Nos últimos anos, o universo digital testemunhou uma explosão sem precedentes na quantidade de dados gerados, impulsionada pelo Big Data, pela proliferação da internet e das redes sociais. Esse crescimento exponencial apresentou desafios significativos para as ferramentas tradicionais de manipulação de dados, levando à necessidade de inovação e evolução. É aqui que entra o Big Data, uma poderosa ferramenta projetada para lidar com volumes massivos de informações de maneira eficiente e eficaz. Antes de explorarmos as tendências atuais e o futuro dessa tecnologia, é crucial entender suas raízes e características fundamentais.
Antes de falar sobre qual o rumo que essa ferramenta está tomando, uma pergunta pertinente é:
Por que surgiu e o que é Big Data?
Com o advento da internet, e posteriormente das redes sociais, o volume de dados nos últimos anos aumentou significativamente. Isso fez com que as ferramentas até então utilizadas para manipular esses dados se tornassem limitadas e insuficientes.
O Big Data, então, vem suprir a demanda que os bancos de dados tradicionais não são capazes de atender, por melhores e maiores que sejam.
Formalmente, é um conjunto de técnicas e recursos computacionais com base em programação e algoritmos que é capaz de processar e analisar um volume de dados extremamente grande.
Quais são as categorias do Big Data?
Os dados referentes ao Big Data são oriundos de diversas fontes, classificadas em duas categorias:
Fontes Estruturadas
São dados armazenados em bancos de dados tradicionais, organizados em tabelas, que se manifestam na forma de números ou caracteres. Esses dados possuem esquema fixo, formato bem definido e simplicidade para relacionar informações.
Fontes Não-Estruturadas
São dados mesclados, provenientes dos mais diversos tipos de fontes, como vídeo, texto, áudio, imagens, etc. Esses dados não possuem um tipo predefinido ou estrutura regular, e possuem uma certa facilidade de alteração. É esse tipo de dado que compõem a maior parte do Big Data.
Ferramentas tradicionais possuem capacidade de lidar com dados estruturados, mas não conseguem associar dados não-estruturados. Quando misturamos esses dois tipos de dados e conseguimos encontrar a correlação entre ambos, temos um volume gigantesco de informações.
O Big Data é caracterizado em 5 V’s:
- Volume: Diz respeito a enorme quantidade de dados envolvidos, como o próprio nome já diz. De acordo com um estudo realizado pela IDC, o volume de conteúdo digital está dobrando a cada dois anos. Em 2013 existiam cerca de 4,4 trilhões de gigabytes no planeta, e esse número está previsto para atingir os 44 trilhões de gigabytes até 2020.
- Velocidade: Os dados são gerados muito rapidamente. Cada vez mais é aparente a necessidade da geração de dados em tempo real, como em casos de utilização de sensores, digitais e senhas. A velocidade é definida de acordo com o quão rápido os dados são resgatados, armazenados e recuperados.
- Variedade: Um grande volume de dados precede uma grande variedade de dados. Assim, o Big Data inclui não apenas dados transacionais comuns mas também dados provenientes de páginas da web, índices de pesquisa, fóruns, mídias sociais, dados de sensores variados, IoT, e por aí vai.
- Veracidade: Esse quesito se refere à confiabilidade dos dados. Para a manipulação dos dados em Big Data ser efetiva, os dados devem ser consistentes, realistas, e oriundos de fatos, jamais de opiniões.
- Valor: O valor nada mais é do que encontrar no Big Data uma aplicação que permita aumentar a receita da empresa de algum modo. Identificar novas oportunidades, economizar custos, melhorar a qualidade do produto. Independente de qual seja a melhor aplicação para uma empresa, só faz sentido ter todo o uso se os dados agregarem valor à organização.
Quais as aplicações do Big Data?
Os usos do Big Data variam, e empresas dos mais diversos segmentos tem se beneficiado dessa ferramenta. Netflix e o YouTube, por exemplo, conseguem recomendar filmes e vídeos que se encaixem ao perfil do usuário através do uso de bancos de dados. Nessa mesma linha de raciocínio, também podemos citar o Spotify como grande exemplo.
Outros exemplos incluem o monitoramento em redes sociais, web analytics (sites de e-commerce), análises de dados financeiros para evitar fraudes, análises de dados médicos, publicidade e propaganda personalizados e direcionados, informações sobre trânsito em tempo real, etc.
Como podemos observar, o Big Data não é só um tema corriqueiro na vida das pessoas que trabalham com tecnologia, mas sim uma realidade que está presente e influenciando a vida de todos nós.
Tecnologias Envolvidas
Para conseguir manipular diferentes tipos de dados e encontrar aplicações eficientes para os mesmos, o Big Data conta com uma vasta gama de tecnologias, como: sistemas de arquivos distribuídos, processamento paralelo massivo, computação em nuvem, grids de mineração de dados, redes de alta velocidade, sistemas de armazenamento escaláveis, algoritmos específicos, inteligência artificial, entre outros.
Qual a diferença entre Business Intelligence e Big Data?
Agora que já definimos Big Data, o que é Business Intelligence?
O Business Intelligence tem como objetivo analisar a base de dados de um negócio para então otimizar a tomada de decisões, gerando estratégias eficientes que tragam benefícios à empresa de alguma maneira.
No sentido visual, os dados em soluções de BI são acessados por meio de painéis interativos e tabelas dinâmicas, como as dashboards. Essas ferramentas indicam o desempenho da empresa e de sua equipe, e fornecem informações que irão melhorar o desenvolvimento dos negócios.
Soluções de BI possuem Data Warehouse, que é um banco de dados que é modelado para consultas. O data warehouse armazena dados detalhados dos negócios e, por meio de históricos, consegue criar e organizar relatórios que irão auxiliar a empresa a tomar decisões assertivas.
Nesse sentido, o grande diferencial do BI em relação ao Big Data é o de possuir dados prontos para serem utilizados e de facilitar o acesso às informações. Enquanto o BI utiliza o passado para interpretar as informações presentes no dia-a-dia da empresa e, assim, indicar as melhores estratégias de negócios, o Big Data busca e estrutura novas informações que poderão ser usadas mais adiante para tornar o processo do BI mais otimizado e rico.
Big Data e Business Intelligence são coisas diferentes, porém extremamente complementares. Em muitos casos, essas duas ferramentas trabalham em conjunto dentro de uma organização para otimizar o uso dos dados e melhorar as análises.
O diferencial do Business Intelligence
O diferencial do Business Intelligence é trabalhar com dados “já prontos”. O BI analisa essas informações rapidamente, de modo que sejam capazes de fornecer tendências, ideias, e diretrizes aos seus gestores. O Big Data, por outro lado, é focado no processamento de dados generalizados para a busca de informações. Seu diferencial é a habilidade de lidar com um grande volume de dados em alta velocidade.
Tendo como base os dados transacionais produzidos pelas operações das organizações, o BI consegue manter o histórico de dados das empresas e proporcionar relatórios, dashboards e gráficos. Já o Big Data é simplesmente o dado – só que o dado com uma extensa diversidade de tipos de dados e fontes e em grande volume.
Os dados são os elementos chave do Business Intelligence. Sendo eles “big” ou não, os dados são sempre a matéria-prima sobre a qual serão criados os dashboards e relatórios de análise. Assim, podemos dizer que o Big Data funciona como um elemento da arquitetura do Business Intelligence.
Por que utilizar Big Data e Business Intelligence juntos?
Devido a sua capacidade de captar informações de fontes de dados não-estruturados, o Big Data consegue atribuir mais valor e assertividade ao Business Intelligence. Por meio da aliança entre coleta de dados de fontes abertas na internet e extração de dados de seus próprios procedimentos internos, há a possibilidade de se criar um sistema de inteligência que consiga apontar o que está acontecendo dentro e fora da empresa, gerando assim relatórios holísticos que consigam avaliar as melhores diretrizes a serem tomadas.
Dessa maneira, é natural que o uso do Big Data esteja se integrando cada vez mais ao uso do Business Intelligence. O uso do Big Data e do BI em conjunto permite que as empresas adquiram maior vantagem competitiva e alcancem resultados mais eficientes. A melhoria do uso de Big Data e BI em conjunto é melhor sentida em empresas data-driven, que fazem uso do Advanced Analytics (utilização dos dados para encontrar padrões, prever e criar cenários).
Uma pesquisa realizada pela CompTIA (Big Data Insights and Opportunities), nos EUA, mostrou que 60% das empresas são dependentes dos dados para tomar decisões de mercado. Além disso, o estudo também aponta que 72% das empresas que passaram a utilizar ferramentas como Big Data e BI acharam que os resultados superaram suas expectativas.
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Em um mundo cada vez mais orientado por dados, o Big Data emerge como uma ferramenta indispensável para empresas de todos os setores. Ao aproveitar o poder do Big Data e do Business Intelligence de forma sinérgica, as organizações podem desbloquear insights valiosos, tomar decisões mais informadas e obter uma vantagem competitiva significativa. Se sua empresa ainda não adotou essas tecnologias, agora é o momento de agir. Entre em contato conosco para explorar como podemos ajudá-lo a aproveitar ao máximo o potencial do Big Data e do BI e impulsionar o crescimento do seu negócio. Juntos, podemos transformar dados em vantagem competitiva e alcançar novos patamares de sucesso.
