O que é Big Data? - Dairo
O Big Data é uma ferramenta que tem como foco um grande armazenamento de dados e um aumento na velocidade das respostas e ações da empresa. Ela tem sido uma ótima opção para as empresas que buscam se destacar no mercado corporativo. 29 Apesar da discussão bastante contemporânea sobre Big Data, o ato de recolher e armazenar grandes quantidades de informações para eventual análise de dados vem do início dos anos 2000, quando Doug Laney definiu o Big Data em 3V's (SAS INSTITUTE, 2015):
Organizações coletam dados de uma grande variedade de fontes, incluindo transações comerciais, redes sociais e informações de sensores ou dados transmitidos de máquina a máquina. Anteriormente, armazenar tamanha quantidade de informações era um grande problema – mas novas tecnologias têm possibilitado tal atividade.
Os dados fluem em uma velocidade sem precedentes e devem ser tratados em tempo hábil. Tags de Radio-frequency identification (RFID), sensores, celulares e contadores inteligentes estão impulsionando a necessidade de lidar com imensas quantidades de dados em tempo real.
Os dados são gerados em todos os tipos de formatos – de dados estruturados, dados numéricos em bancos de dados tradicionais, até documentos de texto não estruturados, e-mails, vídeos, áudios, dados de cotações da bolsa e transações financeiras.
O Statistical Analysis System (SAS), sistema de grande utilidade e importância desenvolvido pela Universidade Estadual da Carolina do Norte (EUA) e hoje aplicado ao Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA) ampliou a abrangência do Big Data, considerando duas novas dimensões adicionais:
Além da velocidade e variedade de dados cada vez maiores, os fluxos de dados podem ser altamente inconsistentes com picos periódicos. Existe algo em tendência nas redes sociais? Diariamente, picos de dados sazonais ou picos gerados com base em eventos podem ser um desafio de gerenciar.
Os dados de hoje vêm de várias fontes, o que torna difícil estabelecer uma relação, corresponder, limpar e transformar dados entre diferentes sistemas. No entanto, para que seus dados não saiam rapidamente de controle, é necessário ligar e correlacionar relações, hierarquias e as várias ligações de dados.
Recente estudo desenvolvido pelo SAS mostra que o fluxo de dados utilizados por ferramentas de Big Data atual está em cerca de 2.8 Zetabytes (10²¹ bytes). A 30 expectativa é que em 2020, o valor seja 50 vezes maior, chegando à marca de 100 Zetabytes por ano (cerca de 10²³ bytes) (SAS INSTITUTE, 2015). No Brasil, a consultoria Front & Sullivan apurou uma receita de quase US$250mi no segmento de Big Data em 2013 e estabeleceu uma previsão de que este número quase quadruplicaria em 5 anos, chegando perto de US$1bi e assim, comprovando o forte potencial do Big Data no Brasil. Há cinco formas pelas quais é possível obter valor por meio do uso de ferramentas de Big Data (MANYIKA, CHUI, et al., 2011):
QUEM UTILIZA A FERRAMENTA?
Apesar de ainda ser uma ferramenta incipiente e com grande potencial de crescimento, grandes empresas e até governos têm feito o uso de Big Data para ajudar larga gama de consumidores e até mesmo cidades inteiras a planejar suas atividades para alcançar um futuro melhor. (MANYIKA, CHUI, et al., 2011).
Diferentes setores de negócio vêm utilizando as ferramentas de Big Data para garantir avanços e melhorias aos negócios (PEARSON e WEGENER, 2013):
Bancos – Com grandes quantidades de informações fluindo a partir de inúmeras fontes, os bancos são desafiados a encontrar maneiras inovadoras de gerenciar big data. Ao mesmo tempo em que a ferramenta é importante para compreender os clientes e aumentar sua satisfação, é igualmente importante para minimizar os riscos e fraudes enquanto mantém uma conformidade regulatória. Big Data traz ótimos insights, mas também exige que as instituições financeiras estejam um passo à frente neste jogo, com análises avançadas.
Ensino – Educadores armados com uma visão orientada a dados podem ter um impacto significativo sobre os sistemas escolares, estudantes e currículos. Analisando big data, eles podem identificar alunos em risco, assegurar que os estudantes estão progredindo de forma adequada, e podem implementar um sistema melhor de avaliação e apoio aos professores e diretores.
Governo – Quando as organizações governamentais são capazes de aproveitar e aplicar análises em big data, elas progridem significativamente quando se trata de gerenciar serviços públicos, lidar com o congestionamento ou prevenir a criminalidade. Mas, enquanto existem muitas vantagens com o uso de big data, os governos também devem abordar as questões de transparência e privacidade das informações.
Saúde – Registros de pacientes. Planos de tratamento. Informações de prescrição. Quando se trata de cuidados com a saúde, tudo precisa ser feito rapidamente, com precisão e, em alguns casos, com suficiente transparência para satisfazer as 32 regulamentações rigorosas desta indústria. Quando grandes quantidades de dados são geridas de forma eficaz, os prestadores de cuidados de saúde podem descobrir insights escondidos que melhoram o atendimento ao paciente.
Manufatura – Armados com uma visão que big data pode fornecer, os fabricantes podem aumentar a qualidade e a produção, minimizando o desperdício – processos que são fundamentais no mercado altamente competitivo de hoje. Mais e mais fabricantes estão trabalhando em uma cultura baseada em análise de dados, o que significa que eles podem resolver problemas mais rapidamente e tomar decisões de negócios mais ágeis.
Varejo – A construção de relacionamento com o cliente é fundamental para o setor de varejo – e a melhor maneira de gerenciar este relacionamento é gerenciando big data. Os varejistas precisam saber a melhor maneira de vender aos clientes, a maneira mais eficaz de lidar com transações, e a maneira mais estratégica de aumentar o número de negócios repetidos. Big data permanece no coração de todas essas coisas.
A previsão para o futuro é de que 33% das informações obtidas possam ser úteis se usadas de maneira correta. Atualmente, apenas 0,5% das informações são aproveitadas nesse sentido. (Davenport, 2013 apud SAS Institute, 2015)