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O que exatamente é ‘Big Data’?

5 de maio de 2021

Big data é a nova ciência de compreender e prever o comportamento humano por meio do estudo de grandes volumes de dados não estruturados. Big data também é conhecido como ‘análise preditiva’. Analisar postagens no Twitter, feeds do Facebook, pesquisas no eBay, rastreadores GPS e máquinas ATM são alguns exemplos de big data. O estudo de vídeos de segurança, dados de tráfego, padrões climáticos, chegadas de voos, registros de torres de telefones celulares e rastreadores de frequência cardíaca são outras formas. Big data é uma ciência nova e complicada que muda semanalmente, e apenas alguns especialistas entendem tudo.

Exemplos de Big Data na vida normal

wnyc
Embora a maioria dos projetos de Big Data seja muito obscura, existem exemplos de sucesso de Big Data que afetam a vida cotidiana de indivíduos, empresas e governos:

Prevendo epidemias de vírus: estudando dados sociopolíticos, dados meteorológicos e climáticos e dados hospitalares / clínicos, esses cientistas agora estão prevendo surtos de dengue com 4 semanas de antecedência.

Vigilância de homicídios: este projeto de big data traça perfis de vítimas de assassinato, suspeitos e criminosos em Washington, DC. Tanto como uma forma de homenagear o falecido quanto como um recurso de conscientização para as pessoas, esse projeto de big data é fascinante.

Planejamento de viagens em trânsito, NYC: O programador de rádio da WNYC, Steve Melendez, combinou a programação do metrô online com o software de roteiro de viagens. Sua criação permite que os nova-iorquinos cliquem em sua localização no mapa, e uma previsão do tempo de viagem de trens e metrô aparecerá.

A Xerox reduziu a perda de força de trabalho: o trabalho do call center é emocionalmente desgastante. A Xerox estudou resmas de dados com a ajuda de analistas profissionais e agora eles podem prever quais contratações de call center provavelmente permanecerão na empresa por mais tempo.

Apoio ao contraterrorismo: estudando mídias sociais, registros financeiros, reservas de voos e dados de segurança, as forças de segurança podem prever e localizar suspeitos de terrorismo antes que cometam atos perversos.

Ajustando o marketing da marca com base em análises de mídia social: as pessoas compartilham de forma direta e rápida suas ideias online em um pub, restaurante ou clube de fitness. É possível estudar esses milhões de postagens em mídias sociais e fornecer feedback para a empresa sobre o que as pessoas pensam de seus serviços.

Quem usa Big Data? O que eles fazem com isso?

Conexão de rede de computadores, cidade moderna, tecnologia do futuro - foto aprimorada

alexsl / Getty Images
Muitas empresas monolíticas usam big data para ajustar suas ofertas e preços para maximizar a satisfação do cliente.

  • Loja de departamentos Macy’s: usa big data para ajustar seus preços rapidamente para mais de 70 milhões de produtos. Eles até enviam e-mails personalizados para seus clientes com base no que a Macy’s acredita que eles estejam interessados.
  • Resposta da polícia ao bombardeio da Maratona de Boston: usando big data para estudar imagens de vídeo e vigilância, a polícia foi capaz de restringir rapidamente sua busca pelos suspeitos.
  • Morton’s Steakhouse: usa o Twitter para realizar manobras de marketing, incluindo a famosa entrega de um jantar de bife e camarão no aeroporto de Nova Jersey.
  • Visa usa big data para identificar e capturar fraudadores: Transações únicas aqui e ali podem facilmente ocultar um usuário desonesto de cartão de crédito, mas observando milhões de transações cuidadosamente, padrões de fraude podem ser detectados.
  • O Facebook usa big data para personalizar a publicidade: Ao estudar cuidadosamente seus gostos no FB e hábitos de navegação, o gigante da mídia social tem uma visão assustadora sobre seus gostos. Os anúncios da barra lateral que você vê no feed do Facebook são escolhidos por algoritmos muito deliberados e complexos que observam seus hábitos no Facebook.

Por que o Big Data é tão importante?

1. Os dados são enormes Não cabe em um único disco rígido, muito menos em um pendrive USB. O volume de dados excede em muito o que a mente humana pode perceber (pense em um bilhão de bilhões de megabytes e multiplique isso por mais bilhões).

2. Os dados são confusos e não estruturados – 50% a 80% do trabalho de big data é converter e limpar as informações para que sejam pesquisáveis ​​e classificáveis. Apenas alguns milhares de especialistas em nosso planeta sabem perfeitamente como fazer essa limpeza de dados. Esses especialistas também precisam de ferramentas muito especializadas, como HPE e Hadoop, para fazer seu trabalho. Talvez em 10 anos, os especialistas em big data se tornem uma dúzia de centavos, mas, por enquanto, eles são uma espécie muito rara de analista e seu trabalho ainda é muito obscuro e tedioso.

3. Os dados se tornaram uma mercadoria que pode ser vendida e comprada – Existem mercados de dados onde empresas e indivíduos podem comprar terabytes de mídia social e outros dados. A maioria dos dados é baseada na nuvem, pois são grandes demais para caber em um único disco rígido. A compra de dados geralmente envolve uma taxa de assinatura em que você se conecta a um farm de servidores em nuvem.

Os líderes em ferramentas e ideias de big data são Amazon, Google, Facebook e Yahoo. Como essas empresas atendem a tantos milhões de pessoas com seus serviços online, faz sentido que sejam o ponto de coleta e os visionários por trás da análise de big data.

4. As possibilidades de big data são infinitas Talvez os médicos um dia prevejam ataques cardíacos e derrames em indivíduos semanas antes de eles acontecerem. Os acidentes de aviões e automóveis podem ser reduzidos por análises preditivas de seus dados mecânicos e padrões de tráfego e clima. O namoro online pode ser melhorado com previsores de big data de quem são personalidades compatíveis para você. Os músicos podem ter uma ideia de qual composição musical é mais agradável para os gostos mutáveis ​​do público-alvo. Os nutricionistas podem ser capazes de prever qual combinação de alimentos comprados em lojas agravará ou ajudará as condições médicas de uma pessoa. A superfície foi apenas arranhada e descobertas em big data acontecem todas as semanas.

Big Data é uma bagunça

Big data é análise preditiva a conversão de dados massivos e não estruturados em algo pesquisável e classificável. Este é um espaço confuso e caótico que requer um tipo especial de conhecimento e paciência. Veja, por exemplo, o serviço monolítico de entrega UPS. Os programadores da UPS estudam dados do GPS e smartphones de seus motoristas para analisar as formas mais eficientes de se adaptarem ao congestionamento do tráfego. Esses dados de GPS e smartphone são gigantescos e não estão automaticamente prontos para análise. Esses dados chegam de vários bancos de dados de GPS e mapas, por meio de diferentes dispositivos de hardware de smartphone. Os analistas da UPS passaram meses convertendo todos esses dados em um formato que pode ser facilmente pesquisado e classificado. O esforço valeu a pena, no entanto. Hoje, a UPS economizou mais de 8 milhões de galões de combustível desde que começou a usar essas análises de big data. Como o big data é confuso e exige muito esforço para limpar e se preparar para o uso, os cientistas de dados foram apelidados de “zeladores de dados” por todo o trabalho tedioso que realizam. A ciência do big data e da análise preditiva está melhorando a cada semana, no entanto. Espere que o big data esteja prontamente acessível a todos até o ano de 2025.

Big Data é uma ameaça intrusiva à privacidade?

Sim, se nossas leis e defesas de privacidade individuais não forem gerenciadas com cuidado, o big data se intromete na privacidade pessoal. Do jeito que está, o Google, o YouTube e o Facebook já rastreiam seus hábitos online diários. O smartphone e a vida do computador deixam pegadas digitais todos os dias, e empresas sofisticadas estão estudando essas pegadas. As leis em torno do big data estão evoluindo. Privacidade é um estado de ser pelo qual você agora deve assumir responsabilidade pessoal, pois não pode mais esperar que seja um direito padrão.

O que você pode fazer para proteger sua privacidade

O maior passo que você pode dar é disfarçar seus hábitos diários usando uma VPN. Um serviço VPN codificará seu sinal para que sua identidade e localização sejam pelo menos parcialmente mascaradas dos rastreadores. Isso não o tornará 100% anônimo, mas uma VPN reduzirá substancialmente o quanto o mundo pode observar seus hábitos online.