Você reparou em como a lista de dispositivos conectados à internet tem crescido nos últimos anos? São Smart TV´s, relógios inteligentes, videogames e uma infinidade de aparelhos conectados à rede.

Além desse fenômeno — Internet das Coisas — temos as tecnologias mobile que expandem essa conectividade para todos os momentos da vida cotidiana das pessoas. Isso tudo contribui com o aumento do que entendemos por Big Data.

Neste artigo vamos descomplicar esse fenômeno tecnológico moderno, oferecendo ao leitor um miniguia com as principais informações sobre Big Data. Acompanhe!

O que é Big Data?

A União Internacional das Telecomunicações (que é uma entidade filiada à ONU) divulgou recentemente que já somos 3,2 bilhões de pessoas conectadas no mundo todo. Você já imaginou a quantidade de dados que é gerada a cada segundo? Então, a esse gigantesco volume de dados, estruturados e não estruturados, que são gerados a cada segundo dá-se o nome de Big Data.

Por que Big Data é importante?

A grande importância do Big Data consiste exatamente na possibilidade até então inédita de obter, processar e utilizar um enorme volume de informações sobre seu público, sabendo seus desejos, insatisfações, satisfações, anseios e opiniões sobre uma empresa e seus serviços.

A tecnologia Big Data possibilita extrair desses dados, vindos de inumeráveis fontes, convertendo-os em informações de mercado valiosas para tomada de decisão e elaboração de estratégias empresariais. Dessa forma, o Big Data revolucionou o mundo corporativo permitindo que empresas obtenham muito mais informações sobre o seu público.

Esse grande volume de dados extraídos de mídias sociais, sensores de dispositivos, transações comerciais, entre outras fontes, são usados pelas corporações em interface com seus dados internos com a finalidade de criar, reformular e inovar em suas abordagens em relação ao público.

Como é a aplicação em empresas?

Os 5 V´s do Big Data: volume, variedade, velocidade, veracidade e valor são os parâmetros que determinam o sucesso da utilização dessa tecnologia.

Volume

Diz respeito à quantidade de dados que é processada por segundo. Quanto maior essa quantidade, maior deverá ser a capacidade de processamento.

Variedade

Corresponde às diversas fontes em que esses dados são captados: redes sociais e aplicativos como WhatsApp, além do Google Analytics são outros exemplos de fontes de dados.

Velocidade

Determina o processamento ágil e dinâmico ao grande fluxo de informações.

Veracidade

Trata-se da confiabilidade das fontes pesquisadas.

Valor

Diz respeito à relevância e à utilidade desses dados à empresa em questão.

Como mencionamos, as empresas trabalham com Big Data por meio de dados estruturados: aqueles categorizados, inseridos em sistemas específicos como financeiros, RH, etc. — e não estruturados — soltos, encontrados em mídias sociais que podem, inclusive, ser em áudio e vídeo também (o que dificulta a criação de tags e o processamento).

O trabalho árduo com Big Data consiste, principalmente, na monitoração desses dados não estruturados nas mídias sociais. Ou seja: empresas monitoram o que as pessoas estão dizendo sobre elas na internet em larga escala, utilizando pesquisas por palavras-chave, para assim, processar esses dados e usá-los em estratégias para melhor satisfazer seus clientes.

Esse trabalho de processar essas informações não estruturadas é feito por humanos, pois os comentários captados podem conter ironias e se inserir em determinados contextos nos quais uma crítica poderia ser confundida com um elogio, se fosse processada por mecanismos automáticos de análise.

Se você gostou deste conteúdo exclusivo e descomplicado sobre Big Data, então confira também: Como o Big Data beneficia a segurança da informação!

Leandro Guimarães
Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.