Big Data: como coletar dados para criar insights e gerar estratégias
Big data é um termo que vem do inglês que, se fosse traduzido ao pé da letra, significaria “grandes dados”.
Publicado em 26 de setembro de 2022
Big data é um termo que vem do inglês que, se fosse traduzido ao pé da letra, significaria “grandes dados”.
É uma expressão que descreve uma imensidão de dados estruturados e não-estruturados que são moderadamente difíceis de manipular, coletar e analisar, mas que formam a base da inteligência de negócio nos dias atuais.
Porém, não é apenas a quantidade e os tipos de dados que são importantes: tão ou mais relevante quanto esses dois aspectos é a maneira como as lideranças das organizações trabalham com os dados, e veremos neste conteúdo como coletar os dados, analisá-los e transformá-los em inteligência de negócio.
Glossário
O que é Big Data?
Big data por definição se refere a conjuntos de dados que são tão grandes e complexos que não é possível processar através de softwares comuns.
Dados com muitos campos oferecem um poder estatístico maior, enquanto que os dados com maior complexidade, que têm mais atributos ou colunas, podem representar uma maior probabilidade de gerar descobertas falsas.
Os desafios da análise de big data incluem coleta de dados, armazenamento, pesquisa, compartilhamento, visualização e apresentação, atualização, questões acerca de privacidade e definição de fontes de dados.
Existem diversos conceitos dentro do big data, mas 5 deles são os mais importantes: volume, velocidade, variedade, variabilidade e veracidade. Veja a seguir a definição desses conceitos.
Volume
Trata-se da quantidade de dados gerados e armazenados. O tamanho determina o valor, o potencial de gerar insights e também se os dados podem ser considerados como big data ou não.
Normalmente, para ser big data é importante que se alcance mais do que terabytes e petabytes.
Para ter uma ideia do que são terabytes e petabytes, vamos ver exemplos práticos: um terabyte armazena cerca de 500 horas de vídeo em HD ou 250 mil fotos tiradas em uma câmera de 12 megapixels.
Já um único petabyte poderia armazenar uma gravação de vídeo em HD por 24 horas durante 3 anos e meio! ?
As empresas podem coletar dados de diversas fontes, como transações internas, IoT (internet das coisas), equipamentos industriais, vídeos, imagens, áudios, redes sociais e muito mais.
Antigamente, armazenar todos esses dados demandava servidores dedicados, o que representava custos bem altos. Hoje, com data lakes, Hadoop e a própria nuvem, esse tipo de armazenamento ficou muito mais fácil e prático.
Variedade
O tipo e a origem dos dados. Tecnologias mais antigas como bancos de dados relacionais eram capazes de suportar dados estruturados com eficiência, mas com o surgimento de novos tipos de dados, como os estruturados, semi-estruturados e não estruturados, criou-se a necessidade de novas soluções.
Quanto mais a tecnologia avança para os grandes públicos, mais tipos de dados são gerados.
Hoje podemos dizer que os humanos são uma fonte inesgotável e pulsante de dados, já que todos os dias criamos e-mails, mensagens de texto, vídeos, fotos, áudios, transações financeiras e muito mais, e tudo isso conta.
Portanto, é seguro dizer que as tecnologias de armazenamento evoluíram muito para acompanhar a coleta de dados, o processamento deles e a extração de insights valiosos para as organizações.
Velocidade
Com o crescimento da IoT, os dados fluem para as empresas em uma velocidade recorde, sem precedentes, portanto precisam ser tratados em um tempo hábil.
Tags de identificação por radiofrequência, sensores e medidores inteligentes estão guiando o mundo para a necessidade de lidar com as torrentes de informações quase que em tempo real.
A velocidade é o conceito-chave que mostra a rapidez com que os dados são gerados, processados e se mostram valiosos para resolver as demandas e os desafios do negócio.
O big data geralmente está disponível em tempo real. Comparado com o small data, o big data é produzido de maneira contínua. Dois tipos de velocidade relacionados ao big data são a frequência de geração e a frequência de manipulação, registro e publicação.
Variabilidade
A variabilidade é a capacidade de mudança de formatos, estrutura ou fontes no big data.
Esse tipo de conjunto de informações pode incluir dados estruturados, não estruturados ou combinações dos dois.
A análise de big data consegue integrar dados brutos de várias fontes, e o processamento desses dados também pode envolver transformações de dados não estruturados em dados estruturados.
Além da velocidade e variedade crescentes de dados, os fluxos são imprevisíveis, ou seja, mudam com frequência e variam muito.
É desafiador, mas as empresas precisam saber quando algo virou trend nas redes sociais, por exemplo, e como gerenciar picos de informações diárias, sazonais e as que são acionadas por eventos isolados.
Veracidade
A veracidade é uma característica muito importante do big data, porque ela comprova a confiabilidade dos dados, ou seja, se eles são verdadeiros, se é possível se basear neles para tomar decisões mais assertivas.
A veracidade mede a qualidade desses dados, bem como seu valor. Não é só o tamanho que precisa ser visto no big data, mas também saber se suas fontes são honestas.
A qualidade dos dados coletados pode variar muito, o que afeta a precisão de uma análise. Como as informações vêm de tantas fontes diferentes, é difícil vincular, combinar, limpar e transformar dados entre sistemas.
As empresas devem conectar e relacionar as fontes, criar hierarquias e também as ligações entre os dados. Não fazer isso é atestar que, em algum momento, você vai perder o controle da situação.
Por que o big data é importante?
Como já dissemos acima, os seres humanos são uma fonte inesgotável de dados. Isso significa que, o tempo todo, estamos gerando informações e algumas dessas informações podem ser relevantes para as empresas que nos atendem no dia a dia.
O valor do big data reside na maneira como você usa esses dados e como aplica os insights gerados pela sua análise.
Fazer isso com embasamento e estratégia pode gerar soluções que simplifiquem o gerenciamento de recursos, melhorem a eficiência operacional, otimizem o desenvolvimento de produtos, gerem novas oportunidades de receita e permitam a tomada de decisões inteligentes.
E se você combinar o big data com análises de alto desempenho, será possível realizar tarefas relacionadas aos negócios, como:
- Determinar as causas de falhas, problemas e defeitos quase que em tempo real;
- Detectar anomalias com velocidade e precisão maiores do que a capacidade humana;
- No campo da medicina, melhorar o quadro de pacientes convertendo rapidamente dados de imagens médicas em insights;
- No meio dos investimentos, recalcular carteiras de risco em minutos;
- Aprimorar com precisão a capacidade de classificação e reação dos modelos de aprendizagem a variáveis em mudança.
- Detectar comportamento fraudulento antes que ele afete a organização.
Como é o processo de coleta de dados?
O processo de coleta de dados provenientes de big data tem uma série de etapas fundamentais que ajudam a assumir o controle através dos diversos locais, fontes, sistemas, proprietários e usuários. As etapas são:
- Definição de uma estratégia;
- Identificação das fontes de big data;
- Acesso, gerenciamento e armazenamento de dados;
- Análise dos dados;
- Tomada de decisões data driven.
Definição da estratégia
O primeiro passo é a definição da estratégia, que representa um plano projetado para ajudar a supervisionar e melhorar a maneira como você adquire, armazena, gerencia, compartilha e usa dados dentro e fora de sua organização.
Uma estratégia de big data prepara o terreno para o sucesso dos negócios em meio à abundância de dados que vão chegar e precisarão ser processados.
Um bom caminho é se valer da metodologia ágil para criar esse planejamento, com metas definidas, time responsável e objetivos de curto, médio e longo prazo.
Ao desenvolver uma estratégia, é importante considerar as metas e iniciativas de negócios e tecnologia existentes e futuras.
Isso exige o tratamento de big data como qualquer outro ativo valioso de negócios, em vez de apenas um subproduto.
Fontes de big data para coleta de dados
Dados de streaming: vêm da IoT e de outros aparelhos conectados que transmitem informações para os sistemas de TI de dispositivos vestíveis, carros inteligentes, dispositivos médicos, equipamentos industriais e muito mais. Você pode analisar esse big data à medida que ele chega, decidindo quais dados manter ou não e quais precisam de análise adicional.
Dados de mídia social: derivam de interações no Facebook, YouTube, Instagram, Tik Tok etc. Isso inclui grandes quantidades de big data na forma de imagens, vídeos, voz, texto e som – úteis para funções de marketing, vendas e suporte. Esses dados geralmente estão em formas não estruturadas ou semi-estruturadas, por isso representam um desafio único para consumo e análise.
Dados públicos: vêm de grandes quantidades de fontes de dados abertos, como o dados.gov.br do governo brasileiro, o IBGE ou o Portal de Dados Abertos da União Europeia, por exemplo.
Outros big data podem vir de data lakes, fontes de dados em nuvem, fornecedores e clientes.
Acesso, gerenciamento e armazenamento de dados
Os sistemas de computação modernos fornecem velocidade, potência e a flexibilidade necessárias para acessar rapidamente grandes quantidades e tipos de big data.
Além de acesso confiável, as empresas também precisam de métodos eficientes para integrar os dados, construir pipelines, garantir a qualidade dos deles, fornecer governança e armazenamento de dados e preparar as informações para análise.
Alguns big data podem ser armazenados no local em um data warehouse tradicional – mas também existem opções flexíveis e de baixo custo para armazenar e lidar com big data por meio de soluções em nuvem, data lakes, pipelines de dados e Hadoop.
Análise de dados
Com tecnologias de alto desempenho, como computação em grid ou in-memory analytics, as organizações podem optar por usar todos os seus big data para análises.
Outra abordagem é determinar antecipadamente quais dados são relevantes antes de analisá-los. De qualquer forma, a análise de big data é como as empresas obtêm valor e insights dos dados.
Cada vez mais, o big data alimenta os esforços de análise avançada, como vemos na Inteligência Artificial (IA) e no machine learning.
Tomada de decisões data driven
Dados confiáveis e bem gerenciados levam a análises coerentes e decisões assertivas.
Para se manterem competitivas, as empresas precisam aproveitar todo o valor do big data e operar de maneira data driven, tomando decisões com base nas evidências apresentadas pelo big data, e não no instinto.
Os benefícios de ser orientado a dados são claros: as organizações que seguem essa filosofia têm melhor desempenho, são operacionalmente mais previsíveis, têm menos gargalos e são mais lucrativas.
Principais ferramentas para coleta de dados
Já sabemos o que é big data, qual é a sua importância e como fazer a coleta de dados, mas quais ferramentas podemos usar para colher essas informações?
Veja abaixo algumas ferramentas – gratuitas e pagas – que são mais conhecidas no mercado e podem ajudar na tarefa de minerar dados.
- Import.io;
- Apache Hadoop;
- Oracle Data Mining;
- Statwing;
- Tableau;
- Chartio;
- Pentaho;
- Apache Spark;
- Apache Storm;
- Apache Cassandra;
- RapidMiner;
- MongoDB;
- Neo4j;
- Apache SAMOA;
- HPCC.
Como transformar dados em insights?
É importante não se ater apenas aos dados, mas sim à maneira de trabalhar com eles. O dado, sozinho, não quer dizer nada além de um número, uma imagem ou um texto.
Por isso é importante definir boas métricas, alinhadas ao objetivo principal que se almeja ao trabalhar com big data.
Então a primeira pergunta que você deve fazer a si mesmo e à sua equipe quando for trabalhar com a coleta de dados para extrair insights é: qual é o nosso objetivo com isso?
A partir dessa resposta e com a ajuda dos dados será possível definir uma estratégia, como explicamos no item sobre o processo de coleta, suas respectivas métricas e, se atendo a essas medidas, a geração de insights será uma consequência natural do processo.
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