O que é análise de dados de big data?

A análise de big data permite a descoberta de tendências, padrões e correlações em grandes quantidades de dados brutos para ajudar os analistas a tomar decisões informadas por dados. Esse processo permite que as organizações aproveitem os dados em crescimento exponencial gerados a partir de diversas fontes, incluindo sensores de Internet das Coisas (IoT), mídias sociais, transações financeiras e dispositivos inteligentes para obter inteligência acionável por meio de técnicas analíticas avançadas.

No início dos anos 2000, os avanços nos recursos de software e hardware possibilitaram que as organizações coletassem e manipulassem grandes quantidades de dados não estruturados. Com essa explosão de dados úteis, comunidades de código aberto desenvolveram estruturas de big data para armazenar e processar esses dados. Essas estruturas são usadas para armazenamento e processamento distribuídos de grandes conjuntos de dados em uma rede de computadores. Junto com ferramentas e bibliotecas adicionais, estruturas de big data podem ser usadas para:

• Modelagem preditiva incorporando inteligência artificial (IA) e algoritmos estatísticos
• Análise estatística para exploração aprofundada de dados e para descobrir padrões ocultos
• Análise hipotética para simular diferentes cenários e explorar resultados potenciais
• Processamento de diversos conjuntos de dados, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados de várias fontes.

Quatro métodos principais de análise de dados – descritivo, diagnóstico, preditivo e prescritivo – são usados para revelar insights e padrões dentro dos dados de uma organização. Esses métodos facilitam uma compreensão mais profunda das tendências do mercado, das preferências do cliente e de outras métricas comerciais importantes.

A principal diferença entre a análise de big data e a análise de dados tradicional é o tipo de dados tratados e as ferramentas usadas para analisá-los. A análise de dados tradicional lida com dados estruturados, normalmente armazenados em bancos de dados relacionais. Esse tipo de banco de dados ajuda a garantir que os dados sejam bem organizados e fáceis de serem entendidos por um computador. A análise de dados tradicional depende de métodos estatísticos e ferramentas como linguagem de consulta estruturada (SQL) para consultar bancos de dados.

A análise de big data envolve grandes quantidades de dados em vários formatos, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. A complexidade desses dados exige técnicas de análise mais sofisticadas. A análise de big data emprega técnicas avançadas, como aprendizado de máquina e mineração de dados, para extrair informações de conjuntos de dados complexos. Muitas vezes requer sistemas de processamento distribuído como o Hadoop para gerenciar o grande volume de dados.

Estes são os quatro métodos de análise de dados em ação dentro do big data:

As dimensões a seguir destacam os principais desafios e oportunidades inerentes à análise de big data.

O grande volume de dados gerados hoje, como feeds de mídias sociais, dispositivos de IoT, registros de transações e muito mais, representa um desafio significativo. As soluções tradicionais de armazenamento e processamento de dados muitas vezes são inadequadas para lidar com essa escala com eficiência. As tecnologias de big data e as soluções de armazenamento na nuvem permitem que as organizações armazenem e gerenciem esses vastos conjuntos de dados de forma econômica, protegendo dados valiosos de serem descartados devido a limitações de armazenamento.

Os dados estão sendo produzidos em velocidades sem precedentes, desde atualizações de mídias sociais em tempo real até registros de negociação de ações de alta frequência. A velocidade com que os dados fluem para as organizações exige recursos de processamento robustos para capturar, processar e fornecer análises precisas quase em tempo real. As frameworks de processamento de fluxo e o processamento de dados in-memory são projetados para lidar com esses fluxos rápidos de dados e equilibrar a oferta com a demanda.

Os dados atuais possuem muitos formatos, desde dados estruturados até dados numéricos em bancos de dados tradicionais até texto, vídeos e imagens não estruturados de diversas fontes, como mídias sociais e vigilância por vídeo. Essa variedade requer sistemas flexíveis de gerenciamento de dados para lidar e integrar tipos de dados díspares para uma análise abrangente. Os bancos de dados NoSQL, data lakes e tecnologias schema-on-read fornecem a flexibilidade necessária para acomodar a natureza diversificada do big data.

A confiabilidade e a precisão dos dados são críticas, pois decisões baseadas em dados imprecisos ou incompletos podem levar a resultados negativos. A veracidade refere-se à confiabilidade dos dados, abrangendo questões de qualidade de dados, detecção de ruídos e anomalias. Técnicas e ferramentas de limpeza, validação e verificação de dados são essenciais para garantir a integridade do big data, permitindo que as organizações tomem decisões melhores com base em informações confiáveis.

A análise de big data visa extrair insights acionáveis que oferecem valor tangível. Isso envolve transformar vastos conjuntos de dados em informações significativas que podem informar decisões estratégicas, descobrir novas oportunidades e impulsionar a inovação. Análises avançadas, machine learning e IA são fundamentais para liberar o valor contido no big data, transformando dados brutos em ativos estratégicos.

Profissionais de dados, analistas, cientistas e estatísticos preparam e processam dados em um data lakehouse, que combina o desempenho de um data warehouse com a flexibilidade de um data lake para limpar dados e garantir sua qualidade. O processo de transformar dados brutos em insights valiosos engloba vários estágios importantes:

• Coletar dados: o primeiro passo envolve a coleta de dados, que pode ser uma mistura de formulários estruturados e não estruturados de inúmeras fontes, como nuvem, aplicativos móveis e sensores de IoT. É nessa etapa que as organizações adaptam suas estratégias de coleta de dados e integram dados de diversas fontes em repositórios centrais, como um data lake, que podem atribuir automaticamente metadados para melhor gerenciabilidade e acessibilidade.

• Processar dados: depois de coletados, os dados devem ser sistematicamente organizados, extraídos, transformados e carregados em um sistema de armazenamento para garantir resultados analíticos precisos. O processamento envolve a conversão de dados brutos em um formato utilizável para análise, o que pode envolver a agregação de dados de diferentes fontes, a conversão de tipos de dados ou a organização de dados em formatos de estrutura. Dado o crescimento exponencial dos dados disponíveis, essa etapa pode ser desafiadora. As estratégias de processamento podem variar entre o processamento em lote, que lida com grandes volumes de dados por longos períodos, e o processamento de fluxo, que lida com lotes de dados menores em tempo real.

• Limpar dados: independentemente do tamanho, os dados devem ser limpos para garantir qualidade e relevância. A limpeza de dados envolve formatá-los corretamente, remover duplicatas e eliminar entradas irrelevantes. Dados limpos evitam a corrupção da produção e protegem a confiabilidade e a precisão.

• Analisar dados: análises avançadas, como mineração de dados, análise preditiva, aprendizado de máquina e deep learning, são empregadas para filtrar os dados processados e limpos. Esses métodos permitem que os usuários descubram padrões, relacionamentos e tendências nos dados, fornecendo uma base sólida para uma tomada de decisão informada.

Sob o guarda-chuva da Análise, há potencialmente muitas tecnologias em ação, incluindo a mineração de dados, que é usada para identificar padrões e relações em grandes conjuntos de dados; a análise preditiva, que prevê tendências e oportunidades futuras; e o deep learning, que imita os padrões de aprendizado humano para descobrir ideias mais abstratas.

O deep learning usa uma rede neural com várias camadas para modelar padrões complexos nos dados. Ao contrário dos algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina, o deep learning aprende com imagens, som e texto sem ajuda manual. Para análise de big data, esse poderoso recurso significa que o volume e a complexidade dos dados não são um problema.

Modelos de processamento de linguagem natural (PLN) permitem que as máquinas entendam, interpretem e gerem a linguagem humana. Na análise de big data, o PLN extrai insights de enormes dados de texto não estruturados gerados em toda a organização e além.

Dados estruturados referem-se a informações altamente organizadas que são facilmente pesquisáveis e normalmente armazenadas em bancos de dados relacionais ou planilhas. Ele adere a um esquema rígido, o que significa que cada elemento de dados é claramente definido e acessível em um campo fixo dentro de um registro ou arquivo. Exemplos de dados estruturados incluem:

• Nomes e endereços de clientes em um sistema de gestão de relacionamento com o cliente (CRM)
• Dados transacionais em registros financeiros, como números de vendas e saldos de contas
• Dados de funcionários em bancos de dados de recursos humanos, incluindo cargos e salários

A principal vantagem dos dados estruturados é sua simplicidade de entrada, pesquisa e análise, muitas vezes usando consultas de banco de dados diretas, como SQL. No entanto, o universo do big data em rápida expansão significa que os dados estruturados representam uma parcela relativamente pequena do total de dados disponíveis às organizações.

Dados não estruturados carecem de um modelo de dados predefinido, o que dificulta a coleta, o processamento e a análise. Compreende a maioria dos dados gerados atualmente e inclui formatos como:

• Conteúdo textual de documentos, e-mails e postagens em redes sociais
• Conteúdo multimídia, incluindo imagens, arquivos de áudio e vídeos
• Dados de dispositivos IoT, que podem incluir uma combinação de dados de sensores, arquivos de log e dados de séries temporais

O principal desafio dos dados não estruturados é sua complexidade e falta de uniformidade, o que exige métodos mais sofisticados de indexação, pesquisa e análise. Plataformas de PNL, aprendizado de máquina e análise avançada são frequentemente empregadas para extrair insights significativos de dados não estruturados.

Os dados semiestruturados ocupam o meio termo entre dados estruturados e não estruturados. Embora não esteja localizado em um banco de dados relacional, ele contém tags ou outros marcadores para separar elementos semânticos e impor hierarquias de registros e campos nos dados. Confira alguns exemplos:

• Arquivos JSON (JavaScript Object Notation) e XML (eXtensible Markup Language), que são comumente usados para intercâmbio de dados da web
• E-mail, onde os dados têm um formato padronizado (por exemplo, cabeçalhos, assunto, corpo), mas o conteúdo de cada seção não é estruturado
• Os bancos de dados NoSQL podem armazenar e gerenciar dados semiestruturados com mais eficiência do que os bancos de dados relacionais tradicionais

Os dados semiestruturados são mais flexíveis do que os dados estruturados, mas mais fáceis de analisar do que os dados não estruturados, fornecendo um equilíbrio que é particularmente útil em aplicações Web e tarefas de integração de dados.

Garantir a qualidade e integridade dos dados, integrar fontes de dados díspares, proteger a segurança e a privacidade dos dados e encontrar o talento certo para analisar e interpretar dados pode apresentar desafios às organizações que procuram aproveitar seus extensos volumes de dados. Confira os benefícios que as organizações podem ter ao ver o sucesso com a análise de big data:

Uma das principais vantagens da análise de big data é a capacidade de fornecer inteligência em tempo real. As organizações podem analisar grandes quantidades de dados, pois eles são gerados a partir de inúmeras fontes e em vários formatos. O insight em tempo real permite que as empresas tomem decisões rápidas, respondam instantaneamente às mudanças do mercado e identifiquem e atuem sobre as oportunidades à medida que elas surgem.

Com a análise de big data, as organizações podem descobrir tendências, padrões e correlações antes ocultos. Uma compreensão mais profunda fornece aos líderes e tomadores de decisão às informações necessárias para elaborar estratégias eficazes, aprimorando a tomada de decisões de negócios no gerenciamento da cadeia de suprimentos, comércio eletrônico, operações e direção estratégica geral.

A análise de big data promove a economia de custos ao identificar eficiências e otimizações nos processos de negócios. As organizações podem identificar gastos desnecessários analisando grandes conjuntos de dados, simplificando operações e aumentando a produtividade. Além disso, a análise de dados preditiva pode prever tendências futuras, permitindo que as empresas aloquem recursos de forma mais eficiente e evitem erros dispendiosos.

Compreender as necessidades, comportamentos e sentimentos dos clientes é crucial para um engajamento bem-sucedido e a análise de big data fornece as ferramentas para alcançar esse entendimento. As empresas obtêm insights sobre as preferências do consumidor e adaptam suas estratégias de marketing analisando os dados dos clientes.

A análise de big data aprimora a capacidade de uma organização de gerenciar riscos, fornecendo as ferramentas para identificar, avaliar e lidar com ameaças em tempo real. A análise preditiva pode prever perigos potenciais antes que eles se materializem, permitindo que as empresas elaborem estratégias preventivas.

À medida que as organizações de todos os setores buscam aproveitar os dados para impulsionar a tomada de decisões, melhorar a eficiência operacional e melhorar as experiências dos clientes, a demanda por profissionais qualificados em análise de big data aumentou. Aqui estão algumas trajetórias de carreira proeminentes que utilizam análise de big data:

Os cientistas de dados analisam dados digitais complexos para ajudar as empresas a tomar decisões. Usando seu treinamento em ciência de dados e tecnologias avançadas de análise, incluindo aprendizado de máquina e modelagem preditiva, eles descobrem insights ocultos nos dados.

Os analistas de dados transformam dados em informações e informações em insights. Eles usam técnicas estatísticas para analisar e extrair tendências significativas de conjuntos de dados, geralmente para informar estratégias e decisões de negócios.

Os engenheiros de dados preparam, processam e gerenciam a infraestrutura e as ferramentas de big data. Eles também desenvolvem, mantêm, testam e avaliam soluções de dados dentro das organizações, muitas vezes trabalhando com conjuntos de dados massivos para auxiliar em projetos de análise.

Engenheiros de aprendizado de máquina se concentram em projetar e implementar aplicações de aprendizado de máquina. Eles desenvolvem algoritmos sofisticados que aprendem e fazem previsões com base em dados.

Os analistas de business intelligence (BI) ajudam as empresas a tomar decisões baseadas em dados ao analisar dados para produzir insights praticáveis. Eles costumam usar ferramentas de BI para converter dados em relatórios e visualizações fáceis de entender para as partes interessadas da empresa.

Esses especialistas se concentram na representação visual dos dados. Eles criam visualizações de dados que ajudam os usuários finais a entender a importância dos dados, colocando-os em um contexto visual.

Arquitetos de dados projetam, criam, implementam e gerenciam a arquitetura de dados de uma organização. Eles definem como os dados são armazenados, consumidos, integrados e gerenciados por diferentes entidades de dados e sistemas de TI.