Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios

O que acha de fazer do Big Data o futuro da sua carreira profissional?

Se isso ainda soa estranho para você, é bom se atualizar.

Quando falamos no conceito de Big Data, nos referimos a uma verdadeira revolução tecnológica, capaz de qualificar os resultados das empresas.

Isso explica o grande interesse pelo recurso em todo o mundo, e no Brasil, isso não é diferente.

Por aqui, no entanto, a ciência de dados ainda dá os primeiros passos, o que representa uma oportunidade para quem saltar na frente e aperfeiçoar o conhecimento sobre o tema.

Tem muita gente precisando de profissionais qualificados que, com uso de ferramentas, possam analisar e interpretar dados para conduzir negócios a decisões mais assertivas.

É por isso que construímos este artigo com tudo sobre Big Data.

A partir de agora, você vai ver:

• O que é Big Data?
  • A história do Big Data
  • Qual é a relação entre Big Data, Business Intelligence e Inteligência Artificial?
• Para que serve o Big Data?
• Entenda os 7 V’s do Big Data
• Como funciona o Big Data?
• Quais os diferentes tipos de dados?
• Informações estruturadas e não estruturadas no Big Data
• Exemplos de aplicações do Big Data
• Por que o Big Data é importante?
• Quais são os principais desafios do Big Data?
• Como aplicar o Big Data com sucesso?
• Quais as principais tendências de Big Data?
• Boas práticas de Big Data
• Ferramentas de Big Data
• Quais empresas utilizam o Big Data?
• Como trabalhar com Big Data
  • Quais são os cargos de trabalho em Big Data?
  • Como está o mercado de trabalho na área de Big Data?
• Big Data na FIA.

Siga a leitura e domine esse conhecimento para avançar na carreira.

Leia também:

• Data Mining: O que é, Para que serve e Tipos de técnicas
• Ciência de Dados ou Data Science: O que é, Aplicações e Perfil Profissional
• Digital Analytics: O que é, importância e como pode ser aplicado

O que é Big Data?

Big Data é um processo de análise e interpretação de um grande volume de dados armazenados remotamente.

Tudo que está disponível de forma online, de modo não sigiloso, por maior que seja a quantidade de informações, está ao seu alcance, podendo ser agrupado conforme o interesse.

E isso inclui não apenas os bancos de dados públicos, como o YouTube é para os vídeos ou a Wikipedia, que funciona como a maior enciclopédia da internet.

Big Data pode integrar qualquer dado coletado sobre um assunto ou uma empresa, como os registros de compra e venda e mesmo os canais de interação não digital (telemarketing e call center).

Onde há um registro feito, a tecnologia o alcança.

Só ficam de fora as informações realmente inacessíveis, como as suas movimentações financeiras e informações privadas de algumas organizações, por exemplo.

Tudo que vaga pela internet pode ser acessado, coletado e agrupado.

O mais incrível é que isso é realizado em grande velocidade, com uso de ferramentas específicas de Tecnologia da Informação (TI).

É necessário que seja assim, dada a gigantesca quantidade de informações geradas a cada dia por dispositivos diversos.

De acordo com o conceito de Big Data, portanto, é possível fazer a interpretação e a análise desses dados para variados usos.

Entre eles, definir as estratégias de marketing de uma empresa, reduzir custos, aumentar a produtividade e dar um rumo mais inteligente ao próprio negócio.

Recentemente, gestores têm utilizado muito a “filosofia” de Big Data como uma ferramenta de apoio estratégico.

O que acontece é que eles passaram a entender a sua importância para obter insights sobre as tendências de mercado e o comportamento dos consumidores, além de melhorar o próprio processo de trabalho.

Os indicativos são capazes de ajudar na tomada de decisões mais assertivas e, principalmente, mais adiantadas do que a concorrência.

Nem seria preciso dizer o quanto isso é fundamental para garantir o sucesso de qualquer negócio.

Sendo assim, todas essas informações, disponíveis online e também offline, são capazes de ajudar a empresa a crescer.

Mas isso ainda não é tudo a saber sobre a importância do Big Data.

Nos próximos tópicos, vamos aprofundar mais essa questão.

Aproveite para dar um play neste vídeo e conferir um conteúdo especial que preparamos para explicar o que é Big Data:

A história do Big Data

Apesar de seu uso ter se tornado mais frequente em tempos recentes, o termo Big Data nasceu ainda na década de 1990.

E veja só onde: na NASA (National Aeronautics and Space Administration), a agência espacial norte-americana.

Na época, o BD era utilizado na descrição de conjuntos de dados complexos que desafiavam os tradicionais limites computacionais de captura, de processamento, de análise e de armazenamento de informações.

Em 2001, o então vice-presidente e diretor de pesquisas do Enterprise Analytics Strategies (Estratégias Analíticas Empresariais), Doug Laney, articulou a definição de Big Data em três V’s:

• Volume
• Variedade
• Velocidade.

Então, 12 anos mais tarde, o chefe de dados da Express Scripts, Inderpal Bhandar, argumentou que existiam outros três V’s adicionais:

• Valor
• Volatilidade
• Veracidade.

Como veremos no próximo tópico, a história ainda reservaria a proposição de um sétimo V:

• Visualização.

O modelo, então, estava completo.

Devido à sua eficiência, as organizações começaram a perceber o poder do uso do Big Data.

Segundo esta reportagem (em inglês), publicada pelo site da Revista Forbes no ano de 2015, cerca de 90% das empresas de nível médio a grande já investiam em BD.

Qual é a relação entre Big Data, Business Intelligence e Inteligência Artificial?

A partir do que vimos, fica claro que o conceito de Big Data é também o de um repositório de dados.

Isso significa que não vamos encontrar prontas as respostas que precisamos, como se fosse uma caixa de biscoitos da sorte.

Para ser aplicado com objetivos de negócio, o BD demanda o trabalho de profissionais e ferramentas capazes de coletar e tratar dados em grandes volumes.

É aí que entra a Business Intelligence (BI), ou seja, a maneira pela qual uma empresa desenvolve a sua inteligência de mercado.

Este conceito consiste na soma de competências, saberes, técnicas e todo o conhecimento adquirido sobre a parte estratégica, tática e operacional a partir da gestão de dados.

E a Inteligência Artificial (IA), onde entra nisso?

Nesse caso, as ferramentas de IA servem para extrair os insights dos dados que vêm do Big Data para fazer análises preditivas.

Dessa forma, para fazer uso dessas ferramentas é preciso ter alguma experiência no uso de softwares e plataformas como Augmentir e Google Cloud Platform, entre outras.

Para que serve o Big Data?

Depois de ver o que é Big Data e sua história, vale entender para que ele serve.

Como você sabe, a quantidade de dados gerada no mundo inteiro é absurda, e a velocidade desse processo está aumentando de maneira exponencial.

De 2021 a 2024, a previsão é que se crie mais informações do que nos 30 anos anteriores somados, segundo levantamento (em inglês) da IDC.

Só para se ter uma ideia, até 2020, foram gerados cerca de 40 trilhões de gigabytes, o que dá uma média de 2,2 milhões de terabytes por dia.

Esse oceano de conteúdo esconde informações que podem ser valiosas se forem corretamente coletadas, processadas e analisadas.

É justamente aí que entra o Big Data e suas tecnologias, para trabalhar com um grande volume de dados de forma rápida, por um custo acessível e de maneira efetiva.

Graças a essas soluções, é possível tomar decisões e desenvolver insights mais embasados e assertivos.

Entenda os 7 V’s do Big Data

Como falamos anteriormente, Doug Laney definiu o Big Data baseado em três V’s.

Depois, viraram seis, e mais tarde, sete, de acordo com o modelo que é usado hoje.

Vamos compreender melhor o que cada um representa nesse gerenciamento de dados?

1. Volume

O Big Data agrupa uma enorme quantidade de dados que são gerados a cada segundo.

É só imaginar todos os e-mails, vídeos, fotos e mensagens que circulam nas redes diariamente.

Assim, o BD atua de maneira a lidar com esse volume de dados com eficiência, tornando possível o seu agrupamento através de softwares.

2. Velocidade

É a agilidade com a qual os dados são produzidos e manipulados.

O Big Data vai analisar os dados no instante em que são criados sem precisar armazená-los.

Isso acontece com as transações de cartão de crédito, viralização de mensagens em redes sociais, publicações em sites e blogs, entre outras.

3. Variedade

Os dados podem ser gerados em vários formatos estruturados (numéricos) ou não estruturados.

Nessa última categoria, estão incluídos os arquivos de áudio, vídeo, e-mail, textos e cotações e transações financeiras.

4. Valor

De nada adianta ter acesso a uma grande quantidade de informação se ela não puder agregar valor, certo?

Pode-se dizer que o valor do Big Data está na análise precisa dos dados e nas informações e insights fornecidos para as empresas a partir do seu conteúdo.

5. Veracidade

Nem seria preciso lembrar quanto à importância de as informações reunidas serem verdadeiras.

Em tempos de fake news, contudo, parece impossível controlar a geração e disseminação desse tipo de conteúdo, que muitas vezes acaba sendo aproveitado como se fosse real.

O que o Big Data faz é permitir a análise de grandes volumes de dados, o que compensa possíveis informações equivocadas.

Se várias fontes apontam para um entendimento contrário, aí está um indicativo de alerta de falsidade quanto à mensagem original.

6. Volatilidade

Esse é um dos grandes desafios atuais do Big Data.

Os fluxos de dados são crescentes em relação à velocidade e variedade, mas também possuem picos periódicos, que variam de acordo com as tendências.

Alguns deles podem ser muito difíceis de serem gerenciados, ainda mais os não estruturados.

É difícil, mas não impossível.

7. Visualização

No último dos V’s, o recado é curto e grosso: os dados precisam ser apresentados de forma acessível e legível.

Sem isso, afinal, como compreendê-los e tirar proveito deles?

Como funciona o Big Data?

Para entender melhor como funciona o Big Data, fica mais fácil dividir esse processamento em etapas.

Então, vamos a elas:

Coleta de dados

Também chamada de aquisição ou gravação de dados, é a fase de reunir todo aquele grande volume e diversidade de informações.

Enquanto são coletadas, é necessário que essas informações já passem por algum tipo de filtragem ou formatação, eliminando erros e dados incompletos.

Esse tipo de cuidado é fundamental para que não haja prejuízo nas etapas seguintes, como pode acontecer no processo de análise, caso existam dados corrompidos.

Integração dos dados

Passado esse primeiro momento, é hora de integrar esses dados.

Como eles são de fontes, formatos e características diferentes, devem receber tratamentos específicos.

É aqui, portanto, que devem ser definidos critérios de validação, aceitação, segurança e categorias dos dados, conforme as suas fontes.

Análise e modelagem dos dados

Trata-se de uma das fases mais importantes no Big Data, pois é onde os dados começam a ganhar valor e se transformar em informação.

Para isso, é necessário ter profissionais capacitados e o suporte de tecnologias de inteligência artificial e machine learning, que vão tornar esse trabalho mais ágil e assertivo.

Além disso, é importante também pesquisar novos tipos de visualização de dados para que sejam feitas descobertas valiosas, que favoreçam uma melhor interpretação das informações.

Quais os diferentes tipos de dados?

Até aqui, já aprendemos bastante sobre o Big Data, sua história, importância e os principais componentes, todos representados pela letra inicial V.

Você deve ter percebido que a questão da variedade de dados é marcante.

Eles vêm de fontes diversas, mudando também de acordo com o formato, em estruturados e não estruturados.

Os dados estruturados são aqueles disponíveis em um formato rígido ou específico.

Dessa maneira, é possível prever o que será inserido em determinado campo de uma tabela, por exemplo.

Já os dados não estruturados, como o nome sugere, não seguem uma regra e são apresentados como aparecem.

Esse é o caso de imagens, vídeos, documentos de texto, e-mails e posts em redes sociais.

Todos esses dados são provenientes de três locais.

• Dados das redes sociais: são normalmente capturados em forma não estruturada, porém, estão se tornando cada vez mais atraentes para marketing e vendas
• Dados transmitidos ou streaming data: são aqueles que chegam aos sistemas de TI a partir de uma rede de dispositivos conectados
• Fontes publicamente disponíveis: são os dados disponíveis em canais
  públicos.

Após a identificação da fonte dos dados, é preciso começar a considerar as decisões a serem tomadas pela empresa com o uso dessas informações disponíveis.

Vamos avançar nessa questão mais à frente.

Antes, contudo, vamos nos aprofundar um pouco mais nas diferenças entre dados estruturados e não estruturados.

Informações estruturadas e não estruturadas no Big Data

Quando falamos de Big Data, é muito importante fazer uma distinção a respeito do que são informações estruturadas e não estruturadas, pois essa diferença impacta diretamente em todo o processo de coleta, integração, análise e interpretação de dados.

As informações estruturadas são aquelas possíveis de se categorizar com maior facilidade, pois possuem um padrão mais rígido.

Usando uma linguagem mais técnica, são aqueles tipos de dados que podem ser colocados em linhas e colunas, como os formulários, por exemplo.

Em uma landing page, quando o usuário vai preencher um cadastro, ele só precisa completar os campos, como nome, idade, e-mail, entre outros, e, eventualmente, responde uma pergunta de sim ou não.

Assim, é muito mais fácil extrair informações desses dados, pois eles já estão estruturados.

É diferente, por exemplo, de um vídeo, uma imagem, um áudio, um e-mail ou qualquer outro tipo de texto em que não há uma estrutura padrão.

Todos esses exemplos de Big Data são de dados não estruturados.

Estima-se que cerca de 80% do conteúdo disponível na Internet seja de dados não estruturados.

Exemplos de aplicações do Big Data

A aplicação do processo pode trazer muitos resultados práticos para a sua empresa.

Confira alguns exemplos de Big Data e entenda como esse conjunto de tecnologias pode colaborar para a sua alta performance corporativa:

Desenvolvimento de produtos

Um dos principais benefícios que o processamento de dados e sua consequente transformação em informações relevantes podem trazer para um negócio é o desenvolvimento de insights.

A partir de uma análise massiva de redes sociais, banco de dados de clientes e outros tipos de materiais, a empresa consegue desenvolver produtos que atendam a necessidade do seu público alvo com maior assertividade.

O Big Data ajuda a antecipar demandas e produzir tendências antes mesmo que elas estourem no mercado.

Eficiência operacional

Essa talvez seja a implicação prática que o Big Data e suas tecnologias mais agregam às empresas.

Até pouco tempo atrás, os processos eram muito mais burocráticos e manuais, o que, além de atrasar tomadas de decisões, também torna qualquer ação muito mais passível de erros.

Com um processamento de dados mais automatizado, veloz e eficaz, é possível encontrar soluções, analisar cenários, entregar feedbacks aos clientes, desenvolver produtos, projetar e se preparar para momentos de crise de maneira muito mais organizada e proativa.

Experiência do cliente

Já faz um tempo que a experiência do cliente passou a ser um dos principais fatores que levam uma pessoa a consumir e continuar consumindo de determinada marca.

Com o Big Data, ficou muito mais fácil dar a atenção e o valor que o seu público-alvo espera.

Afinal, você consegue ter acesso a diversos dados dos clientes e, assim, manter uma interação mais próxima com ele, oferecendo conteúdos personalizados às suas demandas.

Manutenção preditiva

Poucas falhas são de fato imprevisíveis, que acontecem mesmo quando todos os cuidados necessários são tomados.

Para a esmagadora maioria dos problemas, é possível realizar uma manutenção preditiva e evitar transtornos futuros.

Com o Big Data, você consegue prevenir defeitos relacionados aos dados estruturados, como panes mecânicas que têm a ver com o ano de fabricação ou o modelo do maquinário em questão, por exemplo.

Além disso, ao processar dados não estruturados, é possível encontrar problemas em códigos de atualização de softwares e relatórios de sensores, por exemplo.

Tudo isso antes de essas falhas realmente acontecerem e atrasarem a produção.

O custo também é bem menor do que o de uma manutenção reparativa.

Fraude e conformidade

Com tanta geração de dados, é preciso ter alguns cuidados para manter essas informações (especialmente as relacionadas aos clientes) seguras e fora do alcance dos criminosos virtuais.

Com as tecnologias de Big Data, é possível encontrar alguns padrões em dados que indicam algum tipo de fraude.

A partir daí, torna-se possível desenvolver ações preventivas e enviar relatórios regulamentares de maneira muito mais ágil.

Machine Learning

O conceito de Machine Learning pressupõe a capacidade de os softwares aprenderem sem a interferência humana.

A diferença, nesse caso, é a capacidade que as máquinas têm de processar enormes volumes de dados com grande rapidez, como poucos seres humanos podem fazer.

O Big Data, portanto, é de onde vem a informação usada para o aprendizado de máquinas.

Na verdade, Machine Learning só faz sentido porque estamos tratando de dados em volumes muito grandes.

Assim, só há aprendizado quando as máquinas têm acesso irrestrito a dados de interesse que estejam disponíveis remotamente.

Promoção de inovação       

As 5 Forças de Porter falam da ameaça causada por novos entrantes no mercado.

Essa é uma história que se repete: uma grande empresa hegemônica em seu segmento, muito confortável com o sucesso de seus produtos, acaba desbancada por um negócio disruptivo, idealizado em uma garagem ou por estudantes universitários.

Antes da era do Big Data, essa seria uma narrativa inacreditável, mas vemos que ela não só é possível como vem se repetindo com relativa frequência.

Isso porque, hoje, o sucesso está mais do que nunca pautado na capacidade de inovar.

O BD é fundamental para isso, já que os dados é que vão fornecer os insights necessários para orientar as estratégias para inovar produtos, serviços e marcas.

Por que o Big Data é importante?

Engana-se quem pensa que a importância do Big Data está relacionada apenas ao volume de dados disponíveis.

O que deve ser levado em consideração é o que você faz com eles.

Assim, podemos dizer que o Big Data é importante para ajudar as empresas a analisar os seus dados e utilizá-los na identificação de novas oportunidades.

Obviamente, isso varia de acordo com o seu modelo de negócio, a atividade exercida e as metas e objetivos traçados para a organização.

Mas há benefícios em comum ao alcance de todo o tipo de empresa.

Entre eles estão: economia de tempo, redução de custos, otimização de ofertas, fornecimento de novos produtos, maiores lucros, clientes mais satisfeitos e decisões mais eficientes.

Ainda é possível combinar o Big Data Analytics, que ajuda a entender o que esse volume de informações pode nos dizer.

Juntos, eles conseguem atender às necessidades de empresas de vários mercados.

Veja alguns exemplos de Big Data Analytics:

• Marketing: analisando o perfil do consumidor, o seu comportamento, estilo de vida e preferências, o que facilita a criação de novos produtos e uma comunicação mais direcionada
• Financeiro: prevenindo fraudes e realizando previsões de flutuações econômicas e mercadológicas, o que torna o investimento mais seguro
• Relacionamento e vendas: oferecendo produtos mais relevantes, com a fidelização dos clientes e a diminuição de taxas de churn (cancelamento de clientes).

Quais são os principais desafios do Big Data?

Ainda que o Big Data seja uma realidade, estamos falando de uma série de tecnologias que são relativamente novas e estão em constante evolução.

Portanto, um dos principais desafios do momento é capacitar profissionais para lidarem com a coleta, integração, análise e interpretação de dados e se manterem atualizados sobre as principais tendências do setor.

Além disso, o volume de dados fica maior a cada dia.

É preciso encontrar novas alternativas para armazenar essas informações e fazer a curadoria delas, pois de nada adianta ter o conteúdo e não saber extrair o que há de relevante nele.

Por fim, é importante haver cada vez mais políticas que regulamentem o acesso, o uso e a privacidade dos dados.

A Lei Geral da Proteção de Dados (LGPD) é um ótimo começo, mas ainda há muito para evoluir.

Neste vídeo, você confere um conteúdo especial sobre os desafios trazidos pelo Big Data:

Como aplicar o Big Data com sucesso?

Qualquer empresa tem muito a ganhar ao incluir o Big Data e suas tecnologias na sua rotina corporativa, mas é preciso tomar alguns cuidados para que essa aplicação seja bem-sucedida.

Com o intuito de evitar erros, montamos um passo a passo para aproveitar todos os benefícios que o Big Data tem a oferecer:

1. Defina os objetivos para a análise de dados

As empresas que usam o BD para orientar suas decisões fazem isso estrategicamente, o que implica a definição de objetivos.

Afinal, o Big Data não é um “oráculo”, ou uma entidade toda-poderosa que tem respostas prontas para tudo.

Para que produza respostas, é preciso antes que haja uma finalidade estabelecida.

No contexto dos negócios, isso significa estabelecer metas que sejam preferencialmente SMART.

A partir disso, o próximo passo é saber de onde os dados serão extraídos, considerando sua relevância para o atingimento das metas e com base em KPIs consistentes.

2. Utilize métricas para ajudar nessa definição

Antes de pensar em “como” a análise vai ser feita, foque no “que” será analisado.

Se estivermos lidando com uma solução voltada para clientes de um produto para o mercado financeiro, talvez seja coerente analisar o histórico das taxas de juros das últimas décadas.

Ou, se a solução a ser desenvolvida for para o time comercial de uma empresa, talvez as análises devam ser pautadas conforme indicadores como o já citado Churn Rate ou Lifetime Value (LTV).

O mais importante é que os objetivos definidos tenham métricas que possam dizer se eles estão ou não sendo atingidos, considerando os dados que estão sendo processados.

3. Prepare bem os dados

Como vimos, Big Data não é uma entidade de onde as respostas aos problemas são obtidas instantaneamente.

Na verdade, um dos mais árduos trabalhos a serem realizados é a filtragem e formatação dos dados antes do processamento.

Quando se trata de BD, é preciso guardar uma importante lição: não é qualquer dado que serve.

Não por acaso, existem ferramentas desenvolvidas especificamente para auxiliar nessa parte da aplicação do Big Data, como o Big Query, Oracle Database e MySQL, entre outras.

4. Mergulhe na análise

Uma vez que os dados sejam submetidos a um primeiro tratamento e filtragem, podem enfim começar a serem analisados com as ferramentas adequadas.

Nesse caso, vale observar que a análise em Big Data pode ser feita considerando quatro tipos de modelo:

• Preditivo: cuja finalidade é apontar para possíveis comportamentos e eventos, dadas certas condições
• Prescritivo: em que se busca conhecer previamente as consequências das decisões e o que fazer a partir de um cenário definido
• Descritivo: modelo usado para compreensão de um certo tipo de evento ou conjuntura de fatores
• Diagnóstico: que tem como objetivo apontar para as causas de um fenômeno, comportamento ou evento

5. Garanta uma melhor visualização dos dados

Os resultados das análises de BD podem ser muito complexos de entender, principalmente por pessoas leigas.

Sendo assim, o analista precisa saber apresentar os resultados de suas análises de forma que as partes interessadas possam compreendê-las, não importa o quão instruídas sejam.

Para isso, podem ser usados diferentes tipos de gráficos, como os de pizza, em barras ou os histogramas e organogramas, quando assim se fizer necessário.

6. Encontre os principais insights

A parte final da análise em Big Data é onde a “mágica” acontece e o gestor/analista extrai os insights de negócio que vão fazer a diferença.

Um bom exemplo disso foi o famoso caso da UPS, que extraiu um insight muito simples depois de extensas análises de dados com o software Watson.

No caso, o objetivo era descobrir como economizar combustível nas entregas e, depois de um minucioso trabalho, o que se verificou foi que virar sempre à direita era a melhor opção.

Quer mais dicas para implementar o Big Data?

Confira neste vídeo:

Quais as principais tendências de Big Data?

As tecnologias de Big Data estão em constante evolução, e já é possível apontar algumas tendências que estão sendo colocadas em prática e têm tudo para continuar em alta.

Confira:

Big Data na nuvem

Segundo a pesquisa Annual Cloud Survey (em inglês), da Denodo, 54% das empresas estão em um nível intermediário ou avançado de aplicação de soluções na nuvem para tratar dados.

Prova disso é que 37,5% dessas empresas já preferem usar soluções cloud híbridas, ou seja, que possam ser acessadas de diferentes ambientes.

Integração com a IoT

O uso de Big Data se insere no movimento de Transformação Digital, em que tudo passa a estar conectado à web ou, pelo menos, passível de monitoramento remoto com a Internet das Coisas.

Nesse contexto, um relatório da Forrester (em inglês) revela que os últimos anos foram decisivos nesse sentido, em razão do aumento na conectividade.

Data-as-a-Service (DaaS)

Já que dados são o novo petróleo, nada mais adequado ao momento que eles sejam negociados como uma verdadeira commodity.

Por isso, estão surgindo no mercado empresas especializadas em soluções Data-as-a-Service (DaaS), cujo foco é suprir a demanda de outras empresas por dados em seus processos de negócios.

Blockchain na análise de dados

Chamada também de “protocolo da confiança”, a blockchain já vem sendo utilizada como ambiente virtual para coleta, armazenamento e tratamento de dados em grandes volumes.

A razão para isso é simples: nela, a segurança das operações é muito maior, já que ela funciona de forma autônoma, a partir de códigos criptografados que não podem ser adulterados por agentes externos.

Marketplace de dados

O marketplace de dados é um mercado dos mais promissores, e deve crescer a uma taxa de 23,4% entre 2022 e 2030 (conteúdo em inglês).

Todas essas tendências nos levam a crer que a utilização do Big Data é um momento revolucionário para a humanidade, tal como foi a descoberta do petróleo e da energia elétrica.

O que mais vem por aí?

Boas práticas de Big Data

Como toda “matéria-prima”, o Big Data precisa ser utilizado conforme boas práticas, a fim de gerar os resultados esperados.

Nesse sentido, a Oracle aponta para algumas diretrizes para a otimização dos dados em análises de todos os modelos:

• Alinhamento do BD com objetivos específicos de negócios
• Estabelecimento de padrões e governança corporativa como meio para elevar a capacitação
• Adoção de um centro de excelência para transferência de conhecimento
• Alinhamento de dados estruturados e não estruturados, cruzando informações de insights já extraídos com dados em estado bruto
• Utilização da nuvem como modelo operacional.

Ferramentas de Big Data

Como você já sabe, o interesse das empresas pelo Big Data tem se acentuado nos últimos anos.

Este artigo (em inglês) cita uma pesquisa de 2013, realizada pela Universidade de Oxford, na Inglaterra.

Na época, 1.144 gestores ouvidos em 95 países informaram que 53% das organizações já utilizavam Big Data com foco na maior compreensão e qualificação da experiência dos clientes.

Cinco anos depois, o interesse tinha se acentuado, como era de se esperar, mas ainda havia limitações no uso do BD.

O obstáculo central envolvia tecnologia e capital humano.

Ainda hoje, apesar de uma parcela das empresas já contar com especialistas na área, capazes de realizar a organização dessas informações, outra parte ainda enfrenta dificuldades para lidar com a análise e compreensão delas.

Como os projetos de Big Data possuem dados estruturados e não estruturados, provenientes dos mais diferentes locais, é necessário realizar uma análise criteriosa para que eles sejam utilizados da melhor forma possível.

E isso precisa ocorrer no ritmo dos 7 V’s, o que nem sempre está ao alcance de todas as organizações.

A boa notícia é que existem ferramentas de Big Data disponíveis no mercado capazes de melhor gerenciar os dados armazenados.

Neste link (em inglês), por exemplo, você encontra informações sobre 20 delas.

Quer saber o que há de mais importante a saber sobre essas ferramentas?

A preocupação aqui é com relação às características.

Podemos chamar de pré-requisitos para que elas possam efetivamente ajudar você nessa missão de encarar o Big Data e usá-lo a seu favor.

Na hora de escolher a ferramenta com a qual irá trabalhar, o ideal é saber:

• Como é a sua interface?
• Como os usuários irão filtrar os dados?
• O que é oferecido em termos de atualizações?
• Quais as restrições de segurança?
• Como os relatórios são apresentados?

Quais empresas utilizam Big Data?

Big Data não se limita apenas a grandes empresas.

Sua importância é tamanha que negócios de todos os portes, dos mais variados segmentos, podem fazer uso de suas contribuições.

Para você ter uma ideia melhor, observe os itens abaixo.

Usamos como exemplos alguns setores da economia e possíveis benefícios gerados a partir de uma estratégia de Big Data.

• Bancos: entender e aumentar a satisfação dos clientes; minimizar riscos e fraudes
• Governo: lidar com congestionamentos; prevenir criminalidade e gestão de serviços públicos
• Manufatura: aumentar a qualidade e a produção, minimizar o desperdício
• Educação: assegurar que o aprendizado esteja ocorrendo de maneira correta; identificar os alunos com dificuldades e implementar melhores sistemas de avaliação
• Saúde: saber como anda o atendimento ao paciente e melhorar a assistência
• Varejo: aumentar o número de negócios repetidos, descobrir a melhor forma de abordar os clientes e saber a maneira correta de lidar com transações.

Como trabalhar com Big Data?

Big Data indica oportunidades não apenas para empresas, mas também para executivos.

Se você busca uma carreira de gestor ou uma recolocação profissional, vale ficar ligado quanto ao espaço que o mercado oferece e o que ele exige para se tornar um analista na área.

Para trabalhar no cargo, é preciso ter conhecimento técnico em programação e também entender de negócios, é claro.

Além disso, o profissional precisa ter noção de matemática e estatística aplicada a dados.

O cientista ou analista de dados é responsável por atender às solicitações da área de planejamento de uma organização.

Ainda neste texto, vamos trazer informações de curso sobre Big Data.

Antes, veja um resumo das competências e habilidades desejadas para se tornar um analista de Big Data:

• Habilidades analíticas para obter insights a partir da variedade de dados obtidos
• Criatividade de produção de métodos novos para reunir, para interpretar e para analisar uma estratégia de dados
• Noções de matemática e habilidades estatísticas
• Domínio da computação, uma vez que os programadores precisam constantemente criar algoritmos de modo a transformar dados em insights
• Competência empresarial e saber os objetivos de negócio em vigor e os processos que impulsionam o crescimento da empresa e seu lucro.

Como um curso de graduação voltado especificamente para a formação de cientistas de dados ainda é raro em todo o mundo, esses profissionais costumam vir de áreas que têm como base a matemática, como Ciência da Computação, Engenharia e Estatística.

Se é o que deseja para a sua carreira, já tem aí uma dica por onde começar.

Vamos nos aprofundar ainda um pouco mais no mercado de trabalho desta área.

Quais são os cargos de trabalho em Big Data?

Um curso sobre Big Data abre diversas portas.

Além de recrutar especialistas em áreas como marketing, engenharia, matemática e outras ligadas à gestão de empresas, este mercado apresenta um amplo leque de funções.

Algumas das possibilidade de carreira são:

• Engenheiro de Dados
• Cientista de Dados / Machine Learning
• Arquiteto de Dados
• Desenvolvedor de Visualização de Dados
• Especialista em Business Analytics.

Como está o mercado de trabalho na área de Big Data?

As notícias são animadoras para quem deseja trabalhar com Big Data.

Segundo a Michael Page, empresa de recrutamento, o cargo de especialista em Big Data está entre os cinco mais procurados pelo mercado brasileiro.

Um relatório do Linkedin confirma essa tendência, apontando para a valorização dos cargos em análise de dados no cenário nacional.

Essa valorização se observa, ainda, nos altos salários informados no site Glassdoor, segundo o qual um analista de BD pode receber mais de R$ 12 mil mensais.

Big Data na FIA

A FIA Business School é uma escola de negócios à frente do seu tempo e, para nós, Big Data é imprescindível para o controle de uma empresa.

Por essa razão, oferecemos opções de curso sobre Big Data na área de gestão e com foco também na análise de dados.

Na FIA, você encontra desde opções de pós-graduação a MBA em Big Data Analytics.

Confira:

• MBA Analytics em Big Data – Data Engineering
• Pós-Graduação Análise de Big Data – Data Engineering
• MBA Analytics em Big Data – Data Engineering
• Pós-Graduação Análise de Big Data – Data Engineering
• Análise de Big Data Via Inteligência Artificial para a Área Médica.

Conclusão

Vimos neste artigo que o Big Data é um grande conjunto de dados armazenados, capazes de fornecer insights sobre as tendências de mercado e o perfil dos consumidores, além de otimizar o processo de trabalho.

No momento, poucos são os assuntos que despertam tanto a atenção de gestores pelo mundo afora como esse.

Com um modelo baseado em 7 V’s (volume, variedade, velocidade, valor, veracidade, volatilidade e visualização), o BD promete ajudar empresas a tomar decisões muito mais assertivas, qualificar suas ações, reduzir gastos e aumentar a produtividade.

Ao mesmo tempo em que gera oportunidades para as organizações qualificarem seus resultados, abre portas também para bons profissionais.

O capital humano é um dos aspectos ainda limitantes ao recurso, o que pode ser bom para você, que busca se capacitar e avançar na carreira.

Seja a partir de uma nova graduação, especialização, MBA ou mestrado, investir nos estudos é essencial para ir além.

A excelência da FIA sustenta-se nas iniciativas de pesquisas realizadas pelos seus diferentes programas institucionais, que desenvolvem atividades nos diversos campos temáticos da administração.

Um dos programas é o LABDATA FIA (Laboratório de Análise de Dados da FIA), que atua nas áreas de ensino, pesquisa e consultoria em análise de informação utilizando técnicas de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial.

O LABDATA FIA  é reconhecido por apresentar os seguintes diferenciais:

1. É um dos pioneiros no lançamento dos cursos de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial no Brasil
2. Os diretores do programa são referências no mercado de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial
3. Mais de 10 anos de atuação, mais de 9 mil alunos formados em mais de 85 turmas
4. Infraestrutura de ponta com 5 laboratórios e aulas 100% práticas voltadas para aplicação de negócios
5. Docentes com sólida formação acadêmica: doutores e mestres em sua maioria com larga experiência de mercado
6. Professor titular e professor assistente em todas as aulas.

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