O que é Big Data?

Os dados podem ser o recurso mais valioso de uma empresa. Usar o Big Data para revelar insights ajuda a entender as áreas que afetam sua empresa, desde as condições de mercado e os comportamentos de compra do cliente até os processos de negócios. 

Confira alguns exemplos de Big Data que estão ajudando a transformar organizações em todos os setores: 

• Rastrear o comportamento do consumidor e os hábitos de compra para fornecer recomendações de produtos de varejo hiperpersonalizadas e personalizadas para cada cliente
• Monitorar padrões de pagamento e analisá-los em relação ao histórico de atividades dos clientes para detectar fraudes em tempo real
• Combinar dados e informações de cada etapa da jornada de envio de um pedido com insights de tráfego hiperlocal para ajudar os operadores de frotas a otimizar a entrega last mile.
• Usar tecnologias baseadas em IA, como processamento de linguagem natural, para analisar dados médicos não estruturados (como relatórios de pesquisa, anotações clínicas e resultados de laboratório) para obter novos insights para melhorar o desenvolvimento do tratamento e aprimorar o atendimento ao paciente
• Usar dados de imagem de câmeras e sensores, assim como dados de GPS, para detectar buracos e melhorar a manutenção das vias nas cidades
• Analisar conjuntos de dados públicos de imagens de satélite e geoespaciais para visualizar, monitorar, medir e prever os impactos sociais e ambientais das operações da cadeia de suprimentos.

Essas são apenas algumas maneiras que as organizações estão usando o Big Data para se tornarem mais orientadas por dados, de modo que possam se adaptar melhor às necessidades e expectativas de seus clientes e do mundo ao seu redor. 

As definições de Big Data podem variar um pouco, mas serão sempre descritas em termos de volume, velocidade e variedade. Essas características de Big Data são frequentemente chamadas de "3 Vs do Big Data" e foram definidas pela Gartner em 2001.

Volume

Como o nome sugere, a característica mais comum associada ao Big Data é o alto volume. Ela descreve a enorme quantidade de dados que estão disponíveis para coleta e são produzidos de várias fontes e dispositivos de maneira contínua.

Velocidade

Velocidade do Big Data se refere à velocidade em que os dados são gerados. Atualmente, os dados geralmente são produzidos em tempo real ou quase em tempo real e, portanto, também devem ser processados, acessados e analisados na mesma velocidade para que tenham algum impacto significativo. 

Variedade

Os dados são heterogêneos, ou seja, podem vir de muitas fontes diferentes e podem ser estruturados, não estruturados ou semiestruturados. Dados estruturados mais tradicionais (como dados em planilhas ou bancos de dados relacionais) agora são complementados por texto não estruturado, imagens, áudio, arquivos de vídeo ou formatos semiestruturados, como dados do sensor que não podem ser organizados em um esquema de dados fixo. 

Além desses três "Vs" originais, outros três que são frequentemente mencionados em relação ao uso do poder do Big Data: veracidade, variabilidade e valor.  

• Veracity: o Big Data pode ser confuso, barulhento e propenso a erros, o que dificulta o controle da qualidade e precisão dos dados. Grandes conjuntos de dados podem ser complicados e confusos, enquanto conjuntos de dados menores podem apresentar um panorama incompleto. Quanto maior a veracidade dos dados, mais confiável eles são.
• Variabilidade: o significado dos dados coletados muda constantemente, o que pode gerar inconsistência ao longo do tempo. Essas mudanças incluem não apenas mudanças no contexto e interpretação, mas também nos métodos de coleta de dados com base nas informações que as empresas querem capturar e analisar.
• Valor: é essencial determinar o valor comercial dos dados que você coleta. O Big Data precisa conter os dados certos e, em seguida, ser efetivamente analisado para produzir insights que possam ajudar a orientar a tomada de decisões. 

O conceito central do Big Data é que, quanto mais visibilidade você tiver sobre qualquer coisa, mais efetivamente você poderá obter insights para tomar melhores decisões, descobrir oportunidades de crescimento e aprimorar seu modelo de negócios. 

Fazer o Big Data funcionar requer três ações principais: 

• Integração: o Big Data coleta terabytes, e às vezes até petabytes, de dados brutos de várias fontes que precisam ser recebidos, processados e transformados no formato que usuários comerciais e analistas precisam para começar a analisá-los. 
• Gerenciamento: o Big Data precisa de muito armazenamento, seja na nuvem, no local ou em ambos. Os dados também devem ser armazenados no formato obrigatório. Eles também precisa ser processados e disponibilizados em tempo real. Cada vez mais, as empresas recorrem a soluções em nuvem para aproveitar a computação e a escalonabilidade ilimitadas.  
• Análise: a etapa final é analisar e agir com base no Big Data. Caso contrário, o investimento não valerá a pena. Além de explorar os dados em si, também é fundamental comunicar e compartilhar insights em toda a empresa de uma forma que todos possam entender. Isso inclui o uso de ferramentas para criar visualizações de dados como tabelas, gráficos e painéis. 

Embora o Big Data tenha muitas vantagens, ele apresenta alguns desafios que as organizações precisam estar prontas para enfrentar ao coletar, gerenciar e agir com base em uma quantidade enorme de dados. 

Os desafios do Big Data informados com mais frequência incluem: 

• Falta de talentos e habilidades de dados. Cientistas, analistas e engenheiros de dados estão em falta - e são alguns dos profissionais mais procurados (e bem pagos) no setor de TI. A falta de habilidades em Big Data e de experiência com ferramentas de dados avançadas é uma das principais barreiras para a obtenção de valor dos ambientes de Big Data. 
• Velocidade do crescimento dos dados. Por natureza, o Big Data está sempre mudando e aumentando rapidamente. Sem uma infraestrutura sólida que atenda às necessidades de processamento, armazenamento, rede e segurança, o gerenciamento pode ser extremamente difícil. 
• Problemas com a qualidade dos dados. A qualidade dos dados afeta diretamente a tomada de decisões, a análise de dados e as estratégias de planejamento. Os dados brutos são confusos e podem ser difíceis de selecionar. Ter Big Data não garante resultados, a menos que os dados sejam precisos, relevantes e adequadamente organizados para análise. Isso pode tornar os relatórios mais lentos, mas, se não for resolvido, você pode acabar com resultados enganosos e insights inúteis. 
• Violações de compliance. O Big Data contém muitos dados e informações sensíveis, o que torna uma tarefa complicada garantir que o processamento e o armazenamento de dados atendam continuamente aos requisitos regulatórios e de privacidade de dados, como as leis de localização e residência de dados. 
• Complexidade da integração. A maioria das empresas trabalha com dados isolados em vários sistemas e aplicativos em toda a organização. Integrar fontes de dados diferentes e tornar os dados acessíveis para usuários comerciais é uma tarefa complexa, mas fundamental se você pretende gerar valor com o Big Data. 
• Preocupações com segurança. O Big Data contém informações comerciais e de clientes valiosas, o que torna seus armazenamentos alvos de alto valor para os invasores. Como esses conjuntos de dados são variados e complexos, pode ser mais difícil implementar estratégias e políticas abrangentes para protegê-los. 

Algumas organizações ainda têm receio de aproveitar o Big Data devido ao tempo, esforço e comprometimento necessários para aproveitar esses dados com sucesso. Em particular, as empresas têm dificuldade em retrabalhar processos estabelecidos e facilitar a mudança cultural necessária para colocar os dados no centro de todas as decisões.  

Mas vale a pena o trabalho realizado para se tornar uma empresa baseada em dados. Pesquisas recentes mostram: 

• 58% das empresas que tomam decisões baseadas em dados têm mais chances de atingir as metas de receita do que aquelas que não
• As organizações com recursos de negócios orientados por insights avançados têm 2,8 vezes mais chances de ter um crescimento anual de dois dígitos.
•  As organizações baseadas em dados geram, em média, um crescimento superior a 30% ao ano.

As empresas que tomam medidas agora e fazem progresso significativo na implementação de Big Data vão se tornar vencedoras no futuro. 

O desenvolvimento de uma estratégia de dados sólida começa com a compreensão do que você quer alcançar, identificando casos de uso específicos e os dados que você tem disponíveis no momento. Você também vai precisar avaliar quais dados adicionais podem ser necessários para atingir suas metas de negócios e os novos sistemas ou ferramentas para dar suporte a elas. 

Ao contrário das soluções tradicionais de gerenciamento de dados, ferramentas e tecnologias de Big Data são feitas para ajudar você a lidar com conjuntos de dados grandes e complexos para extrair valor deles. Ferramentas para Big Data podem ajudar no volume de dados coletados, na velocidade com que eles são disponibilizados a uma organização para análise e na complexidade ou variedade desses dados. 

Por exemplo, os data lakes ingerem, processam e armazenam dados estruturados, não estruturados e semiestruturados em qualquer escala no formato nativo. Os data lakes atuam como a base para executar diferentes tipos de análises inteligentes, incluindo visualizações, análise em tempo real e machine learning. 

É importante ter em mente que, quando se trata de Big Data, não existe uma estratégia padrão. O que funciona para uma empresa pode não ser a abordagem certa para as necessidades específicas da sua organização. 

Confira quatro conceitos importantes que nossos clientes do Google Cloud nos ensinaram sobre como criar uma abordagem de Big Data de sucesso: 

Aberta 

Atualmente, as organizações precisam da liberdade para criar o que quiserem usando as ferramentas e soluções que quiserem. À medida que as fontes de dados continuam a crescer e novas inovações tecnológicas se tornam disponíveis, a realidade do Big Data é aquela que contém várias interfaces, pilhas de tecnologia de código aberto e nuvens. Os ambientes de Big Data precisarão ser arquitetados para serem abertos e adaptáveis para que as empresas criem as soluções e obtenham os dados necessários para o sucesso. 

Inteligente

O Big Data requer recursos de dados que permitam aproveitar a análise inteligente e as tecnologias de IA e ML para poupar tempo e esforços, fornecendo insights que melhoram as decisões de negócios e gerenciando sua infraestrutura geral de Big Data. Por exemplo, considere automatizar processos ou ativar análises de autoatendimento para que as pessoas possam trabalhar com dados por conta própria, com o mínimo de suporte de outras equipes.  

Flexível

A análise de Big Data precisa apoiar a inovação, não impedi-la. Isso requer a criação de uma base de dados que ofereça acesso sob demanda a recursos de computação e armazenamento e unifique os dados para que possam ser facilmente descobertos e acessados. Também é importante escolher tecnologias e soluções que possam ser facilmente combinadas e usadas em conjunto para criar os conjuntos de ferramentas de dados perfeitos, adequados à carga de trabalho e ao caso de uso. 

Confiável

Para que o Big Data seja útil, ele deve ser confiável. Isso significa que é fundamental criar confiança nos seus dados. Confiar que eles são precisos, relevantes e protegidos. Independentemente da origem dos dados, eles devem estar seguros por padrão e sua estratégia também deve considerar quais recursos de segurança serão necessários para garantir a conformidade, a redundância e a confiabilidade