Como referenciar este texto: O que é Big Data?. Rodrigo Terra. Publicado em: 27/06/2023. Link da postagem: https://www.makerzine.com.br/interdisciplinaridade/o-que-e-big-data/.
Conteúdos dessa postagem
O que é Big Data?
Big Data refere-se a conjuntos de dados extremamente grandes e complexos, que desafiam os métodos tradicionais de processamento e gerenciamento de dados. Esses conjuntos de dados são caracterizados por sua imensa quantidade, alta velocidade de geração e variedade de tipos de dados.
O termo “Big Data” não se limita apenas ao tamanho dos dados, mas também abrange a capacidade de extrair valor e insights úteis dessas informações. A quantidade de dados gerados diariamente está aumentando exponencialmente devido ao crescente uso de tecnologias como redes sociais, dispositivos móveis, sensores, sistemas transacionais e muito mais.
A importância do Big Data reside em sua capacidade de fornecer insights valiosos para a tomada de decisões informadas. Por meio de técnicas avançadas de análise de dados, como mineração de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial, as organizações podem identificar padrões, tendências, correlações e anomalias nos dados. Isso permite uma compreensão mais profunda dos clientes, otimização de processos, detecção de fraudes, personalização de experiências do usuário e inovação em diversos setores.
Quantos são e quais são os "V's do Big Data"?
Os principais “V’s do Big Data” são:
Volume: Refere-se à imensa quantidade de dados gerados e armazenados. O volume de dados em Big Data é caracterizado pela escala exponencial, indo de terabytes a petabytes, exabytes e além.
Velocidade: Diz respeito à taxa de geração e processamento dos dados. O Big Data lida com dados em alta velocidade, onde a informação é gerada, transmitida e processada quase em tempo real. Isso inclui dados de streaming, transações financeiras, registros de servidores e redes sociais, por exemplo.
Variedade: Relaciona-se à diversidade dos tipos e formatos de dados. Além dos dados estruturados tradicionais, como tabelas de bancos de dados, há uma vasta quantidade de dados não estruturados, como textos, imagens, áudios, vídeos e dados provenientes de sensores. Lidar com a variedade de dados é um dos desafios do Big Data.
Veracidade: Refere-se à qualidade e confiabilidade dos dados. Os dados em Big Data podem ser provenientes de diversas fontes e nem sempre estão livres de erros, imprecisões ou ruídos. A veracidade dos dados é fundamental para garantir a validade das análises e insights gerados a partir deles.
Valor: Está relacionado à capacidade de extrair valor e insights úteis dos dados. A análise e interpretação correta dos dados em Big Data podem gerar informações valiosas para tomadas de decisão estratégicas, descoberta de padrões, identificação de tendências, personalização de experiências do usuário e otimização de processos, entre outros.
Além desses principais V’s, existem também outros V’s que têm sido mencionados para abordar outros aspectos do Big Data, como:
Variabilidade: Diz respeito à flutuação e inconsistência dos dados ao longo do tempo. Os dados podem ser voláteis e variáveis, requerendo técnicas e abordagens adequadas para lidar com essas variações.
Visualização: Refere-se à importância de usar técnicas e ferramentas de visualização de dados para compreender e explorar padrões e insights nos conjuntos de dados em Big Data. A visualização auxilia na compreensão dos dados e na comunicação efetiva dos resultados.
Volatilidade: Relaciona-se à rapidez com que os dados podem se tornar obsoletos ou perder relevância. Em certos contextos, a atualização e o processamento contínuo dos dados são cruciais para manter a relevância das análises e insights.
Esses V’s fornecem uma estrutura para entender as características distintivas dos conjuntos de dados em Big Data e destacam os desafios e oportunidades envolvidos no seu processamento, análise e aplicação.
Áreas de conhecimento
Trabalhar com Big Data requer uma combinação de conhecimentos em várias áreas, dada a natureza multidisciplinar desse campo. Aqui estão algumas das principais áreas de conhecimento necessárias para se trabalhar com Big Data:
Ciência de Dados: Compreender os fundamentos da ciência de dados é essencial. Isso inclui conhecimentos em estatística, análise exploratória de dados, modelagem preditiva, machine learning e técnicas de visualização de dados.
Armazenamento e Processamento de Dados: Ter familiaridade com tecnologias e conceitos relacionados ao armazenamento e processamento de dados em grande escala é fundamental. Isso inclui bancos de dados NoSQL, como MongoDB e Cassandra, frameworks de processamento distribuído, como Hadoop e Apache Spark, e sistemas de armazenamento em nuvem, como Amazon S3 e Google Cloud Storage.
Linguagens de Programação: É necessário ter habilidades de programação para manipular e analisar dados em Big Data. As linguagens de programação mais comuns nesse contexto são Python e R, que possuem bibliotecas e pacotes robustos para análise de dados, aprendizado de máquina e visualização.
Infraestrutura de TI: Compreender os princípios da infraestrutura de TI é importante para implementar e gerenciar ambientes de Big Data. Isso inclui conhecimentos em redes, sistemas operacionais, virtualização, contêineres e orquestração de recursos.
Segurança e Privacidade de Dados: À medida que o volume de dados aumenta, é necessário estar ciente dos desafios de segurança e privacidade associados. Ter conhecimentos em práticas de segurança de dados, criptografia, conformidade regulatória e governança de dados é essencial.
Domínio do Setor: É importante ter conhecimento sobre o setor em que se trabalha com Big Data. Isso ajuda a compreender os requisitos específicos, as métricas de desempenho relevantes e os desafios específicos de cada setor. Por exemplo, trabalhar com Big Data na área de saúde requer familiaridade com regulamentações como o HIPAA.
Além dessas áreas de conhecimento, é importante desenvolver habilidades de resolução de problemas, pensamento analítico, colaboração em equipe e capacidade de comunicação efetiva. O campo de Big Data está em constante evolução, então é fundamental estar atualizado sobre as novas tecnologias, técnicas e tendências emergentes nesse campo.
Referências bibliográficas
- Big data – moldando o conhecimento, moldando a vida cotidiano. Ralph Schroeder, USP. Para ver o artigo, clique aqui.
- Os 5 V’s do Big Data – UFRJ. Para conhecer o artigo, clique aqui.
- Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios – FIA. Para ver o artigo, clique aqui.
