O que é big data?

A compreensão da essência do big data e as formas de analisá-lo são fundamentais para as empresas saberem como lidar com os desafios do atual mercado data driven.

Por isso, se você quer saber como atualizar sua empresa e garantir seu sucesso nesse futuro orientado por dados, acompanhe esta leitura.

Você vai entender o que é big data, conhecer sua história e aprender como ele funciona na prática. Acompanhe!

Conceito de big data

Big data refere-se a um imenso volume de dados que não pode ser processado por bancos de dados ou aplicações de processamento tradicionais por ser gerado em alta velocidade e grande variedade.

Todos os dias são gerados 2,5 quintilhões de bytes em dados, e são as soluções modernas de big data que permitem a análise e a interpretação disso tudo.

Hoje, temos diversas ferramentas de big data disponíveis para o mercado, que são de grande importância na definição de estratégias de negócio. Com elas, as empresas modernas têm a oportunidade de melhorar seus resultados em escalas nunca antes imaginadas, a partir:

• da otimização de processos
• do aumento na produtividade
• da maior taxa de crescimento.
• da redução de diversos custos.
• da tomada de decisão mais inteligente.

Esses e outros benefícios tornaram o dia a dia dos negócios mais seguro e eficiente.

Mas como surgiu o big data?

Big data: era uma vez…

Apesar do termo big data ter sido difundido somente em 2005 por Roger Mougalas, a busca pelo entendimento dos dados disponíveis e sua aplicação é algo que existe há muito tempo.

Inclusive, alguns dos primeiros registros da aplicação de dados para analisar e controlar atividades de negócios vêm de mais de sete mil anos atrás.

É isso mesmo!

Tudo já começou nos tempos da Mesopotâmia quando, na intenção de facilitar o registro do crescimento da colheita e do pastoreio, a contabilidade passou a ser introduzida no dia a dia dos negociantes.

Muito tempo depois, em 1663, tivemos a primeira análise estatística de dados já registrada. Com o intuito de aumentar a conscientização sobre os efeitos da peste bubônica que estava em andamento na época, John Graunt registrou e analisou a taxa de mortalidade em Londres e, por esses motivos, é considerado um pioneiro no campo da estatística.

Após a contribuição de Graunt, os princípios de utilização de dados continuaram a desenvolver-se. Por exemplo, em 1889, numa tentativa de organizar os dados do censo, Herman Hollerith criou um sistema de computação.

Mas, depois disso, nada muito extraordinário aconteceu na área até o século 20, quando iniciou o que chamamos de a era da informação.

Portanto, o ponto de partida dos dados como nós os conhecemos começa em 1937, quando o congresso dos EUA aprovou a Lei da Previdência Social e contratou a IBM para desenvolver um sistema para esse amplo projeto de dados.

Em seguida, para decifrar os códigos nazistas na Segunda Guerra Mundial, em 1943, a primeira máquina de processamento de dados, Colossus, foi desenvolvida pelos britânicos.

E, a partir desse desenvolvimento, o uso de dados e das máquinas só evoluiu. Com objetivos militares, contábeis ou outros, essas tecnologias facilitavam consideravelmente a vida e os negócios coletando e processando informações de forma independente e automática.

E assim começou o século 21.

Dez anos após a construção do primeiro supercomputador, em 1995, o mundo foi apresentado pela primeira vez ao termo big data, por Roger Mougalas, diretor de pesquisa de mercado da O'Reilly Media.

E foi também nesse mesmo ano (2005) que a empresa Yahoo criou o (agora) open source Hadoop com a intenção de indexar toda a World Wide Web (www). Atualmente, o Hadoop é usado por milhões de empresas para analisar quantidades imensas de dados. Daí para frente, a quantidade e variedade de dados aumentaram rapidamente, principalmente com o crescimento das redes sociais.

Hoje, empresas e governos passaram a estabelecer projetos de big data constantes para tomar suas decisões, e até pessoas utilizam esse recurso poderoso em seu dia a dia.

Como funciona um big data?

A análise de big data é o processo de localização de padrões, tendências e relacionamentos em grandes conjuntos de dados, compilando-os, processando-os e analisando-os para auxiliar na tomada de decisão.

O objetivo principal é sempre gerar valor para a organização e, para isso, são utilizadas ferramentas e técnicas específicas para cada negócio.

E como isso acontece na prática?

A primeira etapa do processo, antes de implementar qualquer técnica ou ferramenta, é fazer um estudo sobre as características dos dados e das análises de cada empresa, baseado nos 5 Vs do big data. São eles:

1. volume: tamanho dos dados (petabyte, exabyte, zettabyte).
2. variedade: formato dos dados (tabelas, imagens, textos).
3. velocidade: rapidez com que os dados são gerados (por segundo, por minuto).
4. veracidade: confiabilidade dos dados (fontes, integrações, comunicação).
5. valor: resultados que os dados trazem aos negócios (contexto, problema, solução).

Então, após identificação dos dados e dos desafios a serem superados pela empresa, sistemas de processamento de dados em larga escala e arquiteturas de sistemas de distribuição de dados escaláveis podem ser construídos para serem utilizados nos projetos.

Veja 2 exemplos práticos de uso do big data

Aqui na Indicium, todos os dias clientes chegam procurando soluções de big data e data science para superar seus desafios de negócios. Vamos conhecer alguns deles?

1) Como a Indicium ajudou uma empresa de consultoria de negócios a visualizar dados de mais de 40 milhões de empresas de forma interativa e eficiente

Uma vez, um cliente nos procurou querendo realizar consultas analíticas de big data e tomar decisões com base em informações sobre seu segmento no mercado brasileiro.

Para isso, nosso time foi desafiado a coletar todos os dados estatísticos do IBGE e informações públicas de mais de 40 milhões de empresas brasileiras disponibilizadas em diversos portais e sites do governo federal.

Como solução, fizemos a implementação e automatização de uma estrutura de crawlers em todos os websites do governo, bem como o armazenamento dessas informações em um banco de dados na nuvem.

Sabe quais foram os resultados?

Esse grande volume de informações foi organizado em um dashboard customizado e transformado em visualizações intuitivas que ofereceram uma experiência avançada de inteligência de mercado para o cliente.

Com isso, economizou muito tempo que antes era dedicado as pesquisas e pode focar em melhorar seu serviço e aumentar suas vendas.

2) Como a Indicium ajudou a maior imobiliária de Santa Catarina a visualizar informações e obter insights a partir dos dados

Com o objetivo de tomar melhores decisões na área de marketing, uma grande imobiliária nos procurou com o propósito de conseguir visualizar, em um só lugar, seu big data interno.

Nesse projeto, fomos desafiados a criar uma estratégia de business intelligence robusta e totalmente personalizada, utilizando dados da área do marketing, CRM e ERP, com auxílio da ferramenta Power BI.

Como fizemos isso?

Começamos realizando a importação dos dados das diversas fontes à disposição e, em seguida, desenvolvemos um data warehouse e um data lake, para termos uma estrutura sólida de banco de dados na nuvem. Depois, criamos um painel totalmente personalizado e atualizado com o Power BI.

Com isso, o cliente está sendo capaz de criar estratégias de captação de imóveis e tomar decisões financeiras orientadas por dados.

Invista em big data

Aqui na Indicium, nós utilizamos as melhores e mais avançadas ferramentas de big data disponíveis no mercado, além de contarmos com um time de especialistas na área.

Deseja implementar soluções de big data na sua estratégia de negócios? Entre em contato hoje mesmo e conte com a ajuda da nossa equipe.