Conteúdo
Big data é uma combinação de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados coletados por organizações que podem ser extraídos para obter insights e usados em projetos de aprendizado de máquina, modelagem preditiva e outros aplicativos de análise avançada.
Os sistemas que processam e armazenam big data tornaram-se componentes comuns das arquiteturas de gerenciamento de dados nas organizações, combinados com ferramentas que suportam o uso da análise de big data. O big data é frequentemente caracterizado por três V’s:
- Grandes quantidades de dados em muitos ambientes;
- Vários tipos de dados comumente armazenados em sistemas de big data;
- A velocidade com que a maioria dos dados é gerada, coletada e processada.
O que são os chamados 5 V’s do Big Data?
São eles: Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor
Essas características foram identificadas pela primeira vez em 2001 por Doug Laney, analista da consultoria Meta Group Inc. O Gartner os promoveu ainda mais depois de adquirir o Meta Group em 2005. Mais recentemente, vários outros V’s foram adicionados a diferentes descrições de big data, incluindo autenticidade, valor e variabilidade.
Embora big data não seja equivalente a uma quantidade específica de dados, as implantações de big data geralmente envolvem terabytes, petabytes ou mesmo exabytes de dados criados e coletados ao longo do tempo.
Por que o BD é importante?
As empresas usam BD em seus sistemas para melhorar as operações, fornecer melhor atendimento ao cliente, criar campanhas de marketing personalizadas e realizar outras ações que podem aumentar a receita e os lucros. As empresas que o utilizam efetivamente têm uma vantagem competitiva em potencial sobre aquelas que não o fazem, porque são capazes de tomar decisões de negócios mais rápidas e informadas.
Por exemplo, big data fornece informações valiosas sobre clientes que as empresas podem usar para melhorar seu marketing, publicidade e promoções para aumentar o envolvimento do cliente e as taxas de conversão. Dados históricos e em tempo real podem ser analisados para avaliar as mudanças nas preferências dos consumidores ou compradores de negócios, permitindo que as empresas respondam mais rapidamente às necessidades dos clientes.
Os pesquisadores médicos também usam big data para identificar sinais de doenças e fatores de risco, e os médicos usam big data para ajudar a diagnosticar doenças e condições médicas em pacientes. Além disso, uma combinação de dados de registros eletrônicos de saúde, sites de mídia social, web e outras fontes fornece às organizações de saúde e agências governamentais informações atualizadas sobre ameaças ou surtos de doenças infecciosas.
Aqui estão mais exemplos de como as organizações estão usando BD:
- No setor de energia, o big data ajuda as empresas de petróleo e gás a identificar possíveis locais de perfuração e monitorar as operações de dutos; da mesma forma, as concessionárias o usam para rastrear redes elétricas.
- As empresas de serviços financeiros usam sistemas de big data para gerenciamento de risco e análise em tempo real de dados de mercado.
- Fabricantes e empresas de transporte contam com big data para gerenciar suas cadeias de suprimentos e otimizar rotas de entrega.
- Outros usos do governo incluem resposta a emergências, prevenção ao crime e iniciativas de cidades inteligentes.
Leia também: iOS vs Android: Qual é mais seguro? O que é PDO em PHP?
Quais são alguns exemplos de BD?
O big data vem de várias fontes, como sistemas de processamento de transações, bancos de dados de clientes, documentos, e-mails, registros médicos, logs de fluxo de cliques na Internet, aplicativos móveis e mídias sociais. Também inclui dados gerados por máquina, como arquivos de log de rede e servidor e dados de sensores em máquinas de fabricação, equipamentos industriais e dispositivos IoT.
Além dos dados de sistemas internos, os ambientes de big data geralmente contêm dados externos sobre consumidores, mercados financeiros, condições climáticas e de tráfego, informações geográficas, pesquisas científicas e muito mais. Arquivos de imagem, vídeo e áudio também são formas de big data, e muitos aplicativos de big data envolvem dados de streaming que são continuamente processados e coletados.
