O que é Big Data_ resposta 3

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15/08/2022 09:24 O que é Big Data? | Oracle Brasil
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O que é Big Data?
Big data de�nido
O que é exatamente big data?
A de�nição de big data são dados com maior variedade que chegam em volumes crescentes e com velocidade
cada vez maior. Isso também é conhecido como os três Vs.
Simpli�cando, big data é um conjunto de dados maior e mais complexo, especialmente de novas fontes de
dados. Esses conjuntos de dados são tão volumosos que o software tradicional de processamento de dados
simplesmente não consegue gerenciá-los. No entanto, esses grandes volumes de dados podem ser usados
para resolver problemas de negócios que você não conseguiria resolver antes.
Os três Vs do big data
Volume A quantidade de dados importa. Com o big data, você terá que
processar grandes volumes de dados não estruturados de baixa
densidade. Podem ser dados de valor desconhecido, como feeds de
dados do Twi�er, �uxos de cliques em uma página web ou em um
aplicativo para dispositivos móveis, ou ainda um equipamento habilitado
para sensores. Para algumas empresas, isso pode utilizar dezenas de
terabytes de dados. Para outras, podem ser centenas de petabytes.
Velocidade Velocidade é a taxa mais rápida na qual os dados são recebidos e talvez
administrados. Normalmente, a velocidade mais alta dos dados é
transmitida diretamente para a memória, em vez de ser gravada no
disco. Alguns produtos inteligentes habilitados para internet operam em
tempo real ou quase em tempo real e exigem avaliação e ação em tempo
real.
Soluções de big data
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Variedade Variedade refere-se aos vários tipos de dados disponíveis. Tipos de
dados tradicionais foram estruturados e se adequam perfeitamente a
um banco de dados relacional. Com o aumento de big data, os dados
vêm em novos tipos de dados não estruturados. Tipos de dados não
estruturados e semiestruturados, como texto, áudio e vídeo, exigem um
pré-processamento adicional para obter signi�cado e dar suporte a
metadados.
O valor - e a veracidade - do big data
Mais dois Vs surgiram nos últimos anos: valor e veracidade. Dados possuem valor intrínseco. Mas isso é inútil
até que esse valor seja descoberto. Igualmente importante: Qual a veracidade dos seus dados — e quanto
você podem con�ar neles?
Atualmente, o big data se tornou essencial. Pense em algumas das maiores empresas de tecnologia do
mundo. Uma grande parte do valor que eles oferecem vem de seus dados, que eles analisam constantemente
para produzir mais e�ciência e desenvolver novos produtos.
Recentes avanços tecnológicos reduziram exponencialmente o custo de armazenamento e computação de
dados, tornando mais fácil e menos dispendioso armazenar mais dados do que nunca. Agora, com um volume
de big data maior, mais barato e mais acessível, você pode tomar decisões de negócios 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 informadas e preveem comportamentos.
Mas como chegamos até aqui?
A história do big data
Embora o conceito de big data em si seja relativamente novo, as origens de grandes conjuntos de dados
remontam às décadas de 1960 e 1970, quando o mundo dos dados estava apenas começando, com os
primeiros data centers e o desenvolvimento do banco de dados relacional.
Por volta de 2005, as pessoas começaram a perceber a quantidade de usuários de dados gerados pelo
Facebook, YouTube e outros serviços online. O Hadoop (uma estrutura de código aberto criada
especi�camente para armazenar e analisar grandes conjuntos de dados) foi desenvolvido no mesmo ano. O
NoSQL também começou a ganhar popularidade durante esse período.
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. Nos anos seguintes, o volume de big data disparou. Usuários ainda estão
gerando grandes quantidades de dados, mas não são somente humanos que estão fazendo isso.
Com o advento da Internet das Coisas (IoT), 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.
Apesar da evolução do big data, sua utilidade ainda está no começo. A computação em nuvem expandiu ainda
mais as possibilidades do big data. A nuvem oferece uma escalabilidade verdadeiramente elástica, na qual os
desenvolvedores podem simplesmente criar clusters ad hoc para testar um subconjunto de dados. E bancos
de dados de grafos estão se tornando cada vez mais importantes também, com sua capacidade de exibir
grandes quantidades de dados de uma forma que torna a análise rápida e abrangente.
https://www.oracle.com/br/database/what-is-a-relational-database/
https://www.oracle.com/br/data-science/what-is-data-science/
https://www.oracle.com/br/big-data/what-is-graph-database/
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Benefícios do big data:
Casos de uso de big data
O big data pode ajudar você a lidar com diversas atividades de negócios, desde a experiência do cliente até a
análise avançada. Aqui estão algumas.
Desenvolvimento de
produtos
Empresas como Net�ix e Procter & Gamble usam big data para antecipar
a demanda dos clientes. Eles criam modelos preditivos para novos
produtos e serviços, classi�cando os principais atributos de produtos ou
serviços passados e atuais e modelando a relação entre esses atributos e
o sucesso comercial das ofertas. Além disso, a P&G utiliza dados e
análises de grupos de foco, mídias sociais, mercados de teste e
lançamentos antecipados de lojas para planejar, produzir e lançar novos
produtos.
Manutenção preditiva Fatores que podem prever falhas mecânicas podem estar
profundamente relacionados a dados estruturados, como o ano, a marca
e o modelo do equipamento, bem como em dados não estruturados que
abrangem milhões de entradas de log, dados de sensores, mensagens
de erro e temperatura do motor. Ao analisar essas indicações de
possíveis problemas antes que eles ocorram, as empresas podem
implementar a manutenção de maneira mais econômica e maximizar o
tempo de atividade de peças e equipamentos.
Experiência do cliente A corrida para alcançar os clientes já começou. Uma visão mais clara da
experiência do cliente nunca foi tão possível como agora. O big data
permite que você reúna dados de mídias sociais, visitas da web, registros
de chamadas e outras fontes para aprimorar a experiência de interação e
maximizar o valor fornecido. Comece a oferecer ofertas personalizadas,
reduza a rotatividade de clientes e lide com problemas proativamente.
Fraude e conformidade Quando se trata de segurança, você não está lidando apenas com
alguns hackers mal-intencionados, e sim com equipes de especialistas
na área. Os cenários de segurança e requisitos de conformidade estão
evoluindo constantemente. Big data ajuda você a identi�car padrões em
dados que indicam fraudes e agregar grandes volumes de informações
para tornar os relatórios regulamentares muito mais rápidos.
Machine learning O machine learning é um dos assuntos mais comentados do momento.
E dados, especi�camente big data, é um dos motivos. Agora, somos
capazes de ensinar máquinas em vez de programá-las. A disponibilidade
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Com o big data, você obtém respostas mais completas, porque tem mais informações.
Respostas mais completas signi�cam mais con�ança nos dados, ou seja, uma abordagem
completamente diferente para lidar com problemas.
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de big data para treinar modelos de machine learning permite que isso
seja uma realidade.
E�ciência operacional A e�ciência operacional nem sempre é notícia, mas é uma área em que o
big data está tendo o maior impacto. Com big data, você pode analisar e
avaliar a produção, feedbacks e retornos de clientes e outros fatores para
reduzir interrupções e antecipar demandas futuras. Big data também
pode ser usado para melhorar a tomada de decisões de acordo com a
demanda atual do mercado.
Promova a inovação O big data pode ajudar você a inovar, estudando interdependências
entre seres humanos, instituições, entidades e processos e, em seguida,
determinando novas maneiras de usar esses insights. Use informações
de dados para aprimorar as decisões sobre considerações �nanceiras e
de planejamento. Examine as tendências e o que os clientes desejam
para oferecer novos produtos e serviços. Implemente um sistema de
preços dinâmico. Há in�nitas possibilidades.
Desa�os do big data
Embora o big data seja uma grande promessa, ele também traz seus desa�os.
Para começar, o big data é… grande. Apesar de novas tecnologias terem sido desenvolvidas para o
armazenamento de dados, os volumes de dados estão dobrando em tamanho a cada dois anos. As empresas
ainda se esforçam para acompanhar a evolução de seus dados e encontrar maneiras de armazená-los com
e�ciência.
Mas armazenar os dados não é o su�ciente. Eles devem ser usados para serem úteis, e isso depende da
curadoria. Dados limpos ou relevantes para o cliente e organizados de maneira que permita uma análise
signi�cativa exigem muito trabalho. Cientistas de dados gastam de 50 a 80 por cento de seu tempo curando e
preparando dados antes de serem usados.
Por �m, a tecnologia de big data está mudando em ritmo acelerado. Há alguns anos, o Apache Hadoop era a
tecnologia popular usada para lidar com big data. Em seguida, o Apache Spark foi introduzido em 2014. Hoje,
uma combinação das duas estruturas parece ser a melhor abordagem. Manter-se atualizado com a tecnologia
de big data é um desa�o contínuo.
Descubra mais recursos de big data:
Como o big data funciona
O big data fornece novas informações que abrem novas oportunidades e modelos de negócios. Os primeiros
passos envolvem três ações principais:
1.  Integrar
O big data reúne dados de diversas fontes e aplicativos diferentes. Mecanismos tradicionais de integração de
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Saiba mais sobre big data na Oracle
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dados, como extrair, transformar e carregar (ETL), geralmente não estão aptos à tarefa. Isso requer novas
estratégias e tecnologias para analisar conjuntos de big data em terabytes ou até mesmo em escala de
petabytes.
Durante a integração, você precisa inserir os dados, processá-los e veri�car se estão formatados e disponíveis
de forma que seus analistas de negócios possam começar a utilizá-los.
2.  Gerenciar
Big data exige armazenamento. Sua solução de armazenamento pode estar na nuvem, no local ou em ambos.
Você pode armazenar seus dados da forma que desejar e trazer os requisitos de processamento desejados e
os mecanismos de processo necessários para esses conjuntos de dados sob demanda. Muitas pessoas
escolhem a solução de armazenamento de acordo com a localização atual dos dados. A nuvem está
gradualmente ganhando popularidade porque é compatível com as suas necessidades atuais de computação
e permite que você crie recursos conforme necessário.
3.  Analisar
Seu investimento em big data é compensado quando você analisa seus dados e age com base neles. Obtenha
mais clareza com uma análise visual dos seus conjuntos de dados variados. Explore ainda mais os dados para
fazer novas descobertas. Compartilhe suas descobertas com os outros. Crie modelos de dados com machine
learning e inteligência arti�cial. Faça seus dados funcionarem.
Boas práticas de big data
Para ajudar em sua jornada de big data, incluímos algumas recomendações importantes que você precisa ter
em mente. Aqui estão nossas diretrizes para criar uma base de big data bem-sucedida.
Alinhar big data com
objetivos de negócios
especí�cos
Conjuntos de dados mais extensos permitem que você faça novas
descobertas. Para esse �m, é importante basear novos investimentos
em habilidades, organização ou infraestrutura com um forte contexto de
negócios para garantir investimentos e �nanciamento contínuos de
projetos. Para determinar se você está no caminho certo, pergunte como
big data oferece suporte e habilita seus principais negócios e prioridades
de TI. Exemplos incluem a compreensão de como �ltrar registros da web
para entender o comportamento do comércio eletrônico, derivar
sentimentos das mídias sociais e interações de suporte ao cliente e
compreender os métodos estatísticos de correlação e sua relevância
para dados de clientes, produtos, manufatura e engenharia.
Diminuir a escassez de
habilidades com padrões
e governança
Um dos maiores obstáculos para que você aproveite seus investimentos
em big data é a escassez de habilidades. Você pode atenuar esse risco
ao garantir que as tecnologias, considerações e decisões de big data
sejam adicionadas ao seu programa de governança de TI. A
padronização da sua abordagem permitirá gerenciar custos e alavancar
recursos. As empresas que implementam soluções e estratégias de big
data devem avaliar seus requisitos de habilidades com antecedência e
frequência, identi�cando proativamente quaisquer ausências de
habilidades. Essas podem ser solucionadas por meio de treinamento
cruzado de recursos existentes, contratação de novos recursos e
aproveitamento de empresas de consultoria.
Otimizar a transferência
de conhecimento com um
Use uma abordagem de centro de excelência para compartilhar
conhecimentos, controlar a supervisão e gerenciar as comunicações do
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centro de excelência projeto. Se o big data é um investimento novo ou em expansão, os
custos �exíveis e difíceis podem ser compartilhados em toda a empresa.
Aproveitar essa abordagem pode ajudar a aumentar os recursos de big
data e a maturidade geral da Information Architecture de uma maneira
mais estruturada e sistemática.
O melhor retorno é
alinhar dados
estruturados com não
estruturados
É importante analisar o big data sozinho. Mas você pode trazer ainda
mais informações de negócios conectando e integrando big data de
baixa densidade aos dados estruturados que você já estiver usando
hoje.
Quer você esteja capturando clientes, produtos, equipamentos ou big
data ambiental, o objetivo será adicionar mais pontos de dados
relevantes aos seus resumos analíticos e principais, obtendo melhores
conclusões. Por exemplo, há uma diferença em distinguir o sentimento
de todos os clientes daquele apenas dos seus melhores clientes. É por
isso que muitos veem big data como uma extensão integral de seus
recursos existentes de business intelligence, plataforma de data
warehousing e arquitetura de informações.
Lembre-se de que os processos e modelos analíticos de big data podem
ser baseados em humanos e em máquinas. Os recursos analíticos de big
data incluem estatísticas, análise espacial, semântica, descoberta
interativa e visualização. Usando modelos analíticos, você pode
correlacionar diferentes tipos e fontes de dados para fazer associações e
descobertas signi�cativas.
Planejar seu laboratório
de descoberta para
desempenho
Descobrir o signi�cado em seus dados nem sempre é simples. Às vezes,
nem sabemos o que estamos procurando. Isso é esperado. A gerência e
a TI precisam dar suporte a essa "falta de direção" ou "falta de requisitos
claros".
Ao mesmo tempo, é importante que os analistas e cientistas de dadostrabalhem em estreita colaboração com a empresa para entender as
principais lacunas e requisitos de conhecimentos de negócios. Para
acomodar a exploração interativa de dados e a experimentação de
algoritmos estatísticos, você precisa de áreas de trabalho de alto
desempenho. Certi�que-se de que os ambientes de área restrita tenham
o suporte necessário e sejam devidamente controlados.
Alinhar-se ao modelo
operacional da nuvem
Processos e usuários de big data exigem acesso a uma ampla variedade
de recursos para experimentação iterativa e execução de tarefas de
produção. Uma solução de big data inclui todos os domínios de dados,
incluindo transações, dados mestre, dados de referência e dados
resumidos. Áreas restritas analíticas devem ser criadas sob demanda. O
gerenciamento de recursos é essencial para garantir o controle de todo o
�uxo de dados, incluindo pré e pós-processamento, integração, resumo
no banco de dados e modelagem analítica. Uma estratégia de segurança
e provisionamento de nuvem pública e privada bem-planejada
desempenha um papel fundamental no suporte a esses requisitos em
constante mudança.
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