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Vivemos na era dos dados, em que a informação se tornou uma moeda valiosa. Nesse contexto, a capacidade de compreender e extrair insights de grandes volumes de dados é um diferencial, principalmente sabendo o que é Big Data.

Essa abordagem emerge como uma ferramenta fundamental para empresas e profissionais que buscam transformar dados brutos em conhecimento estratégico.

Neste conteúdo, você descobrirá o que é Big Data, sua importância crescente no mundo digital, aplicações, benefícios e desafios. Além de entender como o recurso pode ser adotado de forma eficiente nas organizações. Continue a leitura e saiba tudo sobre o tema.

O que é Big Data?

Big Data é um termo que descreve conjuntos de dados muito grandes e complexos. Ou seja, aqueles que desafiam  as capacidades convencionais de processamento e análise de dados.

Sendo assim, o Big Data abrange uma vasta gama de informações provenientes de diversas fontes, como transações financeiras, redes sociais, dispositivos móveis e sensores.

A complexidade do Big Data é evidente em sua diversidade, o que envolve:

  • dados estruturados, que são aqueles organizados em tabelas e formatos padronizados, facilmente encontrados em bancos de dados convencionais;
  • dados não estruturados, que podem incluir texto, áudio, vídeo e informações de redes sociais, entre outros. Esses demandam abordagens mais flexíveis de análise devido à sua natureza mais desordenada.

Portanto, o conceito de Big Data é definido como um conjunto de dados que apresenta maior variedade, volume crescente e maior velocidade de geração. 

Em termos simples, trata-se de dados mais amplos e complexos, especialmente provenientes de novas fontes. 

Esses conjuntos são tão grandes que ferramentas tradicionais de processamento de dados não conseguem gerenciá-los. Ainda assim, seu potencial é enorme, e permite solucionar desafios empresariais que antes eram impossíveis de resolver.

Qual a diferença entre Big Data e BI?

Big Data e Business Intelligence (BI) são conceitos relacionados, mas têm propósitos e focos diferentes no que diz respeito ao gerenciamento e análise de dados.

Para entender o que é Big Data, deve saber que ele lida com conjuntos de dados muito grandes, complexos e variados, que surgem de uma ampla variedade de fontes. O objetivo é processar e analisar esses volumes massivos de dados para identificar padrões, tendências e insights valiosos.

Já Business Intelligence (BI) é o processo centrado em fornecer informações estratégicas para apoiar a tomada de decisões nas organizações. Ele envolve a coleta, análise e apresentação de dados para possibilitar insights acionáveis para os gestores e tomadores de decisão.

Em geral, o BI utiliza ferramentas como relatórios, dashboards e painéis interativos para apresentar dados de maneira visual e compreensível para facilitar a interpretação rápida e eficaz das informações relevantes.

O que é Big Data Analytics? 

Big Data Analytics é o processo de examinar grandes volumes de dados para descobrir padrões, correlações, tendências e insights úteis. Esse processo envolve o uso de tecnologias avançadas e ferramentas de análise de dados para processar e interpretar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. 

Por meio do Big Data Analytics, é possível extrair informações valiosas que ajudam empresas a tomar decisões informadas, melhorar operações e identificar novas oportunidades de negócios. 

Além disso, essa análise pode incluir técnicas como Machine Learning e Inteligência Artificial para obter previsões e automatizar processos.

A Relação entre Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial

É possível integrar Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial(IA). Para entender como essas tecnologias se relacionam, é importante distinguir cada conceito e sua interconexão.

O Big Data, por exemplo, é composto por dados estruturados ou não, gerados em grandes volumes, rapidamente e com formatos variados, serve como base para o treinamento de modelos de Machine Learning

Esse treinamento é realizado com uma grande quantidade de dados diversos. Quanto mais complexo o problema de Machine Learning, maior precisa ser essa base de dados. A vantagem dos sistemas modernos é a capacidade de trabalhar com diferentes formatos de dados, como tabelas estruturadas.

Esses dados são então preparados, convertidos e transformados para serem usados no treinamento do modelo inteligente. Graças às bibliotecas e ferramentas de manipulação, conseguimos lidar com dados de todos os tipos, não apenas os estruturados e relacionais. Por isso, o Machine Learning consegue gerenciar eficientemente o Big Data.

Como o Big Data funciona?

O funcionamento do Big Data envolve diversas etapas que buscam lidar com o volume de dados de forma eficiente e descomplicada.

1. Integrar

O processo começa com a coleta de dados de diversas fontes. Nesta etapa, é importante padronizar e limpar os dados para garantir consistência e qualidade. Em seguida, eles são integrados para formar um conjunto único e abrangente.

2. Gerenciar

Após a integração, os dados são armazenados em sistemas que suportam grandes volumes, como bancos de dados NoSQL, data lakes ou data warehouses.

Muitas vezes é necessário distribuir o processamento em vários servidores ou clusters para lidar eficientemente com a carga de trabalho.

3. Analisar

Aqui, os dados são processados e analisados para extrair conhecimento. Os resultados da análise são frequentemente apresentados por meio de visualizações, como gráficos, dashboards e relatórios para tornar as informações compreensíveis e acionáveis.

Quais são os V’s do Big Data?

Os “Vs” do Big Data são uma forma de entender as características dessa tecnologia e aprimorar a abordagem aos desafios associados a grandes conjuntos de dados. Eles são:

  • Velocidade: refere-se à frequência acelerada na qual os dados são gerados, coletados e processados. A capacidade de lidar e controlar os dados em tempo real é fundamental em muitos cenários de Big Data;
  • Volume: diz respeito à quantidade massiva de dados gerados diariamente;
  • Variedade: representa a diversidade de tipos de informações;
  • Veracidade: fala sobre a confiabilidade dos dados. Garantir que os dados sejam precisos e confiáveis ajuda a obter insights significativos e tomar decisões informadas;
  • Valor: destaca a importância de extrair valor significativo dos dados a fim de transformá-los em conhecimento útil e estratégico para as organizações.

Quais são as aplicações do Big Data?

Ao entender o que é Big Data, fica fácil visualizar onde a estratégia pode ser aplicada. Sua atuação beneficia diversas áreas, afinal, otimiza processos e aprimora tomada de decisões. 

Confira alguns exemplos práticos de suas aplicações:

  • Manutenção preditiva: análise de dados em tempo real colaboram para prever falhas e otimizar a manutenção, bem como reduz custos e tempo de inatividade não planejado;
  • Conformidade: no setor financeiro, o monitoramento em tempo real de transações para detectar padrões suspeitos ou atividades fraudulentas;
  • Machine Learning: na saúde, por exemplo, a análise de dados clínicos com algoritmos de Machine Learning otimiza a previsão de diagnósticos, identificação de padrões de tratamento eficazes e personalização da medicina;
  • experiência do cliente: no e-commerce, a análise de dados de navegação, histórico de compras e interações nas redes sociais para personalizar ofertas, recomendações de produtos e melhorar a experiência do cliente.

Quais são os principais desafios do Big Data?

O Big Data oferece oportunidades significativas, mas empresas também enfrentam desafios que afetam a implementação eficaz dessa solução. Alguns dos principais incluem:

  • Volume: o crescimento exponencial no volume de dados pode sobrecarregar os sistemas de armazenamento e processamento existentes;
  • Velocidade: a necessidade de lidar com dados em tempo real pode ser um desafio, especialmente em setores onde a tomada de decisão rápida é crítica;
  • Privacidade e segurança: é fundamental proteger os dados contra acesso não autorizado e garantir conformidade com regulamentações de privacidade;
  • Complexidade tecnológica: implementar e gerenciar infraestruturas tecnológicas complexas para lidar com o sistema pode ser uma dificuldade.

Quais são os benefícios do Big Data?

Entendeu o que é Big Data e seus desafios? Então, conheça os benefícios para as organizações de diversos setores ao adotar a estratégia:

  • Insights valiosos a partir de dados, a fim de permitir que as organizações tomem decisões mais informadas e estratégicas;
  • Identificação de ineficiências e gargalos em processos operacionais para possibilitar melhorias e otimizações;
  • Personalização de serviços e produtos com base em dados;
  • Análise preditiva para antecipar tendências, padrões e comportamentos futuros com base em dados históricos;
  • Identificação de áreas de desperdício e otimização de recursos, o que resulta em redução de custos operacionais;
  • Proporciona uma vantagem competitiva ao permitir que as organizações respondam rapidamente às mudanças no mercado.

Como aplicar o Big Data de forma eficiente?

Aplicar o Big Data de forma eficiente requer uma abordagem cuidadosa e estratégica. Veja como implementar o Big Data de maneira eficaz:

  • Defina objetivos claros e compreenda o que sua empresa deseja alcançar (melhorar a eficiência, aprimorar a experiência do cliente, otimizar processos);
  • Avalie a infraestrutura de TI existente;
  • Escolha as tecnologias e o suporte adequado: pesquise as ferramentas adequadas às necessidades da sua organização. Considere também ter suporte de uma consultoria e equipe profissional com expertise e conhecimento aprofundado na área;
  • Capacite sua equipe: ofereça treinamento na implementação e operação do sistema;
  • Inicie com projetos-piloto: faça testes para verificar a eficácia das soluções em um ambiente controlado antes de implementar em larga escala.

O Big Data torna-se imperativo no cenário atual em que o volume de dados disponível é avassalador. Nesse contexto, a implementação eficaz  é uma questão de tecnologia,  de estratégia e expertise, por isso a importância de contar com uma equipe especializada.

Profissionais capacitados dominam as ferramentas e tecnologias necessárias, bem como compreendem os desafios específicos de cada setor e podem criar soluções adaptadas.

Dessa forma, empresas conseguem explorar as oportunidades e colher os benefícios significativos ao compreender o que é Big Data.

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