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Por Ivana Avelar/ Via Dino
26/03/18
Em nosso cotidiano multiplataforma, o desafio é entender como lidar com toda essa informação de maneira inteligente e útil, ou seja, como utilizar o Big Data a nosso favor.
Hoje, vivemos uma era de “information overload”, termo literalmente traduzido como sobrecarga de informação. A facilidade de criar e compartilhar conteúdo, impulsionada por inúmeros equipamentos de consumo de informação, nos traz um senso de ansiedade, uma vez que não temos mais capacidade de mensuração diante desse volume infinito de dados. Em nosso cotidiano multiplataforma, o desafio é entender como lidar com toda essa informação de maneira inteligente e útil, ou seja, como utilizar o Big Data a nosso favor.
1. O que é?
De forma resumida, Big Data refere-se a conjuntos de dados volumosos que são analisados computacionalmente para revelar padrões, tendências e insights relacionados a um certo aspecto dos dados. Não há quantidade mínima de dados necessários para que o composto seja categorizado como Big Data, desde que haja o suficiente para tirar conclusões sólidas.
Os pontos de atenção inclusos no contexto do Big Data, basicamente, são análise, captura, curadoria de dados, pesquisa, compartilhamento, armazenamento, transferência, visualização e informações sobre privacidade dos dados.
2. Como acessar o Big Data?
Dados estão disponíveis, praticamente, em todos os lugares, e a tendência é seu aumento progressivo com o passar do tempo. Conjuntos de dados crescem porque se tornam cada vez mais frequentes, uma vez que podem ser reunidos por dispositivos pouco complexos de informação, como celulares, câmeras, microfones, equipamentos de sensoriamento móveis, logs de software, etc.
Como acessar e utilizar esses dados pode ser dividido em algumas etapas:
Extração de dados:
Antes de tudo, obter dados é o primeiro passo. Eles podem ser obtidos de várias maneiras, mas, normalmente, é através de uma chamada de API (rotinas e padrões de programação para acesso a um aplicativo de software ou plataforma) para o serviço da Web de uma empresa.
Armazenamento de dados:
A principal dificuldade relacionada ao Big Data é gerenciar como ele será armazenado. E isso depende do orçamento e da experiência dos indivíduos responsáveis pela criação do armazenamento de dados, já que a maioria dos fornecedores exigirá algum conhecimento de programação para implementar. Apesar disso, o custo para armazenamento dos dados através de cloud público e privado é cada vez menor. Um bom fornecedor deve disponibilizar um local seguro e direto para armazenar e consultar seus dados de forma precisa.
Tratamento de dados:
Naturalmente, os conjuntos de dados são captados em todas as formas e tamanhos. Antes do processo de armazenamento, é necessário se certificar de que estão em um formato padronizado e tratado.
Mineração de dados:
A mineração de dados é o processo de explorar grandes quantidades de dados em busca de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências. O objetivo é detectar relacionamentos entre as variáveis e, consequentemente, novos subconjuntos de dados.
Análise de dados:
Uma vez que todos os dados foram coletados, eles precisam ser analisados para que sejam encontrados padrões e tendências úteis para seu objetivo. Uma boa análise de dados trará ideias e hipóteses incomuns, que ainda não foram relatadas por mais ninguém, proporcionando novas oportunidades.
Visualização de dados:
Etapa muito importante, a visualização dos dados apresenta todo o trabalho feito anteriormente e exibe uma visualização das informações de forma que qualquer um possa entender. As visualizações de dados, quando bem executadas, providenciam perspectivas-chave sobre os conjuntos de dados mais complexos através de formas que são significativas e intuitivas, como meios gráficos.
3. Como é o mercado de trabalho?
Com o crescente acesso ao Big Data, o volume de carreiras relacionadas a dados também está aumentando. É possível trabalhar com grandes volumes de dados, por vezes, não aceitos pelos grandes programas estatísticos. A IBM criou a Big Data University, que fornece certo conhecimento do Big Data. O ensino a distância também é possível através de plataformas da internet, comumente conhecidas como MOOCs, com cursos nas áreas de Big Data e de Ciência de Dados. No Brasil, o mercado também é promissor, visto que instituições de ensino importantes estão oferecendo cursos de pós-graduação e MBAs ligados à área. Destaca-se o âmbito de negócios, uma vez que o profissional pode obter, além de habilidades técnicas, a capacidade de apresentar conclusões de suas análises e insights para sua rotina de trabalho.