O que é Big Data

O que é Big Data que conseguiu manipular as eleições americanas? Eu já mostrei aqui com Donald Trump conseguiu manipular as eleições americanas usando especialmente o Facebook. Por é, ele conseguiu fazer isso usando um negócio chamada Big Data.

 

 

Então o que é Big Data?

Big Data é um termo que descreve um grande volume de dados – estruturados e não estruturados – que inunda um negócio no dia a dia. Mas não é a quantidade de dados que é importante. É o que as organizações fazem com os dados que importam. Big Data pode ser usado tanto para o bem como para manipular as decisões e movimentos das pessoas e de negócios estratégicos.

 

Embora o termo “Big Data” seja relativamente novo, o ato de reunir e armazenar grandes quantidades de informações para uma eventual análise é antigo. O conceito ganhou impulso no início dos anos 2000, quando o analista Doug Laney articulou a definição agora mainstream de Big Data como os três Vs:

Volume.

As organizações coletam dados de uma variedade de fontes, incluindo transações comerciais, mídias sociais e informações de dados de sensores ou de máquina a máquina. No passado, armazená-lo teria sido um problema – mas com as novas tecnologias (como o Hadoop) tudo ficou muito mais simples e fácil.

 

 

Velocidade.

Os fluxos de dados são recolhidos em uma velocidade sem precedentes e devem ser tratados em tempo hábil. Tags RFID, sensores e medição inteligente estão impulsionando a necessidade de lidar com torrentes de dados em tempo quase real.

Variedade.

Os dados vêm em todos os tipos de formatos – desde dados estruturados e numéricos em bancos de dados tradicionais até documentos de texto não estruturados, e-mail, vídeo, áudio, dados de ações e transações financeiras. Existem duas dimensões adicionais quando se trata de dados grandes:

 

Variabilidade.

 

Além das velocidades e variedades crescentes de dados, os fluxos de dados podem ser altamente inconsistentes com picos periódicos. Há algo de tendência nas mídias sociais? Cargas de dados diários, sazonais e desencadeadas por eventos podem ser desafiadoras de gerenciar. Ainda mais com dados não estruturados.

 

 

Complexidade.

 

Os dados de hoje provêm de várias fontes, o que torna difícil vincular, combinar, limpar e transformar dados entre sistemas. No entanto, é necessário conectar e correlacionar relacionamentos, hierarquias e múltiplas ligações de dados, ou seus dados podem rapidamente se desviar do controle.

 

O grande potencial do Big Data.

A quantidade de dados que está sendo criado e armazenado em um nível global é quase inconcebível, e continua crescendo. Isso significa que há ainda mais potencial para extrair informações chaves das informações comerciais – contudo apenas uma pequena porcentagem de dados é realmente analisada.

 

O que isso significa para as empresas?

Como os dados podem se fazer melhor uso da informação bruta que flui em organizações todos os dias.

 

Grande potencial do Big Data

A quantidade de dados que está sendo criado e armazenado em um nível global é quase inconcebível, e ele só continua crescendo. Isso significa que há ainda mais potencial para extrair informações chaves das informações comerciais – contudo apenas uma pequena porcentagem de dados é realmente analisada. O que isso significa para as empresas? Como eles podem fazer melhor uso da informação bruta que flui em suas organizações todos os dias?

 

 

Por que os dados importantes são importantes?

A importância de dados grandes não gira em torno de quanto de dados que você tem, mas o que você faz com ele. Você pode tomar dados de qualquer fonte e analisá-lo para encontrar respostas que permitam

1) redução de custos

2) reduções de tempo.

3) desenvolvimento de novos produtos e ofertas otimizadas.

4) tomada de decisão inteligente. Quando você combina dados grandes com análises de alta potência, você pode realizar tarefas relacionadas a negócios, como:

 

Determinar causas raiz de falhas, problemas e defeitos em tempo quase real.
Geração de cupons no ponto de venda com base nos hábitos de compra do cliente.
Recalculando portfólios de risco inteiros em minutos.
Detectar comportamento fraudulento antes que afete sua organização.
E por último manipular eleições.

 

 

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