Nos últimos anos, o Big Data tem se tornado um elemento essencial para empresas e cientistas de dados. Com a explosão no volume de dados e a diversidade de fontes, o Big Data trouxe novos desafios e oportunidades. Neste artigo, exploraremos os sinais que indicam a presença do Big Data, seu contexto histórico, as características principais que definem esse fenômeno e a necessidade de um novo ecossistema de tecnologias para lidar com esses desafios.

Sinais de Big Data

O Big Data se tornou muito presente atualmente nas empresas e em casos de ciência de dados. Isso porque nos últimos 20 anos houve um grande aumento no volume de dados disponíveis. Se compararmos com as tecnologias tradicionais de banco de dados utilizadas nos anos 90, hoje existem alguns cenários que agregam um volume muito maior de informações.

• Grandes volumes de dados: bilhões de registros de informações sendo gerados a partir de sensores, mídias sociais, aplicativos, entre outras fontes.
• Velocidade e agilidade: os dados são gerados e precisam ser processados rapidamente e de forma ágil. Decisões precisam ser tomadas em tempo real.
• Variedade de dados: os dados agora vêm em todos os tipos de formato – desde dados estruturados tradicionais em bancos de dados até e-mails, vídeos, áudios, mídias sociais e muito mais.
• Baixo valor de densidade: apenas uma pequena porcentagem dos dados é realmente útil para análise. Por exemplo, das centenas de pontos de dados coletados por sensores a cada segundo, apenas alguns pontos podem ser verdadeiramente críticos.
• Riscos de análise: decisões importantes agora são tomadas com base na análise de grandes volumes de dados. Portanto, precisamos ter certeza de que os dados estão corretos e que as análises são precisas.

Contexto do Big Data

O termo Big Data surgiu nos anos 90, quando as empresas de tecnologia começaram a acumular grandes volumes de dados que precisavam ser armazenados, gerenciados e analisados. No entanto, o conceito só ganhou força de fato na primeira década dos anos 2000, com a explosão no crescimento do volume de dados.

• Aumento no uso de sensores e dispositivos inteligentes conectados à Internet que coletam diversos tipos de dados o tempo todo.
• Crescimento das mídias sociais como Facebook, Instagram, Twitter entre outras, onde os usuários geram conteúdo o tempo todo.
• Popularização da Internet das Coisas (IoT) contribui para a geração massiva de dados provenientes de dispositivos conectados.
• Avanços na tecnologia de armazenamento e processamento de dados permitiram lidar com grandes volumes de informações de forma mais eficiente.

O que caracteriza o Big Data

O termo Big Data é normalmente definido com base nas seguintes características, conhecidas como os 5Vs do Big Data:

• Grandes quantidades de dados sendo gerados e armazenados.
• Volume de dados que ultrapassa a capacidade das ferramentas tradicionais de software.
• Dados frequentemente na escala de petabytes ou mais.
• Velocidade com que os dados são gerados e processados.
• Necessidade de tratar os dados em fluxo contínuo e em tempo real.
• Dados disponíveis em todos os formatos e tipos.
• Dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
• Incerteza nos dados.
• Necessidade de garantir a qualidade e precisão dos dados.
• Enorme valor potencial dos dados.
• Necessidade de processar os dados para extrair insights valiosos.

Necessidade de novas tecnologias

O ecossistema de tecnologias Big Data surgiu em resposta à necessidade de novos métodos para lidar com os 5Vs que caracterizam o Big Data.

• Hadoop traz dois novos conceitos poderosos:
• Processamento distribuído
• Armazenamento distribuído

Armazenamento distribuído

Os dados são armazenados no sistema de arquivos Hadoop (HDFS), que distribui os dados por vários servidores. Novamente, isso resolve o desafio do volume, pois o armazenamento pode ser ampliado quase indefinidamente adicionando novos servidores.

• Hadoop Distributed File System (HDFS) distribui dados por vários servidores, resolvendo desafios de volume e permitindo escalabilidade quase infinita.
• Adição de novos servidores amplia o armazenamento de forma praticamente ilimitada.

Tecnologias complementares para Big Data

Além do processamento distribuído baseado em Hadoop e Java, surgiram tecnologias complementares para endereçar os outros desafios do Big Data:

• NoSQL e bancos de dados colunares para lidar com volumes massivos de dados.
• Stream processing para análise em tempo real.
• Data lakes para armazenar com eficiência diferentes formatos de dados.
• Mecanismos de ingestão de dados como Kafka para alimentar pipelines de dados.
• Técnicas avançadas como machine learning para extrair valor dos dados.

Valor do Big Data para empresas

Essas tecnologias permitem que empresas extraiam valor de seus dados, gerando insights de negócios, melhorando a eficiência operacional, otimizando a experiência do cliente e muito mais. O Big Data está no cerne da transformação digital das empresas modernas.

• Extração de valor dos dados através de insights de negócios.
• Melhoria da eficiência operacional e otimização da experiência do cliente.
• Contribuição para a transformação digital das empresas modernas.

Considerações finais sobre o Big Data

Fica claro que o Big Data representa uma mudança de paradigma no mundo dos dados, trazendo enormidade de dados, complexidade e uma velocidade sem precedentes. Isso exigiu inovações tecnológicas significativas em áreas como processamento distribuído, armazenamento escalável, streaming de dados e análise avançada.

• Big Data representa uma mudança de paradigma no mundo dos dados.
• Inovações tecnológicas significativas em processamento distribuído, armazenamento escalável, streaming de dados e análise avançada.

Torne-se um cientista de dados aprendendo tudo na prática!

Conheça a nossa Formação em Dados e elabore modelos estatísticos, criar algoritmos, solucionar problemas e ampliar estratégia de negócios, desenvolvendo habilidades como:

• Python Fundamentals
• Machine Learning
• SQL for Data Science
• Visualização de dados
• Metodologias Ágeis
• Big Data
• Estatística
• Manipulação e limpeza de dados

Conclusão

O Big Data representa uma mudança de paradigma no mundo dos dados, trazendo enormidade de dados, complexidade e uma velocidade sem precedentes. Isso exigiu inovações tecnológicas significativas em áreas como processamento distribuído, armazenamento escalável, streaming de dados e análise avançada. O resultado é a capacidade de extrair insights e valor antes inimaginável dos dados disponíveis. Estamos apenas começando a arranhar a superfície do potencial transformador do Big Data.