Características do Big Data: Tipos e 5V's

Introdução

O mundo ao redor está mudando rapidamente, vivemos uma era orientada por dados agora. Os dados estão em toda parte, desde seus comentários, postagens e curtidas nas redes sociais até seus dados de pedidos e compras nos sites de comércio eletrônico que você visita diariamente. Seus dados de pesquisa são usados ​​pelos mecanismos de pesquisa para aprimorar seus resultados de pesquisa. Para grandes organizações, esses dados estão na forma de dados de clientes, números de vendas, dados financeiros e muito mais.

Você pode imaginar quantos dados são produzidos a cada segundo! Grandes quantidades de dados são chamadas de Big Data.

Vamos começar com os conceitos básicos de Big Data.

O que é Big Data?

Big Data refere-se às enormes coleções de dados estruturados e não estruturados. Esses dados podem ser obtidos de servidores, informações de perfil de clientes, dados de pedidos e compras, transações financeiras, livros contábeis, histórico de pesquisa e registros de funcionários. Em grandes empresas, essa coleta de dados está crescendo continuamente com o tempo.

Mas a quantidade de dados que uma empresa possui não é importante, mas o que ela está fazendo com esses dados. As empresas visam analisar adequadamente essas enormes coleções de dados para obter insights. A análise os ajuda a entender os padrões nos dados que eventualmente levam a melhores decisões de negócios.

Tudo isso ajuda na redução de tempo, esforços e custos. Mas essa enorme quantidade de dados não pode ser armazenada, processada e estudada usando métodos tradicionais de análise de dados. Assim, as empresas contratam analistas de dados e cientistas de dados que escrevem programas e desenvolvem ferramentas modernas. Saiba mais sobre as habilidades de big data que você precisa desenvolver.

Tipos de Big Data

Big Data está presente em três formas básicas. Eles estão -

1. Dados estruturados

Como o nome sugere, esse tipo de dado é estruturado e bem definido. Tem uma ordem consistente que pode ser facilmente compreendida por um computador ou por um ser humano. Esses dados podem ser armazenados, analisados ​​e processados ​​usando um formato fixo. Normalmente, esse tipo de dado possui seu próprio modelo de dados.

Você encontrará esse tipo de dados em bancos de dados, onde são armazenados ordenadamente em colunas e linhas. Duas fontes de dados estruturados são:

• Dados gerados por máquina – Esses dados são produzidos por máquinas como sensores, servidores de rede, weblogs, GPS, etc.
• Dados gerados por humanos – Este tipo de dados é inserido pelo usuário em seu sistema, como dados pessoais, senhas, documentos, etc. Uma pesquisa feita pelo usuário, itens navegados online e jogos jogados são todas informações geradas por humanos.

Por exemplo, um banco de dados que consiste em todos os detalhes dos funcionários de uma empresa é um tipo de conjunto de dados estruturados.

2. Dados não estruturados

Qualquer conjunto de dados que não seja estruturado ou bem definido é chamado de dados não estruturados. Este tipo de dados é desorganizado e difícil de manusear, entender e analisar. Ele não segue um formato consistente e pode variar em diferentes momentos. A maioria dos dados que você encontra se enquadra nessa categoria.

Por exemplo, dados não estruturados são seus comentários, tweets, compartilhamentos, postagens e curtidas nas mídias sociais. Os vídeos que você assiste no YouTube e as mensagens de texto que você envia pelo WhatsApp se acumulam como uma enorme pilha de dados não estruturados.

3. Dados semiestruturados

Esse tipo de dados é um pouco estruturado, mas não completamente. Isso pode parecer desestruturado a princípio e não obedece a nenhuma estrutura formal de modelos de dados, como RDBMS. Por exemplo, documentos NoSQL possuem palavras-chave que são usadas para processar o documento.

Os arquivos CSV também são considerados dados semiestruturados.

Depois de aprender o básico, agora vamos entender os recursos do Big Data.

Leia: Por que se tornar um desenvolvedor de Big Data?

Características do Big Data

As principais características do Big Data são:

1. Volume

Volume refere-se às enormes quantidades de dados que são coletados e gerados a cada segundo em grandes organizações. Esses dados são gerados a partir de diferentes fontes, como dispositivos IoT, mídias sociais, vídeos, transações financeiras e logs de clientes.

Armazenar e processar essa enorme quantidade de dados era um problema anterior. Mas agora sistemas distribuídos como o Hadoop são usados ​​para organizar os dados coletados de todas essas fontes. O tamanho dos dados é crucial para entender seu valor. Além disso, o volume é útil para determinar se uma coleção de dados é Big Data ou não.

O volume de dados pode variar. Por exemplo, um arquivo de texto tem alguns kilobytes, enquanto um arquivo de vídeo tem alguns megabytes.

Leia também: Diferença entre Big Data e Hadoop

2. Variedade

Outra das características mais importantes do Big Data é sua variedade. Refere-se às diferentes fontes de dados e sua natureza. As fontes de dados mudaram ao longo dos anos. Anteriormente, estava disponível apenas em planilhas e bancos de dados. Atualmente, os dados estão presentes em fotos, arquivos de áudio, vídeos, arquivos de texto e PDFs.

A variedade de dados é crucial para seu armazenamento e análise .

3. Velocidade

Este termo refere-se à velocidade com que os dados são criados ou gerados. Essa velocidade de produção de dados também está relacionada à rapidez com que esses dados serão processados. Isso porque somente após análise e processamento, os dados podem atender as demandas dos clientes/usuários.

Grandes quantidades de dados são produzidas a partir de sensores, sites de mídia social e logs de aplicativos – e tudo isso é contínuo. Se o fluxo de dados não for contínuo, não adianta investir tempo ou esforço nele.

4. Valor

Entre as características do Big Data , o valor talvez seja a mais importante. Não importa a rapidez com que os dados sejam produzidos ou sua quantidade, eles devem ser confiáveis ​​e úteis. Caso contrário, os dados não são bons o suficiente para processamento ou análise. Pesquisas dizem que dados de baixa qualidade podem levar a uma perda de quase 20% na receita de uma empresa.

Os cientistas de dados primeiro convertem dados brutos em informações. Em seguida, esse conjunto de dados é limpo para recuperar os dados mais úteis. A análise e a identificação de padrões são feitas neste conjunto de dados. Se o processo for um sucesso, os dados podem ser considerados valiosos.

5. Veracidade

Esse recurso de Big Data está conectado ao anterior. Ele define o grau de confiabilidade dos dados. Como a maioria dos dados que você encontra não é estruturada, é importante filtrar as informações desnecessárias e usar o restante para processamento.

Conclusão

Big Data é a força motriz por trás de grandes setores, como negócios, marketing, vendas, análise e pesquisa. Mudou as estratégias de negócios de empresas baseadas em clientes e em produtos em todo o mundo. Assim, todas as características do Big Data devem ter igual importância quando se trata de análise e tomada de decisão.

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