O que é big data?

Embora as organizações já coletem dados há muito tempo, a chegada da internet e de outras tecnologias conectadas aumentou significativamente o volume e a variedade de dados disponíveis, dando origem ao conceito de “big data”.

Hoje, as empresas coletam grandes quantidades de dados—frequentemente medidos em terabytes ou petabytes—sobre tudo, desde transações de clientes e impressões de redes sociais até processos internos e pesquisas proprietárias.

Nos últimos dez anos, essas informações impulsionaram a transformação digital em todos os setores. De fato, o big data ganhou o apelido de "o novo petróleo" por sua função de gerar crescimento e inovação das empresas.

A ciência de dados e, mais especificamente, a análise de big data ajudam as organizações a entender os grandes e diversificados conjuntos de dados de big data. Essas áreas utilizam ferramentas avançadas, como aprendizado de máquina, para descobrir padrões, extrair insights e prever resultados.

Nos últimos anos, o crescimento da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina aumentou ainda mais o foco em big data. Esses sistemas dependem de grandes conjuntos de dados de alta qualidade para treinar modelos e melhorar algoritmos preditivos.

Os dados tradicionais e o big data diferem principalmente nos tipos de dados envolvidos, na quantidade de dados tratados e nas ferramentas necessárias para analisá-los.

Dados tradicionais consistem principalmente em dados estruturados armazenados em bancos de dados relacionais. Esses bancos de dados organizam dados em tabelas claramente definidas, facilitando a consulta por meio de ferramentas padrão, como SQL. A análise de dados tradicional geralmente envolve métodos estatísticos e é adequada para conjuntos de dados com formatos previsíveis e tamanhos relativamente pequenos.

O big data, por outro lado, abrange conjuntos massivos de dados em vários formatos, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Essa complexidade exige abordagens analíticas avançadas, como aprendizado de máquina, mineração de dados e visualização de dados para extrair insights significativos. O grande volume de big data também exige sistemas de processamento distribuídos para lidar com os dados de forma eficiente em grande escala.

Os "Vs do big data" (volume, velocidade, variedade, veracidade e valor) são as cinco características que tornam o big data único em relação a outros tipos de dados. Esses atributos explicam como o big data difere dos conjuntos de dados tradicionais e o que é necessário para gerenciá-lo de forma eficaz. 

Big data é “grande” porque há mais dados nele. A quantidade massiva de dados gerados atualmente (de aplicativos da web, dispositivos de Internet das Coisas (IoT), registros de transações e outros) pode ser difícil para qualquer organização gerenciar. Sistemas tradicionais de armazenamento e processamento de dados frequentemente têm dificuldades para lidar com isso em escala.

Soluções de big data, incluindo armazenamento baseado na nuvem, podem ajudar as organizações a armazenar e gerenciar esses conjuntos de dados cada vez maiores e garantir que informações valiosas não sejam perdidas devido aos limites de armazenamento.

A velocidade descreve a rapidez com que os dados fluem para um sistema. O conceito de big data enfatiza a rapidez com que esses dados migram.

Hoje, os dados chegam mais rápido do que nunca, desde atualizações em tempo real nas redes sociais até registros de negociações de alta frequência no mercado financeiro. Esse rápido fluxo de dados oferece oportunidades para insights oportunos que apoiam uma rápida tomada de decisão. Para lidar com essa tendência, as organizações usam ferramentas como frameworks de processamento de fluxo e sistemas in-memory para capturar, analisar e agir com base nos dados quase em tempo real.

Variedade refere-se aos muitos formatos diferentes que o big data pode assumir.

Junto com os dados estruturados tradicionais, o big data pode conter dados não estruturados, como texto de formato livre, imagens e vídeos. Também pode incluir dados semiestruturados, como arquivos JSON e XML, que têm algumas propriedades organizacionais, mas nenhum esquema rigoroso.

O gerenciamento dessa variedade requer soluções flexíveis, como bancos de dados NoSQL e data lakes com framework schema-on-read, que podem armazenar e integrar vários formatos de dados para uma análise de dados mais abrangente. 

Veracidade refere-se à precisão e confiabilidade dos dados. Como o big data vem em grandes quantidades e de várias fontes, ele pode conter ruídos ou erros, o que pode levar a uma tomada de decisões inadequada.

O big data exige que as organizações implementem processos para garantir a qualidade e a precisão dos dados. As organizações frequentemente usam ferramentas de limpeza, validação e verificação de dados para filtrar imprecisões e melhorar a qualidade de suas análises.

Valor refere-se aos benefícios reais que as organizações obtêm do big data. Esses benefícios incluem tudo, desde a otimização das operações de negócios até a identificação de novas oportunidades de marketing. A análise de big data é crítica para esse processo e, frequentemente, conta com análise de dados avançada, aprendizado de máquina e IA para transformar informações brutas em insights praticáveis.

O termo "big data" é geralmente usado de forma ampla, criando ambiguidade em relação a seu significado exato.

Big data é mais do que quantidades maciças de informações. Em vez disso, é um ecossistema complexo de tecnologias, metodologias e processos usados para capturar, armazenar, gerenciar e analisar vastos volumes de dados diversificados.

O conceito de big data surgiu pela primeira vez em meados da década de 1990, quando os avanços nas tecnologias digitais permitiram que a organizações começassem a produzir dados em ritmo acelerado. Inicialmente, esses conjuntos de dados eram menores, normalmente estruturados e armazenados em formatos tradicionais.

No entanto, à medida que a Internet cresceu e a conectividade digital se espalhou, o big data realmente nasceu. Uma explosão de novas fontes de dados, desde transações online e interações em redes sociais até telefones móveis e dispositivos de IOT, criou um conjunto de informações em rápido crescimento.

Esse aumento na variedade e no volume de dados levou as organizações a encontrar novas formas de processar e gerenciar dados com eficiência. As primeiras soluções, como o Hadoop, introduziram o processamento distribuído de dados, em que os dados são armazenados em vários servidores ou "clusters", em vez de em um único sistema.

Essa abordagem distribuída permite o processamento paralelo, o que significa que as organizações podem processar grandes conjuntos de dados mais eficientemente dividindo a carga de trabalho em clusters, e permanece crítica até hoje.

Ferramentas mais recentes, como o Apache Spark, o analytics engine de código aberto, introduziram a computação in-memory. Essa abordagem permite que os dados sejam processados diretamente na memória principal do sistema (RAM), para obter tempos de processamento mais rápidos do que a leitura tradicional do armazenamento em disco.

À medida que o volume de big data crescia, as organizações também buscavam novas soluções de armazenamento. Os data lakes se tornaram críticos como repositórios escaláveis para dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Eles oferecem uma solução de armazenamento flexível sem a necessidade de esquemas predefinidos. Para obter mais informações, consulte "Armazenamento de big data".

A computação em nuvem também surgiu para revolucionar o ecossistema de big data. Os principais provedores de nuvem começaram a oferecer opções de armazenamento e processamento escaláveis e econômicas.

As organizações podem evitar o investimento significativo necessário em hardware no local. Em vez disso, podem aumentar ou diminuir o armazenamento de dados e o poder de processamento conforme necessário, pagando apenas pelos recursos utilizados.

Essa flexibilidade democratizou o acesso à ciência de dados e à análise de dados, disponibilizando insights para organizações de todos os tamanhos, não apenas para grandes empresas com orçamentos substanciais de TI.

O resultado é que o big data agora é um ativo crítico para organizações em vários setores, impulsionando iniciativas em business intelligence, inteligência artificial e aprendizado de máquina.

O gerenciamento de big data é o processo sistemático de coleta de dados, processamento de dados e análise de dados que as organizações usam para transformar dados brutos em insights praticáveis.

O ponto central desse processo é a engenharia de dados, que garante que os pipelines de dados, os sistemas de armazenamento e as integrações possam operar com eficiência e em escala.

Essa etapa envolve a captura de grandes volumes de informações de várias fontes que constituem o big data.

Para lidar com a velocidade e a diversidade dos dados recebidos, as organizações geralmente contam com tecnologias e processos especializados de big data. Essas tecnologias incluem ferramentas como o Apache Kafka para fluxo de dados em tempo real e o Apache NiFi para automação do fluxo de dados.

Essas ferramentas ajudam as organizações a capturar dados de várias fontes (seja em fluxos em tempo real ou lotes periódicos) e garantir que permaneçam precisos e consistentes à medida que passam pelo pipeline de dados.

À medida que os dados fluem para ambientes estruturados de armazenamento e processamento, as ferramentas de integração de dados também podem ajudar a unificar conjuntos de dados de diferentes fontes, criando uma visão única e abrangente que apoia a análise.

Essa etapa também envolve a captura de metadados—informações sobre a origem, o formato e outras características dos dados. Os metadados podem fornecer um contexto essencial para a organização e o processamento futuros de dados.

Manter a alta qualidade de dados é crítico nesta etapa. Grandes conjuntos de dados podem estar propensos a erros e imprecisões que podem afetar a confiabilidade de insights futuros. Procedimentos de validação e limpeza, como validação e deduplicação de esquemas, podem ajudar a lidar com erros, resolver inconsistências e preencher informações ausentes.

Depois que os dados são coletados, devem ser armazenados em algum lugar. As três principais soluções de armazenamento para big data são data lakes, data warehouses e data lakehouses.

Data lakes são ambientes de armazenamento de baixo custo projetados para lidar com grandes quantidades de dados brutos, estruturados e não estruturados. Os data lakes geralmente não limpam, validam ou normalizam dados. Em vez disso, eles armazenam dados no formato nativo, o que significa que podem acomodar muitos tipos diferentes de dados e escalar facilmente.

Os data lakes são ideais para aplicações nas quais o volume, a variedade e a velocidade dos big data são altos e o desempenho em tempo real é menos importante. Eles são comumente usados para apoiar o treinamento de IA, o aprendizado de máquina e a análise de big data. Os data lakes também podem servir como espaços de armazenamento de uso geral para todos os big data, que podem ser migrados do data lake para diferentes aplicações conforme a necessidade.

Data warehouses agregam dados de várias fontes em um único armazenamento de dados central e consistente. Eles também limpam os dados e os preparam para que estejam prontos para uso, muitas vezes transformando os dados em um formato relacional. Data warehouses são construídos para possibilitar esforços de análise de dados, business intelligence e ciência de dados.

Como os warehouses impõem um esquema rigoroso, os custos de armazenamento podem ser altos. Em vez de ser uma solução de armazenamento de big data de uso geral, os warehouses são usados para tornar algum subconjunto de big data prontamente disponível para usuários corporativos para BI e análise.

Os data lakehouses combinam a flexibilidade dos data lakes com a estrutura e os recursos de consulta dos data warehouses, permitindo que as organizações aproveitem o melhor dos dois tipos de soluções em uma plataforma unificada. Lakehouses são um desenvolvimento relativamente recente, mas estão se tornando cada vez mais populares porque eliminam a necessidade de manter dois sistemas de dados díspares.

A escolha entre lakes, warehouses e lakehouses depende do tipo e da finalidade dos dados e das necessidades da empresa. Os data lakes se destacam em flexibilidade e armazenamento barato, enquanto os data warehouses fornecem consultas mais rápidas e eficientes. Os lakehouses combinam as funcionalidades dos dois, mas podem ser complexos de configurar e manter.

Muitas organizações usam duas ou todas essas três soluções combinadas. Por exemplo, um banco pode usar um data lake para armazenar registros de transações e dados brutos de clientes, ao mesmo tempo em que usa um data warehouse para apoiar o acesso rápido a resumos financeiros e relatórios regulatórios.

Análises de big data são os processos que as organizações usam para obter valor de seu big data. A análise de big data envolve a aplicação de ferramentas de aprendizado de máquina, mineração de dados e análise estatística para identificar padrões, correlações e tendências em grandes conjuntos de dados.

Com a análise de big data, as empresas podem usar vastas quantidades de informações para descobrir novos insights e obter uma vantagem competitiva. Ou seja, elas podem ir além dos relatórios tradicionais para obter insights preditivos e prescritivos.

Por exemplo, analisar dados de diversas fontes pode ajudar uma organização a tomar decisões de negócios proativas, como recomendações personalizadas de produtos e soluções de saúde sob medida.

Em última análise, decisões como essas podem melhorar a satisfação do cliente, aumentar a receita e gerar inovação.

As organizações podem usar várias ferramentas de processamento de dados para transformar dados brutos em insights valiosos.

As três principais tecnologias de big data usadas para processamento de dados incluem: 

• Hadoop
• Apache Spark
• Bancos de dados NoSQL

O Hadoop é um framework de código aberto que permite o armazenamento e processamento distribuídos de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores. Esse framework permite que o Hadoop Distributed File System (HDFS) gerencie com eficiência grandes quantidades de dados.

A escalabilidade do Hadoop o torna ideal para organizações que precisam processar conjuntos de dados massivos com orçamento limitado. Por exemplo, uma empresa telefônica pode usar o Hadoop para processar e armazenar registros de chamadas em servidores distribuídos. Essa abordagem permite uma análise de desempenho de rede mais econômica.

O Apache Spark é conhecido por sua velocidade e simplicidade, especialmente na análise de dados em tempo real. Devido a seus recursos de processamento in-memory, ele se destaca em tarefas de mineração, análise preditiva e ciência de dados. As organizações geralmente recorrem a ele para aplicações que exigem processamento de dados rápido, como análise de fluxos de dados em tempo real.

Por exemplo, uma plataforma de streaming pode usar o Spark para processar a atividade do usuário em tempo real, monitorar os hábitos dos espectadores e fazer recomendações instantâneas.

Os bancos de dados NoSQL são projetados para manipular dados não estruturados, tornando-os uma opção flexível para aplicações de big data. Ao contrário dos bancos de dados relacionais, as tecnologias NoSQL, como bancos de dados de documentos, chave-valor e gráficos, podem ser escaladas horizontalmente. Essa flexibilidade os torna críticos para armazenar dados que não se encaixam perfeitamente em tabelas.

Por exemplo, uma empresa de comércio eletrônico pode usar um banco de dados de documentos NoSQL para gerenciar e armazenar descrições de produtos, imagens e avaliações de clientes.

O big data transformou a maneira como as organizações coletam insights e tomam decisões estratégicas.

Um estudo da Harvard Business Review descobriu que empresas baseadas em dados são mais lucrativas e inovadoras do que seus concorrentes.¹ Organizações que empregam efetivamente big data e IA relataram superar seus concorrentes em métricas-chave de negócios, incluindo eficiência operacional (81% versus 58%), crescimento da receita (77% versus 61%) e experiência do cliente (77% versus 45%).

Aqui estão alguns dos benefícios e casos de uso mais significativos de big data.

• Melhoria na tomada de decisão: a análise de vastos conjuntos de dados permite que as organizações descubram padrões e tendências que levam a decisões mais informadas. Por exemplo, uma cadeia de supermercados pode usar dados de vendas e previsões meteorológicas para prever a demanda por produtos sazonais, ajudando a abastecer as lojas e reduzir o desperdício.

• Aprimoramento da experiência do cliente: o big data permite que as empresas entendam o comportamento do cliente em um nível mais granular, abrindo caminho para interações mais personalizadas. Por exemplo, a análise de big data pode ajudar a identificar clientes que compram frequentemente produtos para a pele de uma marca específica. A marca pode usar essas informações para ajudar a direcionar campanhas para vendas por tempo limitado ou ofertas especiais em produtos semelhantes.

• Maior eficiência operacional: dados em tempo real permitem que as organizações simplifiquem as operações e reduzam o desperdício. Na fabricação, por exemplo, as organizações podem analisar dados de sensores em tempo real para prever falhas de equipamentos antes que ocorram. Esse processo, conhecido como manutenção preditiva, pode ajudar a evitar o downtime e reduzir os custos de manutenção.

• Desenvolvimento responsivo de produtos: insights de big data ajudam as empresas a responder às necessidades dos clientes e orientar melhorias de produtos. Por exemplo, se múltiplos usuários relatarem que uma funcionalidade específica em um smartphone esgota a vida útil da bateria rapidamente, os desenvolvedores podem priorizar a otimização dessa funcionalidade na próxima atualização de software.

• Orimização de preços: o big data permite que as organizações refinem as estratégias de preços com base nas condições de mercado em tempo real. Por exemplo, uma companhia aérea pode usar insights derivados do big data para ajustar os preços das passagens de forma dinâmica, respondendo às mudanças na demanda e aos preços da concorrência.

• Aprimoramento do gerenciamento de riscos e detecção de fraudes: o big data permite que as organizações identifiquem e monitorem os riscos proativamente. Os bancos, por exemplo, analisam padrões de transações para detectar possíveis fraudes. Se o cartão de crédito de um cliente for usado para uma compra incomum de alto valor em outro país, o banco poderá sinalizar a transação e notificar o cliente para verificação.

• Inovação na área da saúde: os prestadores de serviços de saúde podem usar big data para entender os registros dos pacientes, as informações genéticas e dados de dispositivos vestíveis. Por exemplo, um monitor contínuo de glicose de um paciente com diabetes pode rastrear os níveis de açúcar no sangue em tempo real. Esse recurso permite que os prestadores de serviços de saúde detectem picos ou quedas perigosas e ajustem os planos de tratamento conforme a necessidade.

Embora o big data ofereça um potencial imenso, também apresenta desafios significativos, especialmente em relação à sua escala e velocidade.

Alguns dos maiores desafios do big data incluem:

• Qualidade e gerenciamento de dados: conectar pontos de dados e manter a precisão pode ser uma tarefa complexa, especialmente com grandes quantidades de informações sendo constantemente transmitidas por mídias sociais, dispositivos de IOT e outras fontes. Por exemplo, uma empresa de logística pode ter dificuldades para integrar os dados de GPS de sua frota com o feedback dos clientes e o estoque dos depósitos para obter uma visão precisa do desempenho das entregas.

• Escalabilidade: à medida que os dados aumentam, as organizações precisam expandir seus sistemas de armazenamento e processamento para acompanhar o ritmo. Por exemplo, uma plataforma de streaming que analisa milhões de interações diárias de espectadores geralmente precisa adicionar constantemente capacidade de armazenamento e poder computacional para lidar com a demanda. O serviço em nuvem pode oferecer alternativas mais escaláveis do que soluções locais, mas o gerenciamento de grandes volumes e velocidades de dados ainda pode ser um desafio.

• Privacidade e segurança: regulamentações como GDPR e HIPAA exigem medidas rigorosas de privacidade e segurança de dados, como controles de acesso robustos e criptografia, para evitar o acesso não autorizado aos registros de pacientes. Cumprir essas exigências pode ser difícil quando os conjuntos de dados são massivos e estão em constante evolução.

• Complexidade de integração: combinar diferentes tipos de dados de múltiplas fontes pode ser tecnicamente complexo. Por exemplo, uma cadeia de varejo pode ter dificuldades para consolidar registros de vendas estruturados com avaliações de clientes não estruturadas e dados de fornecedores semiestruturados para obter uma visão abrangente do desempenho dos produtos.

• Força de trabalho qualificada: o trabalho com big data exige habilidades especializadas em ciência de dados, engenharia e análise de dados. Muitas organizações enfrentam desafios constantes para encontrar profissionais como analistas de dados e outros especialistas que possam gerenciar e interpretar grandes conjuntos de dados. Por exemplo, uma instituição financeira pode ter dificuldades para contratar cientistas de dados qualificados tanto em aprendizado de máquina quanto em modelagem financeira para analisar dados de transações e prever tendências de mercado.

72% dos CEOs de alto desempenho concordam que ter uma vantagem competitiva depende de possuir uma IA generativa mais avançada. Essa IA de ponta requer, principalmente, grandes quantidades de dados de alta qualidade.

Sistemas avançados de IA e modelos de aprendizado de máquina, como grandes modelos de linguagem (LLMs), dependem de um processo chamado de deep learning.

O deep learning usa conjuntos de dados extensos e não rotulados para treinar modelos para executar tarefas complexas, como reconhecimento de imagens e fala. O big data fornece o volume (grandes quantidades de dados), a variedade (tipos de dados diversificados) e a veracidade (qualidade de dados) necessários para o deep learning.

Com essa base, os algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar padrões, desenvolver insights e permitir a tomada de decisões preditivas para gerar inovação, melhorar as experiências dos clientes e manter uma vantagem competitiva.