Em tempos de transformação digital, conectividade intensa e coleta instantânea de dados dos usuários, nada mais atual que falar sobre big data.
A ideia inicial deste conceito surgiu com a necessidade de se adaptar a imensa quantidade de dados que lidamos a todo momento. Só para se ter uma ideia, o Twitter lida, em média, com 500 milhões de mensagens de mensagens todos os dias, enquanto o Youtube armazena cerca de 48 horas de vídeos por minuto.
Isso significa que o conceito de Gigabyte, muito usado antigamente para tratar de uma grande quantidade de informações, ficou infinitamente inadequado. Hoje nós usamos termos como Terabytes, Petabytes e outros tantos que representam quase cem mil vezes o valor do gigabyte.
Histórico
Apesar do termo ter sido cunhado no século XXI e muitas vezes ligado aos avanços modernos da tecnologia, desde a década de 60 as empresas já faziam uso de dados para apurar insights, e, assim, realizar sua tomada de decisão.
A mudança na análise desses dados ocorreu em 2005, quando sites como Google, Facebook e Youtube começaram a lidar com uma quantidade enorme de usuários, aumentando exponencialmente a quantidade de dados gerados.
A situação se intensificou ainda mais com a “Internet das Coisas”. Com ela temos cada vez mais dispositivos conectados à internet, gerando cada vez mais informações sobre o usuário. Os dados tem grande valor para as empresas, que metrificam e entendem as tendências de seus clientes.
Neste momento, era necessário desenvolver uma tecnologia que auxiliasse o processamento de tantas informações para que elas fossem tratadas e gerassem, efetivamente, resultados úteis para as empresas. Foi aí que surgiu o que conhecemos como Big Data.
Mas, afinal de contas, o que é “big data”?
De forma simplificada, Big Data pode ser caracterizado como um conjunto de dados complexos, que vieram de diversas fontes e são tão volumosos que um software tradicional de processamento de dados não consegue analisá-los e administrá-los.
Em termos técnicos, a definição até hoje mais utilizada é aquela declarada por Gartner em 2001. Ele conceitua que big data são dados com grande variedade, volume e velocidade, o que dá origem aos conhecidos três Vs:
- VOLUME: É a grande quantidade de dados obtidos das mais diversas formas. A verdade é que “a quantidade de dados importa” (ORACLE), já que é imprescindível que você consiga processar todas as informações não estruturadas recebidas.
- VELOCIDADE: Diz respeito a rapidez com que os dados são recebidos, armazenados e processados, criando o que realmente pode ser concebido como “informação”. A agilidade com a qual ocorre o tratamentos dos dados é fundamental para que a tomada de decisão seja efetiva.
- VARIEDADE: São os formatos de dados recebidos e disponíveis. Anteriormente, os dados recebidos eram sempre considerados estruturados, já que, em geral, apenas se analisava aqueles vinculados a números. Entretanto, hoje transacionamos dados não estruturados todo o tempo. Eles vão desde os mais conhecidos como texto, áudio e vídeo, até os mais inusitados como posts nas redes sociais e até catracas de edifícios.
Ok, entendi. Mas por que usar big data?
A utilização das formas de processamento de Big Data são imprescindíveis para gerenciar uma grande quantidade de dados não-estruturados, uma vez que estes, como o próprio nome diz, não possuem uma estrutura definida, dificultando a metrificação dos resultados.
É em razão dessa particularidade que, até pouco tempo, se acreditava que os esse tipo de dado só poderia ser tratado por humanos. Entretanto, desde o início da década, diversas foram as ferramentas feitas para armazenar e analisar rapidamente esses dados considerados não estruturados, sendo as soluções em nuvens as consideradas mais adequadas.
A preferência por elas tem uma razão muito simples: sua escalabilidade elástica faz com que ela se adeque a partir da demanda, bem como possibilita o armazenamento de qualquer tipo de dado.
Por meio das ferramentas que processam os dados obtidos, as empresas passam a ter um melhor uso da informação, possibilitando uma melhora em sua tomada de decisão gerencial.
Isso significa que as empresas podem ter insights de como melhorar e personalizar seus produtos/serviços, dinamizar sua interatividade e aprimorar a experiência do cliente (hello, chatbots!), além de ser mais efetiva em suas ofertas.
Todos esses aspectos geram ganhos objetivos, já que tornam possível a redução de custo e ganho no mercado, aumentando significativamente sua competitividade.
Exemplos
A partir desse uso, dados que antes eram ignorados passam a ser de extrema importância para o business, sendo o uso da ferramenta de publicidade do Facebook um ótimo exemplo. Por meio dela se armazena desde o tradicional histórico de compras e acessos do usuário, como também o tempo que este gasta para analisar uma propaganda em seu feed, melhorando e personalizando o direcionamento de produtos.
O uso da solução pelo Netflix também não fica de fora: a empresa cria modelos preditivos de escolha de filmes/séries a seus clientes, se baseando na classificação realizada tanto por cada usuário individualmente analisado, quanto por todos aqueles que utilizam sua plataforma.
Não menos importante, a ferramenta também é usado por empresas mais convencionais:
- As instituições financeiras que usam a solução para prevenir e detectar fraudes a partir da análise de padrões suspeitos, frente a cenários de segurança e conformidade.
- As indústrias de base que preveem a manutenção preditiva de máquinas, armazenando dados que vão desde o ano e modelo, até a frequência de mensagens de erro e temperatura de seus equipamentos.
E não tem nenhum perigo o uso de uma solução tão poderosa?
Dentro deste contexto de ganhos positivos com o uso de Big Data, é inevitável tratar da principal red flag que esse tema possui: a privacidade.
É incalculável, para não dizer infinita, a quantidade de dados que as empresas a todo momento sobre os usuários. Dentre essas informações, existem dados “insignificantes” – se assim podemos dizer -como também há dados sensíveis. Alguns exemplos são nome completo, número de telefone celular e até o histórico de compras do usuário.
Parece comum, mas, com a soma de todas esses dados uma empresa pode facilmente descrever a vida de determinada pessoa, invadindo a sua privacidade.
É por essa razão que se torna extremamente importante a busca de soluções de segurança para proteger seus bancos de dados. Não só pelo valor que eles tem a companhia, como também por evitar a exposição das informações dos clientes.
Qual o futuro da análise de dados?
Nos últimos tempos, a tecnologia tem avançado cada vez mais no estudo e no aprimoramento do processamento dessa enorme imensidão de dados. A solução mais recente e inovadora para lidar com big data é o que chamamos de “Computadores Quânticos”.
Com esse novo dispositivo, há uma nova maneira de pensar a computação, que já não trabalha de forma dual com o uso de bits, mas em forma de sobreposição, com o uso de qubits. O ganho com esse novo formato é a eficiência de tempo no processamento de dados, sendo capaz de resolver algoritmos complexos, assim como dados, em um tempo até 10 mil vezes menor.
Mas, calma! Essa ainda é uma solução experimental e que custa milhões de dólares, mas, já dá para ter uma noção no quanto ainda podemos avançar.
Não é difícil notar que Big Data, independente da ferramenta que você utilize para a aplicação em seu negócio, é uma solução importante e extremamente necessária para a tomada de decisão em uma empresa moderna.
Essa é mais uma peça útil para dar continuidade ao processo de transformação digital e que pode ser fundamental para o posicionamento de sua empresa no mercado.
