“Até 2003, a humanidade gerou cinco exabytes de dados. Agora, nós produzimos cinco exabytes de dados a cada dois dias.” – Eric Schmidt (Google)

O volume de dados gerados por sistemas computacionais cresce sem precedentes decorrente do advento das mídias sociais, evolução e popularização de dispositivos móveis além da integração de objetos inteligentes a Internet das Coisas.

Cada interação digital, transação eletrônica, consumo e produção de conteúdo na rede de dispositivos gera informações e armazena insumos para as mais diversas finalidades, desde propaganda direcionada até serviços úteis a população.

Os avanços em hardware, software e infraestrutura de rede são os responsáveis pela “era dos dados” e consequente surgimento do termo Big Data.

Definição utilizada para a tecnologia de armazenamento e análise de volumes e variedades de dados com uma maior velocidade, extraindo destes valor para tomadas de decisão que podem significar economia, vantagens e inovação.

Big Data faz referência não somente ao volume, mas também à variedade e velocidade de dados, necessitando de estratégias inovadoras para extração de valor dos dados. A quantidade de informações não requer Big Data imediatamente, mas sim se as tecnologias tradicionais não são suficientes para lidar com os dados que deseja capturar, processar e transformar em valor. Para muitas aplicações transacionais, um banco relacional e processamento em lote são suficientes.

Porém, ao lidar com uma diversidade de dados que não possuem uma estrutura pré-definida como vídeos e imagens, as ferramentas tradicionais de gerenciamento se apresentam limitadas para armazenar dados complexos. Estes precisam de um modelo que ofereça flexibilidade e que seja adequado a ambientes distribuídos. A variedade do que armazenar é uma das características da Big Data.

Assim como a velocidade em que os dados são gerados, coletados, analisados e utilizados. Pois existem situações nas quais o processamento deve ser realizado no momento que os dados chegam à aplicação, possibilitando uma empresa ser mais ágil do que outra. Além de permitir inovar e diferenciar em negócios e serviços.

Carros autônomos são exemplos de solução em que a velocidade de processamento é essencial. Pois, o algoritmo é capaz de tomar decisões sobre a direção do veículo baseado nas inúmeras informações recebidas em tempo-real do mundo externo, como geolocalização, identificação de pedestres e semáforo, aspecto do solo, etc.

Big Data remete imediatamente as grandes empresas de serviços Web do Vale do Silício, como o Facebook, Twitter e Netflix. Embora essas tenham sido pioneiras no desafio de lidar com grande volume, variedade e velocidade de dados, atualmente empresas de diversos segmentos utilizam tecnologias de Big Data como solução para os dados que manipulam. A tabela abaixo exemplifica alguns casos de uso.

Área	Como Big Data é aplicado
Esportes	Análise de desempenho de atletas; Coleta de estatísticas dos jogos; Visualização de preferências dos torcedores; Medição de repercussão em redes sociais.
Indústria Automobilística	Coleta de dados referentes a condução e uso de peças; Análise de rotas e tráfico; Visualizar vagas p/ estacionar.
Empresas Varejistas	Precificação dinâmica baseada em demanda e estoque; Marketing personalizado segmentado por mercado local; Análise de satisfação e engajamento de clientes; Otimização da prateleira virtual e logística de entrega.
Transações Financeiras	Detecção de fraudes e análise de riscos; Vendas cruzadas; Programas de fidelidade; Análise de investimentos em potencial e variação do câmbio.
Setor público e Cidades	Vigilância por vídeo e análise de crimes por região; Digitalização de processos e busca semântica; Manutenção preventiva de bens, vias e serviços públicos.
Saúde, Medicina e Genética	Monitoramento de pacientes em tempo-real; Extração de informação em imagens médicas; Análise de redes sociais para descoberta de pandemias; Detecção de padrões em dados genéticos e doenças.

Big Data pode ser utilizadas como solução em diversas áreas de conhecimento. Somado ao uso da tecnologia móvel, de dispositivos IoT e da computação em nuvem, a coleta e análise de dados ajudam a entender o comportamento das pessoas, criam uma cultura orientada a dados e oportunidades de inovação.

Referências

MARQUESONE, Rosangela. Big Data: Técnicas e Tecnologias para extração de valor dos dados. Editora Casa do Código, 220p, São Paulo, 2016. Disponível em: <http://www.casadocodigo.com.br/products/livro-big-data>.

LIVTI. Big Data para qualquer negócio! LIVTI Soluções. 08/08/2017. Disponível em: <http://www.livti.com.br/blog/big-data-para-qualquer-negocio>.