidades é fundamental para obter destaque no mercado de trabalho, independentemente da área de atuação.

No EAD UCS, você encontra vários tipos de formação na área, desde a graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas EAD até pós-graduações que o tornam um especialista para atuar com Big Data.

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