Nós já falamos sobre o a definição de Big Data aqui no altavista.news, e certamente você deve ter acompanhado. Agora vamos falar um pouco sobre a sua funcionalidade. Afinal, para que serve o Big Data?
De acordo com a Oracle, para entender as suas funcionalidades, é preciso ter o conceito na ponta da língua.
A definição é: “Big data são dados com maior variedade que chegam em volumes crescentes e com velocidade cada vez maior. Isso é conhecido como os três Vs”.
Em suma, big data é um conjunto de dados maior e mais complexo alimentados por diversas fontes.
Um ser humano possivelmente não compreenderia um volume tão grande, ou levaria muito tempo para isso. Por isso, muitos profissionaus utulizam a inteligência artificial para analisar e quantificar essas informações. Inclusive, um software tradicional de processamento de dados também não conseguiria gerenciá-los.
Esses grandes volumes de dados podem ser essenciais para resolver problemas de negócios, por exemplo.
Entre os “Vs” do big data, os mais importantes são: volume, de volume de dados; velocidade, afinal a velocidade de rebecimento e administração dos dados faz toda a diferença; e por fim, variedade, pois refere-se aos vários tipos de dados disponíveis.
Com a evolução do big data, mais dois “Vs” surgiram: valor e veracidade.
Para que serve Big Data?
Nos dias de hoje, o big data se tornou essencial. As maiores empresas de tecnologia do mundo usam os megadados para analisar o comportamento do consumidor e, assim, oferecer as melhores soluções em forma de produtos.
Ao contrário do que era antigamente, os avanços tecnológicos permitiram a redução exponencial do custo de armazenamento e computação de dados. É o que faz a Oracle, que afirma inclusive que com um volume maior de big data, ele se torna mais barato e acessível.
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Outra grande vantagem do uso de big data permite é que ele torna as decisões de negócios cada vez mais precisas.
“Encontrar valor em big data não é só uma questão de analisá-lo (o que é um outro benefício). É um processo de descoberta completo que exige analistas perspicazes, usuários de negócios e executivos que fazem as perguntas certas, reconhecem padrões, fazem suposições bem-informadas e preveem comportamentos”, completa a Oracle.
Foi por volta de 2005 que as pessoas começaram a perceber a quantidade de usuários de dados gerados pelo Facebook e YouTube, por exemplo. Além dos dados gerados por outros serviços on-line.
Também em 2005 surgiu o Hadoop, uma estrutura de código aberto que armazena e analisa grandes conjuntos de dados. O NoSQL também começou a ganhar popularidade nesse período.
O volume e a acessibilidade de dados
“O desenvolvimento de estruturas de código aberto, como o Hadoop, (e, mais recentemente, o Spark) foi essencial para o crescimento do big data, porque elas tornaram o trabalho com big data mais fácil e seu armazenamento mais barato”.
Segundo a Oracle, foi nos anos seguintes que o volume do big data disparou. Assim, os usuários ainda estão gerando grandes quantidades de dados, mas não são somente usuários humanos que estão fazendo isso.
“Com o advento da Internet das Coisas, mais objetos e dispositivos estão conectados à internet, reunindo dados sobre padrões de uso do cliente e desempenho do produto. O surgimento do machine learning produziu ainda mais dados”.
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Foto: Imgix.