Para termos ideia, a divisão de tecnologia comercial Bolsa de Nova Iorque (NYSE Technologies) recebe entre quatro a cinco terabytes de dados por dia!

Esse enorme volume de dados é filtrado e utilizado, por exemplo, para análise e vigilância do mercado, entre outras atividades.

A questão que se impõe neste momento é: o que é Big Data e o que fazer com os dados gerados e armazenados nos servidores?

O que é Big Data?

Como dissemos no início deste texto, Big data refere-se ao conjunto de dados de grande volume, rapidez e complexidade que se armazenam nas empresas de dia para dia.

Devido ao seu volume, nenhum software tradicional de processamento de dados consegue gerí-los. Mas isto não significa que é impossível tratar a informação.

Como vimos no caso da Bolsa de Nova Iorque, os dados podem ser extraídos, analisados e utilizados para melhorar decisões e movimentos estratégicos, entre outros.

Porque é a forma como podemos usar os dados que importa. Com estes dados, é possível criar soluções para negócios impossíveis sem uma análise detalhada.

Por exemplo, a sua empresa quer aumentar o volume de vendas de determinado produto? Uma forma de o fazer é através da análise dos dados sobre o comportamento do consumidor em produtos semelhantes.

Os três V’s

Agora que sabe o que é Big Data, vamos explorar três das principais características. 

Volume - Como o próprio nome indica, Big Data está relacionado com o volume de dados processados. A quantidade de dados a processar poderá depender da dimensão da empresa, e tem um papel importante na determinação do valor dos dados. É o seu volume que irá determinar se faz parte da Big Data ou não.

Velocidade - Esta característica diz respeito à velocidade com que os dados são gerados, recebidos e processados. A velocidade é cada vez maior, ainda mais com o crescimento da Internet das Coisas, cujos dispositivos têm a capacidade de transmitir dados em tempo real.

Variedade - Os dados podem chegar aos servidores nos mais variados formatos. Podem ser dados estruturados, semi-estruturados ou não estruturados.

Há ainda duas outras características a ter em consideração: a variabilidade e a veracidade.

A primeira diz respeito à gestão dos fluxos de dados, que podem ser imprevisíveis. Já a segunda, refere-se à qualidade e autenticidade dos dados que chegam em enormes quantidades.

Tipos de Big Data

Os dados que inundam as empresas não são todos iguais. Assim, existem três tipos de Big Data.

Dados estruturados

Inserem-se nesta categoria todos os dados que possam ser armazenados, processados e acedidos num modelo de dados definido.

Este tipo de dados é reconhecido pelas bases de dados e facilita a sua análise e processamento. Normalmente, derivam da interação entre utilizador e máquina.

Por exemplo, são considerados dados estruturados os logins dos utilizadores. Sejam eles nas redes sociais ou na plataforma interna da empresa.

Podem ser também dados estatísticas, códigos de barras ou de pontos de venda.

Dados não estruturados

Como o nome indica, pertencem a esta categoria os dados que chegam em estruturas desconhecidas, ou na sua forma bruta.

São informações que não possuem um modelo de dados predefinido ou não estão organizadas numa formatação complexa e difícil de processar.

Podem ser uma combinação de arquivos de texto, imagens, vídeos. Podem também ser tweets, posts das redes sociais, emails ou metadados provenientes de blogs.

Dados semi-estruturados

Nesta categoria inserem-se os dados que podem contêm ambas as formas. Têm forma e são determinados por algumas características.

Todavia, não estão em conformidade com as estruturas rígidas dos bancos de dados relacionais ou outras formas de tabelas de dados.

Neste tipo de dados, são usadas propriedades organizacionais como tags semânticas ou metadados, que ajudam na gestão.

Nos banco de dados semi-estruturados, as informações são guardadas e manipuladas em formato XML.

Esta combinação de dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados pode ser extraída, analisada e utilizada para melhorar decisões estratégicas, movimentos, e outras operações. Vejamos…

Importância de Big Data para as empresas

Já fomos levantando o véu sobre as potencialidades da Big Data. Agora, vamos analisar mais ao pormenor e perceber porque é que pode ser benéfico para as empresas.

Não importa a quantidade de dados obtidos, mas sim a forma como eles são tratados e usados.

De recordar que, por ser tão diversa, a Big Data é extremamente complexa. São necessários sistemas capazes de processar e armazenar uma enorme quantidade de dados.

Os dados recolhidos e analisados podem gerar informações úteis para determinar falhas, anomalias ou fraquezas.

Os resultados das análises aos dados podem ser usados para identificar padrões e tendências, responder a perguntas e dúvidas, obter insights sobre clientes e resolver problemas complexos.

Benefícios

Entre os principais benefícios da Big Data, estão:

• otimização da eficiência das operações
• melhoria no desenvolvimento de produtos
• aperfeiçoamento da experiência do utilizador
• possibilidade de gerar mais receitas e crescimento.

Os dados estão em todo lado, desde o seu smartphone, aplicações sites ou o frigorífico inteligente de lá de casa.

É possível expandir o seu negócio com uma análise refinada dos dados certos. Não perca a oportunidade de crescer.

Conheça através dos artigos no nosso blogue outras estratégias, softwares ou tendências que o podem ajudar a crescer.