O que é Big Data? Por que a análise de big data é importante?

Publicados: 2019-11-02

Desde séculos, os dados têm desempenhado um papel importante em nossas vidas. Dito isso, diariamente criamos 2,5 quintilhões de bytes de dados. Isso significa que 90% dos dados do mundo foram criados apenas nos últimos dois anos. E esse vasto e volumoso conjunto de dados que é tão grande que não pode ser analisado usando métodos tradicionais é chamado de Big Data. Para examinar esses dados estruturados e não estruturados, é usada a técnica de análise de Big Data.

Neste artigo, discutiremos o que é esse grande volume de dados, o que é Big Data Analytics e por que ele é importante.

O que é Big Data?

É um produto?
É um conjunto de ferramentas?
É um conjunto de dados usado apenas por grandes empresas?
Como as grandes empresas lidam com repositórios de big data?
Qual é o tamanho desses dados?
O que é análise de big data?
Qual é a diferença entre big data e Hadoop?

Essas e várias outras perguntas vêm à mente quando buscamos a resposta para o que é big data? Ok, a última pergunta pode não ser o que você pergunta, mas outras são uma possibilidade.

Por isso, aqui vamos definir o que é, qual é o seu propósito ou valor e por que usamos esse grande volume de dados.

As empresas hoje procuram novas e melhores maneiras de se manterem competitivas, lucrativas e preparadas para o futuro e, de acordo com especialistas do setor, a análise de Big Data oferece maneiras de aprender novas ideias, extrair novos insights e ficar à frente da curva.

Big Data refere-se a um grande volume de dados estruturados e não estruturados que dominam as empresas no dia a dia. Mas não é o tamanho dos dados que importa, o que importa é como eles são usados e processados. Ele pode ser analisado usando a análise de big data para tomar melhores decisões estratégicas para as empresas se moverem.

De acordo com Gartner:

Big data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e alta variedade que exigem formas econômicas e inovadoras de processamento de informações para uma melhor percepção e tomada de decisões.

Importância do Big Data

A melhor maneira de entender uma coisa é conhecer sua história.

Os dados existem há anos; mas o conceito ganhou força no início dos anos 2000 e, desde então, as empresas começaram a coletar informações, executar análises de big data para descobrir detalhes para uso futuro. Assim, dando às organizações a capacidade de trabalhar rapidamente e permanecer ágeis.

Este foi o momento em que Doug Laney definiu esses dados como os três Vs (volume, velocidade e variedade):

Volume : é a quantidade de dados movidos de Gigabytes para terabytes e além.

Velocidade: A velocidade do processamento de dados é a velocidade.

Variedade: os dados vêm em diferentes tipos, de estruturados a não estruturados. Dados estruturados geralmente são numéricos enquanto não estruturados – texto, documentos, e-mail, vídeo, áudio, transações financeiras, etc.

Onde esses três Vs facilitaram a compreensão do big data, eles até deixaram claro que lidar com esse grande volume de dados usando a estrutura tradicional não será fácil. Este foi o momento em que o Hadoop surgiu e certas perguntas como:

O que é Hadoop?
Hadoop é outro nome de big data?
O Hadoop é diferente do big data?

Tudo isso veio a existir.

Então, vamos começar a respondê-las.

Big Data e Hadoop

Vamos usar a analogia do restaurante como exemplo para entender a relação entre big data e Hadoop

Tom abriu recentemente um restaurante com um chef onde ele recebe 2 pedidos por dia ele pode lidar facilmente com esses pedidos, assim como o RDBMS. Mas, com o tempo, Tom pensou em expandir o negócio e, portanto, para atrair mais clientes, começou a receber pedidos on-line. Por causa dessa mudança, a taxa de recebimento de pedidos aumentou e agora, em vez de 2, ele passou a receber 10 pedidos por hora. A mesma coisa aconteceu com os dados. Com a introdução de várias fontes, como smartphones, mídias sociais, etc, o crescimento dos dados tornou-se enorme, mas devido a uma mudança repentina, lidar com grandes pedidos/dados não é fácil. Daí surge a necessidade de um tipo diferente de estratégia para lidar com este problema.

Consciente dessa situação, Tom começou a pensar em uma solução. Da mesma forma, com o avanço da tecnologia os dados passaram a ser gerados em um ritmo alarmante. Para lidar com a enorme taxa de pedidos, Tom contratou mais 4 chefs. Tudo estava indo bem, mas como a prateleira de alimentos usada por 4 chefs era a mesma estava se tornando um gargalo, então a solução não era tão eficiente

Da mesma forma, para resolver o problema de dados, grandes conjuntos de dados, várias unidades de processamento foram instaladas, mas isso também não foi eficaz, pois a unidade de armazenamento centralizada se tornou o gargalo. Isso significa que, se a unidade centralizada cair, todo o sistema ficará comprometido. Por isso, havia a necessidade de buscar uma solução melhor tanto para dados quanto para restaurante.

Tom veio com uma solução eficiente, ele dividiu os chefs em duas hierarquias, ou seja, chef júnior e chef principal e atribuiu a cada chef júnior uma prateleira de comida. Digamos, por exemplo, que o prato é molho de macarrão. Agora, de acordo com o plano de Tom, um chef júnior preparará a massa e o outro chef júnior preparará o molho. Seguindo em frente, eles entregarão a massa e o molho ao chefe de cozinha, onde o chefe de cozinha preparará o molho de macarrão depois de combinar os dois ingredientes, o pedido final será entregue. Esta solução funcionou perfeitamente para o restaurante do Tom e para o Big Data isso é feito pelo Hadoop.

O Hadoop é uma estrutura de software de código aberto usada para armazenar e processar dados de maneira distribuída em grandes clusters de hardware comum. O Hadoop armazena os dados de forma distribuída com replicações, para fornecer tolerância a falhas e dar um resultado final sem enfrentar problemas de gargalo. Agora, você deve ter uma ideia de como o Hadoop resolve o problema do Big Data, ou seja,

Armazenar grande quantidade de dados.
Armazenamento de dados em vários formatos: não estruturados, semiestruturados e estruturados.
A velocidade de processamento de dados.

Então, isso significa que Big Data e Hadoop são iguais?

Não podemos dizer isso, pois existem diferenças entre ambos.

Qual é a diferença entre Big Data e Hadoop?

Big data nada mais é do que um conceito que representa uma grande quantidade de dados enquanto o Apache Hadoop é usado para lidar com essa grande quantidade de dados.
É complexo com muitos significados, enquanto o Apache Hadoop é um programa que atinge um conjunto de metas e objetivos.
Esse grande volume de dados é uma coleção de vários registros, com vários formatos, enquanto o Apache Hadoop lida com diferentes formatos de dados.
Hadoop é uma máquina de processamento e big data é a matéria-prima.

Agora que sabemos o que são esses dados, como o Hadoop e o big data funcionam. É hora de saber como as empresas estão se beneficiando desses dados.

Como as empresas estão se beneficiando do Big Data?

Alguns exemplos para explicar como esses grandes dados ajudam as empresas a obter uma vantagem extra:

Coca-Cola e Big Data

A Coca-Cola é uma empresa que dispensa apresentações. Há séculos, esta empresa tem sido líder em bens de consumo embalados. Todos os seus produtos são distribuídos globalmente. Uma coisa que faz a Coca Cola vencer são os dados. Mas como?

Coca-Cola e Big Data :

Usando os dados coletados e analisando-os por meio de análises de big data, a Coca Cola pode decidir sobre os seguintes fatores:

Seleção da mistura certa de ingredientes para produzir produtos de suco
Fornecimento de produtos em restaurantes, varejo, etc
Campanha de mídia social para entender o comportamento do comprador, programa de fidelidade
Criação de centros de serviços digitais para processos de compras e RH

Netflix e Big Data

Para ficar à frente de outros serviços de streaming de vídeo, a Netflix analisa constantemente as tendências e garante que as pessoas obtenham o que procuram na Netflix. Eles procuram dados em:

Programas mais vistos
Tendências, mostra que os clientes consomem e esperam
Visuais promocionais, cliques, tempo gasto para assistir
Dispositivos usados pelos clientes para assistir seus programas
O que os espectadores gostam de assistir compulsivamente, assistir em partes, consecutivas ou uma série completa.

Para muitas empresas de streaming de vídeo e entretenimento, a análise de big data é a chave para reter assinantes, garantir receitas e entender o tipo de conteúdo que os espectadores gostam com base em localizações geográficas. Esses dados volumosos não apenas dão à Netflix essa capacidade, mas também ajudam outros serviços de streaming de vídeo a entender o que os espectadores desejam e como a Netflix e outros podem entregá-lo.

Ao lado, existem empresas que armazenam os seguintes dados que ajudam a análise de big data a fornecer resultados precisos, como:

Tweets salvos nos servidores do Twitter
Informações armazenadas do rastreamento de passeios de carro pelo Google
Resultados das eleições locais e nacionais
Tratamentos realizados e o nome do hospital
Tipos de cartão de crédito usados e compras feitas em diferentes lugares
O que, quando as pessoas assistem no Netflix, Amazon Prime, IPTV, etc e por quanto tempo

Hmm, então é assim que as empresas conhecem nosso comportamento e projetam serviços para nós.

O que é Big Data Analytics?

O processo de estudar e examinar grandes conjuntos de dados para entender padrões e obter insights é chamado de análise de big data. Envolve um processo algorítmico e matemático para derivar uma correlação significativa. O foco da análise de dados é obter conclusões baseadas no que os pesquisadores sabem.

A importância da análise de big data

Idealmente, o big data lida com previsões/previsões dos vastos dados coletados de várias fontes. Isso ajuda as empresas a tomar melhores decisões. Alguns dos campos em que os dados são usados são aprendizado de máquina, inteligência artificial, robótica, saúde, realidade virtual e várias outras seções. Por isso, precisamos manter os dados organizados e organizados.

Isso oferece às organizações a chance de mudar e crescer. E é por isso que a análise de big data está se tornando popular e é de extrema importância. Com base na sua natureza podemos dividi-lo em 4 partes diferentes:

Além disso, grandes dados também desempenham um papel importante nos seguintes campos:

Identificação de novas oportunidades
Aproveitamento de dados nas organizações
Obtendo maiores lucros e operações eficientes
Marketing eficaz
Melhor atendimento ao cliente
Vantagens competitivas sobre os rivais

Agora, que sabemos em que todos os campos os dados desempenham um papel importante. É hora de entender como o big data e suas 4 partes diferentes funcionam.

Análise de Big Data e Ciência de Dados

A análise de dados envolve o uso de técnicas e ferramentas avançadas, como aprendizado de máquina, mineração de dados, estatística. Os dados assim extraídos de diferentes fontes e em diferentes tamanhos são usados para fornecer análise.

Data Sciences, por outro lado, é um termo abrangente que inclui métodos científicos para processar dados. As ciências de dados combinam várias áreas, como matemática, limpeza de dados, etc., para preparar e alinhar big data.

Devido às complexidades envolvidas, a ciência de dados é bastante desafiadora, mas com o crescimento sem precedentes das informações geradas globalmente, o conceito de dados volumosos também está evoluindo. Portanto, o campo da ciência de dados que envolve big data é inseparável. Os dados abrangem informações estruturadas e não estruturadas, enquanto as ciências de dados são uma abordagem mais focada que envolve áreas científicas específicas.

Análise de negócios e big data

Devido ao aumento da demanda, o uso de ferramentas para analisar dados está aumentando, pois ajudam as organizações a encontrar novas oportunidades e obter novos insights para administrar seus negócios com eficiência.

Além disso, ao focar no cliente as empresas podem melhorar suas operações e obter mais lucros. Ferramentas como o Hadoop ajudam a reduzir os custos de armazenamento. Aumentando assim a eficiência dos negócios, isso, por sua vez, leva à economia de dinheiro, energia e tomada de decisões mais rápidas.

Benefícios em tempo real do Big Data Analytics

Os dados ao longo dos anos tiveram um enorme crescimento devido ao aumento do uso de dados em setores que variam de:

Bancário
Assistência médica
Energia
Tecnologia
Consumidor
Fabricação

Em suma, a análise de dados tornou-se uma parte essencial das empresas hoje.

Oportunidades de trabalho e análise de big data

Os dados estão em quase toda parte, portanto, há uma necessidade urgente de coletar e preservar quaisquer dados que estejam sendo gerados. É por isso que a análise de big data está nas fronteiras da TI e se tornou crucial para melhorar os negócios e tomar decisões. Profissionais qualificados em análise de dados têm um oceano de oportunidades. Como eles são os únicos que podem preencher a lacuna entre as técnicas tradicionais e novas de análise de negócios que ajudam as empresas a crescer.

Benefícios do Big Data Analytics

Redução de custos
Melhor tomada de decisão
Novo produto e serviços
Detecção de fraude
Melhores insights de vendas
Entendendo as condições do mercado
Precisão de dados
Preços melhorados

Como funciona a análise de big data e suas principais tecnologias

Nenhuma tecnologia única pode abranger grandes dados, mas a análise avançada de big data pode ser aplicada aos dados, para obter o máximo valor das informações.

Aqui estão os maiores jogadores:

Aprendizado de máquina : o aprendizado de máquina treina uma máquina para aprender e analisar dados maiores e mais complexos para fornecer resultados mais rápidos e precisos. O uso de um subconjunto de aprendizado de máquina de organizações de IA pode identificar oportunidades lucrativas, evitando riscos desconhecidos.

Gerenciamento de dados: com os dados constantemente entrando e saindo da organização, precisamos saber se eles são de alta qualidade e podem ser analisados de forma confiável. Uma vez que os dados são confiáveis, um programa de gerenciamento de dados mestre é usado para colocar a organização na mesma página e analisar os dados.

Mineração de dados: a tecnologia de mineração de dados ajuda a analisar padrões ocultos de dados para que possam ser usados em análises posteriores para obter uma resposta para questões comerciais complexas. Usando algoritmos de mineração de dados, as empresas podem tomar melhores decisões e podem até identificar áreas problemáticas para aumentar a receita cortando custos. A mineração de dados também é conhecida como descoberta de dados e descoberta de conhecimento.

Hadoop: Hadoop é um software de código aberto que ajuda a gerenciar o processamento de dados e o armazenamento de aplicativos de dados de maneira organizada em servidores de computador. O Hadoop tornou-se uma tecnologia chave que suporta iniciativas avançadas de análise de big data, incluindo aprendizado de máquina, mineração de dados, etc. O sistema Hadoop pode lidar com diferentes formas de dados estruturados e não estruturados, oferecendo uma vantagem extra para coletar, processar e analisar dados facilmente.

Análise na memória: essa metodologia de inteligência de negócios (BI) é usada para resolver problemas de negócios complexos. Ao analisar os dados da memória do sistema do computador RAM, o tempo de resposta à consulta pode ser reduzido e decisões de negócios mais rápidas podem ser tomadas. Essa tecnologia elimina até mesmo a sobrecarga de armazenamento de tabelas agregadas de dados ou dados de indexação, resultando em tempo de resposta mais rápido. Não apenas essa análise na memória ajuda a organização a executar análises de big data iterativas e interativas.

Análise preditiva: A análise preditiva é o método de extração de informações de dados existentes para determinar e prever resultados e tendências futuras. técnicas como mineração de dados, modelagem, aprendizado de máquina, IA são usadas para analisar dados atuais para fazer previsões futuras. A análise preditiva permite que as organizações se tornem proativas, prevejam o futuro, antecipem o resultado, etc. Além disso, vai além e sugere ações para se beneficiar da previsão e também fornecer uma decisão para beneficiar suas previsões e implicações.

Mineração de texto : A mineração de texto também conhecida como mineração de dados de texto é o processo de derivar informações de alta qualidade de dados de texto não estruturados. Com a tecnologia de mineração de texto, você descobre insights que não havia percebido antes. A mineração de texto usa aprendizado de máquina e é mais prática para cientistas de dados e outros usuários desenvolverem plataformas de big data e ajudarem a analisar dados para descobrir novos tópicos.

Desafios da análise de big data e maneiras de solucioná-los

Uma enorme quantidade de dados é produzida a cada minuto, portanto, está se tornando um trabalho desafiador armazená-los, gerenciá-los, utilizá-los e analisá-los. Mesmo as grandes empresas lutam com o gerenciamento e armazenamento de dados para fazer uma enorme quantidade de uso de dados. Esse problema não pode ser resolvido simplesmente armazenando dados, razão pela qual as organizações precisam identificar desafios e trabalhar para resolvê-los:

Compreensão e aceitação inadequadas de big data
Insights significativos por meio de análise de big data
Armazenamento e qualidade de dados
Segurança e privacidade dos dados
Coleta de dados significativos em tempo real: escassez de habilidades
Sincronização de dados
Representação visual de dados
Confusão no gerenciamento de dados
Estruturando grandes dados
Extração de informações de dados

Benefícios organizacionais do Big Data

Big Data não é útil para organizar dados, mas ainda traz uma infinidade de benefícios para as empresas. Os cinco primeiros são:

Compreender as tendências do mercado : usando grandes dados e análises de big data, as empresas podem facilmente prever tendências de mercado, prever preferências de clientes, avaliar a eficácia do produto, preferências do cliente e prever o comportamento do cliente. Esses insights em troca ajudam a entender os padrões de compra, padrões de compra, preferência e muito mais. Essas informações prévias ajudam a planejar e gerenciar as coisas.
Entenda as necessidades do cliente: a análise de Big Data ajuda as empresas a entender e planejar melhor a satisfação do cliente. Afetando assim o crescimento de um negócio. Suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, resolução de reclamações, coleta consistente de feedback etc.
Melhorar a reputação da empresa : o big data ajuda a lidar com rumores falsos, oferece um melhor atendimento às necessidades dos clientes e mantém a imagem da empresa. Usando ferramentas de análise de big data, você pode analisar emoções negativas e positivas que ajudam a entender as necessidades e expectativas do cliente.
Promove medidas de redução de custos : Os custos iniciais de implantação de Big Data são altos, mas os retornos e insights lucrativos são maiores do que você paga. Big Data pode ser usado para armazenar dados de forma mais eficaz.
Disponibiliza dados : ferramentas modernas em Big Data podem, em tempo real, exigir porções de dados a qualquer momento em um formato estruturado e de fácil leitura.

Setores onde o Big Data é usado:

Varejo e comércio eletrônico
Serviços Financeiros
Telecomunicações

Conclusão

Com isso, podemos concluir que não existe uma definição específica do que é big data, mas ainda assim todos concordamos que uma grande quantidade volumosa de dados é big data. Além disso, com o tempo, a importância da análise de big data está aumentando, pois ajuda a aprimorar o conhecimento e chegar a uma conclusão lucrativa.

Se você deseja se beneficiar de big data, o uso do Hadoop certamente ajudará. Como é um método que sabe gerenciar big data e torná-lo compreensível.