Com o avanço tecnológico, diversas formas de armazenar dados surgiram. Porém, o conceito de big data remete ao volume e especialização dos dados gerados.
O big data funciona por meio da coleta e tratamento dos dados emitidos, sempre com uma finalidade ou propósito. Por exemplo, um médico tem um banco de dados sobre diversos casos e doenças que auxilia na hora de tratar novos pacientes.
O que é big data?
A tradução livre para big data é: grande massa de dados. Esse conceito é atualizado conforme os avanços tecnológicos.
Por exemplo, no período da idade média, uma biblioteca poderia ser considerado um grande volume de dados.
Já no século XXI, os computadores pessoais e servidores de algumas empresas, são dimensões diferentes de big data que servem para processamento de dados.
Nesse caso, o big data é formado por cinco variáveis, são elas:
- Volume: é formado por uma grande quantidade de dados gerados;
- Variedade: pode apresentar mais de uma fonte (como combinações), inclusive, a complexidade das análises;
- Velocidade: apresenta um processo ágil para leitura especializada de dados, assim, permite extrair informações necessárias de forma mais incisiva;
- Veracidade: é parte crucial para qualquer informação gerada, se os dados não são confiáveis, não se pode afirmar que a informação é verdadeira;
- Valor: não adianta só obter informações por meio dos dados, ela precisa fazer sentido e servir um propósito, ou seja, ser útil e apresentar um valor.
Um bom exemplo para ilustrar melhor são as redes sociais, elas apresentam uma base de dados com informações pessoais de usuários, características, postagens, entre outros.
Nesse caso, elas podem ser utilizadas por empresas para anunciar, mandar campanhas e atingir mais facilmente o público-alvo.
Além disso, o big data é muito utilizado no mundo do empreendedorismo, especialmente quando a questão envolve negócios e a criação de expertises.
Para que serve o big data?
A medida em que os dados são gerados é preciso qualificá-los e assim, extrair informações pertinentes para o negócio ou causa.
Por exemplo:
- O RH de determinada empresa coleta dados empresariais (Enterprise Data) respectivos a vendas, logística, produção e finanças do negócio;
- Através deles é possível ter uma amostragem real sobre os funcionários, setores e o ambiente empresarial;
- Dessa forma, a empresa consegue identificar falhas, fraudes e possíveis pontos que deveriam receber mais investimento.
Além disso, é possível que esses dados sejam utilizados para melhorar o ambiente empresarial, diminuir gastos e até mesmo gerar ideias que retroalimentem o negócio.
Nessa perspectiva, essa ferramenta registra os dados, coordenadas, valores, transações e trocas diárias de informações dentro e fora da empresa, como é o caso dos ERP’s e podem ser usados para melhorar o marketing e a experiência do cliente.
Como montar um big data?
Para criar um banco de dados sólido é preciso pensar primeiramente quais são os objetivos que a empresa deseja obter.
Além disso, deve apresentar uma base de onde será extraída as informações. Portanto, o big data é formado através de três pilares:
- Integrar: conectar diferentes fontes para atingir uma solução, por exemplo, o problema ‘X’ pode ser resolvido através da comunicação empresarial;
- Gerenciar: é preciso armazenar e cuidar para que esses dados obtidos sejam verídicos e precisos;
- Analisar: o big data analytics é o momento da análise profunda, visualizar os dados obtidos e buscar novas interpretações.
Vale lembrar que esse momento de análise deve ser utilizado também para criar processos e modelos (além de aperfeiçoá-los).
Por fim, o big data é uma poderosa ferramenta de estudo de dados, através dele empresas conseguem insights que ajudam a criar poderosas soluções.
