As Camadas do Big Data

Quando é falado que vivemos na era da informação, ou que informação e dados valem mais que petróleo, não é sensacionalismo. O mercado atual requer decisões dinâmicas e urgentes feitas pelas empresas que desejam ser competitivas e sempre estar um passo à frente dos concorrentes, prevendo tendências e analisando em que as pessoas estarão gastando seu dinheiro. Diante dessa necessidade, surge o Big Data, que nada mais é do que um conjunto de metodologias utilizadas para capturar, armazenar e processar um volume imenso de informações de várias fontes, com o objetivo de acelerar a tomada de decisões e trazer vantagem competitiva. Todos os dados gerados no planeta podem ser classificados em três tipos:

• Dado estruturado: são dados de fácil leitura, e há muito tempo são armazenados em banco de dados e interpretados em busca de conhecimento. Tabelas e gráficos são exemplos de dados estruturados.
• Dado semiestruturado: é um tipo de dado irregular, porém possui uma estrutura embutida, muitas vezes heterogênea e de maior desafio de interpretação. São exemplos arquivos XML(eXtensible Markup Language) e JSON(JavaScript Object Notation)

Exemplo de dado semiestruturado: arquivo XML

• Dados não estruturados: são o grande desafio de cientistas de dados hoje em dia. Estes dados não possuem uma estrutura pré-definida, portanto sua interpretação é de grande dificuldade. Alguns exemplo são: livros, boletins de ocorrência, redes sociais como LinkedIn e Facebook, pesquisas no Google, fotos e vídeos, imagens de satélite e câmeras de segurança, análise de voz.

Temos hoje um grande volume de dados não estruturados, em uma taxa exponencial de crescimento, portanto empresas estão reconhecendo a necessidade de investimento em profissionais que conheçam ferramentas e saibam interpretar um alto volume de dados. O ambiente também é favorável para a extração, devido principalmente ao baixo custo de armazenamento de dados, já que temos tecnologia de armazenamento em nuvem de empresas como Amazon e Microsoft. Computadores hoje também favorecem o processamento desses dados, devido a alta performance destes dispositivos, processamento necessário já que é preciso interpretar estes dados a fim da rápida e assertiva tomada de decisões.

Os 7 V’s do Big Data

• Volume: serão gerados somente nos próximos dias, bilhões de bytes, que precisarão ser processados e armazenados, portanto precisamos do Big Data para tomar conta dessa quantidade enorme de informação.
• Velocidade: o diferencial competitivo para qualquer empresa hoje é a rápida tomada de decisão, portanto para ajudar nessa urgência utilizamos a interpretação de dados, transformando-os em conhecimento.
• Variedade: mais de 70% dos dados a serem processados hoje são não estruturados, que podem ser filmagens de câmeras de monitoramento ou até mesmo mapas, portanto são necessárias técnicas do Big Data para adaptar e extrair informações de cada tipo de dado.
• Veracidade: antes da elaboração de modelos para a tomada de decisão deve-se ter certeza se os dados são verdadeiros, pois existem na internet informações verídicas e não verídicas.
• Visualização: é importante deixar a visualização de informações adquiridas pela análise de dados mais simples e rápida possível. Existem ferramentas em que podemos inserir dados e gerar tabelas e gráficos para fácil apresentação.
• Vulnerabilidade: ter um banco de dados com informação de clientes de uma empresa é uma tarefa de muita responsabilidade, se esses dados ficam expostos, podem ser roubados a qualquer momento por crackers. Para evitar este tipo de crime, empresas devem investir em segurança da informação.
• Valor: qualquer projeto de Big Data deve gerar valor a instituição, aumentando o número de cliente, entendendo melhor a necessidade de seus consumidores e ofertar produtos e serviços sob medida.

Utilizações práticas do Big Data

O Big Data funciona como uma bússola para que os administradores tomem a decisão correta sobre o rumo que sua empresa deve tomar. Ela aumenta a eficiência e agiliza o desenvolvimento de entidades de qualquer ramo e tamanho. Previsões sobre o mercado e novos clientes também serão tarefas cumpridas pela tecnologia do Big Data, e estas previsões só podem ser geradas transformando um alto volume de dados em conhecimento, pronto para interpretação de executivos a fim de definir o futuro da empresa.

• Aplicações no RH

O propósito do Big Data no setor de recursos humanos é substituir presunções com certezas, maximizando a taxa de sucesso nas contratações. É possível reduzir más contratações, analisando rapidamente informações sobre os candidatos definindo quais se encaixam no perfil que a empresa procura. Também podemos analisar desempenho e satisfação de profissionais da empresa, analisando o que pode ser melhorado na rotina de trabalho.

• Nos comércios varejistas

O maior desafio para os varejistas é prever o comportamento e preferências de sua clientela, seja ela nova, seja já existente. O Big Data ajuda a solucionar esse problema, gerando recomendações para clientes e potenciais clientes da empresa, já que o catálogo de produtos será baseado na busca do navegador e não somente na busca do site. Utilizando as redes sociais podemos buscar palavras chave e identificar qual produto atrai cada tipo de cliente, criando nichos de clientes e maximizando as vendas de produtos.

• Para pequenas empresas e Startups

Com o Big Data pode ser identificado facilmente menções feitas à companhia em redes sociais como Facebook e Instagram, também diferenciando postagens de experiências positivas ou negativas. Também através desta análise de experiência, podemos coletar dados e direcionar investimentos, analisando em qual dispositivo, seja notebook, tablet ou celular a empresa possui maior procura dos consumidores, qual campanha de marketing as pessoas mais se identificaram e qual não trouxe o resultado esperado.

• Na área da saúde

Os setores da saúde trabalham constantemente com urgências e emergências e esses eventos geram desordem em qualquer organização, portanto esta urgência requer rápidas decisões e informações a pronto acesso de profissionais. Com o Big Data, temos tecnologias como um registro eletrônico contendo histórico do paciente, envolvendo doenças, alergias e resultados de testes realizados anteriormente. Outra aplicação é a criação de alertas em tempo real. Então se por exemplo, a pressão do paciente aumentar significativamente, alertas serão enviados automaticamente ao médico para que ele tome providências necessárias.

Estas são apenas algumas soluções que o Big Data apresenta hoje em dia, já fazendo a diferença em diferentes setores do mercado e trazendo inovações que se mostram cada vez mais necessárias no atual modelo econômico em que vivemos. Considerando que ainda estamos em uma fase jovem de exploração do potencial desta tecnologia, é plausível considerar que nos próximos anos empresas que desejarem entrar ou se manter competitivas no mercado deverão investir em análise de dados, criando novas formas de interpretação e novas tecnologias para prever tendências e necessidades do mercado futuro.