O que é Big Data – Características, Tipos, Benefícios e Exemplos

Ultimamente o termo 'Big Data' tem estado sob os holofotes, mas muitas pessoas não sabem o que é big data. Empresas, instituições governamentais, HCPs (Provedores de Saúde) e instituições financeiras e acadêmicas estão aproveitando o poder do Big Data para melhorar as perspectivas de negócios juntamente com uma melhor experiência do cliente.

A IBM sustenta que as empresas em todo o mundo geram quase 2,5 quintilhões de bytes de dados diariamente! Quase 90% dos dados globais foram produzidos apenas nos últimos 2 anos.
Portanto, sabemos com certeza que o Big Data penetrou em quase todos os setores hoje e é uma força motriz dominante por trás do sucesso de empresas e organizações em todo o mundo. Mas, neste momento, é importante saber o que é big data? Vamos falar sobre big data, características de big data, tipos de big data e muito mais.

Você não vai acreditar como esse programa mudou a carreira dos alunos

O que é Big Data? Definição da Gartner

De acordo com o Gartner , a definição de Big Data –

“Big data” são ativos de informações de alto volume, velocidade e variedade que exigem formas econômicas e inovadoras de processamento de informações para uma melhor percepção e tomada de decisões.”

Essa definição responde claramente à pergunta “O que é Big Data?” question – Big Data refere-se a conjuntos de dados complexos e grandes que precisam ser processados ​​e analisados ​​para descobrir informações valiosas que podem beneficiar empresas e organizações.

No entanto, existem alguns princípios básicos de Big Data que tornarão ainda mais simples responder o que é Big Data:

• Refere-se a uma enorme quantidade de dados que continua crescendo exponencialmente com o tempo.
• É tão volumoso que não pode ser processado ou analisado usando técnicas convencionais de processamento de dados.
• Inclui mineração de dados, armazenamento de dados, análise de dados, compartilhamento de dados e visualização de dados.
• O termo é abrangente, incluindo dados, estruturas de dados, juntamente com as ferramentas e técnicas usadas para processar e analisar os dados.

Tipos de Big Data

Agora que estamos no caminho certo com o que é big data, vamos dar uma olhada nos tipos de big data:

Estruturada

Estruturado é um dos tipos de big data e por dados estruturados, queremos dizer dados que podem ser processados, armazenados e recuperados em um formato fixo. Refere-se a informações altamente organizadas que podem ser facilmente armazenadas e acessadas de um banco de dados por algoritmos simples de mecanismos de pesquisa. Por exemplo, a tabela de funcionários em um banco de dados da empresa será estruturada conforme os detalhes do funcionário, seus cargos, seus salários, etc., estarão presentes de maneira organizada.

Não estruturado

Os dados não estruturados referem-se aos dados que carecem de qualquer forma ou estrutura específica. Isso torna muito difícil e demorado processar e analisar dados não estruturados. O e-mail é um exemplo de dados não estruturados. Estruturado e não estruturado são dois tipos importantes de big data.

Semi-estruturado

Semiestruturado é o terceiro tipo de big data. Os dados semiestruturados referem-se aos dados que contêm os dois formatos mencionados acima, ou seja, dados estruturados e não estruturados. Para ser mais preciso, refere-se aos dados que, embora não tenham sido classificados em um repositório específico (banco de dados), ainda contêm informações vitais ou tags que segregam elementos individuais dentro dos dados. Assim chegamos ao fim dos tipos de dados. Vamos discutir as características dos dados.

Torne-se um engenheiro de Big Data com a IIITB.

Características do Big Data

Em 2001, o analista do Gartner, Doug Laney, listou os 3 'V's de Big Data – Variedade, Velocidade e Volume. Vamos discutir as características do big data.
Essas características, isoladamente, são suficientes para saber o que é big data. Vamos analisá-los em profundidade:

1) Variedade

Variedade de Big Data refere-se a dados estruturados, não estruturados e semiestruturados que são coletados de várias fontes. Enquanto no passado, os dados só podiam ser coletados de planilhas e bancos de dados, hoje os dados vêm em uma variedade de formas, como e-mails, PDFs, fotos, vídeos, áudios, postagens de SM e muito mais. A variedade é uma das características importantes do big data.

2) Velocidade

A velocidade refere-se essencialmente à velocidade com que os dados estão sendo criados em tempo real. Em uma perspectiva mais ampla, compreende a taxa de mudança, vinculação de conjuntos de dados de entrada em velocidades variadas e rajadas de atividade.

3) Volume

O volume é uma das características do big data. Já sabemos que Big Data indica enormes 'volumes' de dados que estão sendo gerados diariamente a partir de várias fontes como plataformas de mídia social, processos de negócios, máquinas, redes, interações humanas, etc. armazéns de dados. Assim chega ao fim das características do big data.
Papéis e salários de Big Data no setor financeiro

Vantagens do Big Data (Recursos)

• Uma das maiores vantagens do Big Data é a análise preditiva. As ferramentas de análise de Big Data podem prever resultados com precisão, permitindo assim que empresas e organizações tomem melhores decisões, ao mesmo tempo em que otimizam suas eficiências operacionais e reduzem os riscos.
• Ao aproveitar dados de plataformas de mídia social usando ferramentas de análise de Big Data, empresas de todo o mundo estão simplificando suas estratégias de marketing digital para aprimorar a experiência geral do consumidor. Big Data fornece insights sobre os pontos problemáticos do cliente e permite que as empresas melhorem seus produtos e serviços.
• Sendo preciso, o Big Data combina dados relevantes de várias fontes para produzir insights altamente acionáveis. Quase 43% das empresas não têm as ferramentas necessárias para filtrar dados irrelevantes, o que acaba custando milhões de dólares para extrair dados úteis em massa. As ferramentas de Big Data podem ajudar a reduzir isso, economizando tempo e dinheiro.
• A análise de Big Data pode ajudar as empresas a gerar mais leads de vendas, o que naturalmente significaria um aumento na receita. As empresas estão usando ferramentas de análise de Big Data para entender o desempenho de seus produtos/serviços no mercado e como os clientes estão respondendo a eles. Assim, o cliente pode entender melhor onde investir seu tempo e dinheiro.
• Com insights de Big Data, você sempre pode ficar um passo à frente de seus concorrentes. Você pode analisar o mercado para saber que tipo de promoções e ofertas seus concorrentes estão oferecendo e, em seguida, apresentar melhores ofertas para seus clientes. Além disso, os insights de Big Data permitem que você aprenda o comportamento do cliente para entender as tendências do cliente e fornecer uma experiência altamente 'personalizada' para eles.

Quem está usando Big Data? 5 Aplicações

As pessoas que estão usando Big Data sabem melhor disso, o que é Big Data. Vejamos algumas dessas indústrias:

1) Saúde

Big Data já começou a criar uma enorme diferença no setor de saúde. Com a ajuda da análise preditiva, profissionais médicos e HCPs agora podem fornecer serviços de saúde personalizados a pacientes individuais. Além disso, wearables de fitness, telemedicina, monitoramento remoto – todos alimentados por Big Data e IA – estão ajudando a mudar vidas para melhor.

2) Academia

O Big Data também está ajudando a melhorar a educação hoje. A educação não está mais limitada aos limites físicos da sala de aula – existem vários cursos educacionais on-line para aprender. As instituições acadêmicas estão investindo em cursos digitais alimentados por tecnologias de Big Data para ajudar no desenvolvimento completo de alunos iniciantes.

3) Banca

O setor bancário conta com Big Data para detecção de fraudes. As ferramentas de Big Data podem detectar com eficiência atos fraudulentos em tempo real, como uso indevido de cartões de crédito/débito, arquivamento de faixas de inspeção, alteração defeituosa nas estatísticas do cliente, etc.

4) Fabricação

De acordo com o TCS Global Trend Study, o benefício mais significativo do Big Data na fabricação é melhorar as estratégias de fornecimento e a qualidade do produto. No setor manufatureiro, o Big Data ajuda a criar uma infraestrutura transparente, prevendo incertezas e incompetências que podem afetar negativamente o negócio.

5) TI

Um dos maiores usuários de Big Data, empresas de TI em todo o mundo estão usando Big Data para otimizar seu funcionamento, aumentar a produtividade dos funcionários e minimizar os riscos nas operações de negócios. Ao combinar tecnologias de Big Data com ML e IA, o setor de TI está continuamente impulsionando a inovação para encontrar soluções mesmo para os problemas mais complexos.
Planejando uma carreira de Big Data? Conheça todas as habilidades, funções e táticas de transição!

6. Varejo

Big Data mudou a maneira de trabalhar em lojas tradicionais de varejo de tijolo e argamassa. Ao longo dos anos, os varejistas coletaram grandes quantidades de dados de pesquisas demográficas locais, scanners de PDV, RFID, cartões de fidelidade do cliente, estoque de lojas e assim por diante. Agora, eles começaram a aproveitar esses dados para criar experiências personalizadas para o cliente, aumentar as vendas, aumentar a receita e oferecer um excelente atendimento ao cliente.

Os varejistas estão até usando sensores inteligentes e Wi-Fi para rastrear o movimento dos clientes, os corredores mais frequentados, por quanto tempo os clientes permanecem nos corredores, entre outras coisas. Eles também coletam dados de mídia social para entender o que os clientes estão dizendo sobre sua marca, seus serviços e ajustar seu design de produto e estratégias de marketing de acordo.

7. Transporte

Big Data Analytics tem imenso valor para o setor de transporte. Em países de todo o mundo, empresas de transporte privadas e governamentais usam tecnologias de Big Data para otimizar o planejamento de rotas, controlar o tráfego, gerenciar congestionamentos nas estradas e melhorar os serviços. Além disso, os serviços de transporte usam o Big Data para gerenciar receitas, impulsionar a inovação tecnológica, aprimorar a logística e, claro, ganhar vantagem no mercado.

Estudos de caso de Big Data

1. Walmart

O Walmart utiliza Big Data e Mineração de Dados para criar recomendações personalizadas de produtos para seus clientes. Com a ajuda dessas duas tecnologias emergentes, o Walmart pode descobrir padrões valiosos mostrando os produtos comprados com mais frequência, os produtos mais populares e até os pacotes de produtos mais populares (produtos que se complementam e geralmente são comprados juntos).

Com base nesses insights, o Walmart cria recomendações atraentes e personalizadas para usuários individuais. Ao implementar efetivamente as técnicas de mineração de dados, a gigante do varejo aumentou com sucesso as taxas de conversão e melhorou substancialmente o atendimento ao cliente. Além disso, o Walmart usa as tecnologias Hadoop e NoSQL para permitir que os clientes acessem dados em tempo real acumulados de fontes diferentes.

2. American Express

A gigante dos cartões de crédito aproveita enormes volumes de dados de clientes para identificar indicadores que possam representar a fidelidade do usuário. Ele também usa Big Data para construir modelos preditivos avançados para analisar transações históricas junto com 115 variáveis ​​diferentes para prever a perda de clientes em potencial. Graças às soluções e ferramentas de Big Data, a American Express pode identificar 24% das contas com alta probabilidade de fechamento nos próximos quatro a cinco meses.

3. General Electric

Nas palavras de Jeff Immelt, presidente da General Electric, nos últimos anos, a GE conseguiu reunir o melhor dos dois mundos – “ os mundos físico e analítico ”. A GE utiliza completamente Big Data. Cada máquina operando sob a General Electric gera dados sobre como ela funciona. A equipe de análise da GE então processa essas quantidades colossais de dados para extrair insights relevantes e redesenhar as máquinas e suas operações de acordo.

Hoje, a empresa percebeu que mesmo pequenas melhorias, não importa quão pequenas, desempenham um papel crucial na infraestrutura de sua empresa. De acordo com as estatísticas da GE, o Big Data tem o potencial de aumentar a produtividade em 1,5% nos EUA, o que, compilado em um período de 20 anos, poderia aumentar a renda nacional média em impressionantes 30%!

4. Uber

A Uber é uma das maiores operadoras de táxi do mundo. Ele aproveita os dados do cliente para rastrear e identificar os serviços mais populares e mais usados ​​pelos usuários. Depois que esses dados são coletados, a Uber usa a análise de dados para analisar os padrões de uso dos clientes e determinar quais serviços devem receber mais ênfase e importância.

Além disso, o Uber usa Big Data de outra maneira única. A Uber estuda de perto a demanda e a oferta de seus serviços e altera as tarifas de táxi de acordo. É o mecanismo de preços de pico que funciona mais ou menos assim – suponha que quando você estiver com pressa e precisar reservar um táxi em um local lotado, o Uber cobrará o dobro do valor normal!

5. Netflix

A Netflix é uma das plataformas de streaming de conteúdo de vídeo on-line sob demanda mais populares usadas por pessoas em todo o mundo. A Netflix é uma das principais defensoras do mecanismo de recomendação. Ele coleta dados do cliente para entender as necessidades, preferências e padrões de gosto específicos dos usuários. Em seguida, ele usa esses dados para prever o que os usuários individuais vão gostar e criar listas de recomendação de conteúdo personalizadas para eles.

Hoje, a Netflix se tornou tão vasta que está até criando conteúdo exclusivo para os usuários. Os dados são o ingrediente secreto que alimenta seus mecanismos de recomendação e novas decisões de conteúdo. Os pontos de dados mais importantes usados ​​pela Netflix incluem títulos que os usuários assistem, classificações de usuários, gêneros preferidos e com que frequência os usuários interrompem a reprodução, para citar alguns. Hadoop, Hive e Pig são os três componentes principais da estrutura de dados usada pela Netflix.

6. Procter & Gamble

A Procter & Gamble está ao nosso redor há muito tempo. No entanto, apesar de ser uma empresa “antiga”, a P&G não chega nem perto de ser uma empresa antiga. Reconhecendo o potencial do Big Data, a P&G começou a implementar ferramentas e tecnologias de Big Data em cada uma de suas unidades de negócios em todo o mundo. O foco principal da empresa por trás do uso de Big Data era utilizar insights em tempo real para impulsionar a tomada de decisões mais inteligentes.

Para atingir esse objetivo, a P&G começou a coletar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados em P&D, cadeia de suprimentos, operações voltadas para o cliente e interações com o cliente, tanto de repositórios da empresa quanto de fontes on-line. A marca global até desenvolveu sistemas e processos de Big Data para permitir que os gerentes acessem os dados e análises mais recentes do setor.

7. IRS

Sim, mesmo as agências governamentais não estão se esquivando de usar Big Data. O Internal Revenue Service dos EUA usa ativamente o Big Data para evitar roubo de identidade, fraude e pagamentos intempestivos (pessoas que deveriam pagar impostos, mas não os pagam no prazo).

O IRS ainda aproveita o poder do Big Data para garantir e impor a conformidade com as regras e leis tributárias. A partir de agora, o IRS evitou com sucesso fraudes e golpes envolvendo bilhões de dólares, especialmente no caso de roubo de identidade. Nos últimos três anos, também recuperou mais de US$ 2 bilhões.

Empacotando

Esperamos ter respondido à pergunta “O que é Big Data?” pergunta com bastante clareza. Esperamos que você tenha entendido sobre os tipos de big data, características de big data, casos de uso, etc.

Se você estiver interessado em saber mais sobre Big Data, confira nosso Programa PG Executivo em Especialização em Desenvolvimento de Software em Big Data, projetado para profissionais que trabalham e fornece mais de 7 estudos de caso e projetos, abrange 14 linguagens e ferramentas de programação, em workshops, mais de 400 horas de aprendizado rigoroso e assistência para colocação de emprego com as principais empresas.

Aprenda cursos de desenvolvimento de software online das melhores universidades do mundo. Ganhe Programas PG Executivos, Programas de Certificado Avançado ou Programas de Mestrado para acelerar sua carreira.