Com a implementação e sistematização de tecnologias emergentes, como a inteligência artificial (IA), o contexto big data passou a ser ainda mais significativo. Afinal, essa tecnologia é uma das principais responsáveis por possibilitar que a IA processe e aprenda informações em larga escala, em tempo recorde, continuamente.
De forma geral, big data refere-se aos dados que possuem maior variedade, com volumes crescentes e mais velocidade. Ou seja, trata-se de um conjunto de dados complexos e volumosos, não processados por softwares tradicionais, mas que são capazes de resolver e facilitar problemas de negócios de modo eficiente e exclusivo.
Na perspectiva desses novos contornos digitais, o mercado de grandes volumes de dados passa a ter uma relevância inédita, impulsionada, sobretudo, por inovações na análise de bancos de dados, no cruzamento de informações, no uso de IA e na diversidade desses ativos advindos agora de múltiplas ferramentas, como é o caso dos dispositivos Internet of Things (IoT) ou internet das coisas.
Em um artigo da empresa de desenvolvimento de softwares Innowise, Philip Tihonovich, diretor de Grandes Dados da organização, descreve assertivamente a importância do big data no panorama contemporâneo:
“Em 2024, o panorama dos dados é semelhante a um universo em constante expansão. Para as empresas, não se trata tanto de acumular esses dados, mas sim de navegar astutamente por eles para encontrar padrões úteis. Os próximos anos estão preparados para revolucionar a nossa abordagem aos grandes volumes de dados, centrando-se em análises sofisticadas que eliminam o ruído. É um momento empolgante, em que os dados não são apenas um subproduto das atividades comerciais, mas um motor essencial da direção estratégica.”
É importante considerar que, à medida que os dados crescem em quantidade, variedade e importância, a atenção das empresas deve se concentrar nos dados que mais importam, pois nem todos são igualmente relevantes para as corporações ou os consumidores.
As organizações que prosperam nesse tipo de transformação de dados são aquelas que conseguem identificar e aproveitar o conjunto crítico de dados, isto é, aquele que vai gerar um impacto positivo e significativo nos seus objetivos de negócios. Portanto, nessa perspectiva, as empresas devem se concentrar na identificação dos dados críticos para concretizar o vasto potencial que eles contêm, o que torna o setor de TI essencial para perfectibilizar o big data e todas as vantagens advindas disso nas empresas. Isso é o que vamos destrinchar ao longo deste artigo. Boa leitura!
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Conceito e os 5vs do big data
No começo dos anos 2000, Doug Laney escreveu um artigo que revolucionou a antiga prática humana de armazenar dados – era o início do big data como conhecemos hoje. Na época, o pesquisador desenvolveu a ideia dos 5 Vs para explicar o conceito por trás da tecnologia que torna possível a análise, em tempo real, de grandes quantidades de dados. Para ele, o big data estaria dividido em Volume, Velocidade, Variedade, Variabilidade e Vínculo.
- Volume: refere-se à quantidade massiva de dados gerados e armazenados. Com o advento da tecnologia digital e de dispositivos conectados, o volume de dados cresceu exponencialmente.
Nessa dinâmica, as organizações precisam lidar com petabytes ou até exabytes de dados, um volume imenso que requer soluções de armazenamento e processamento robustas.
De acordo com a UFRJ, é importante compreender que o conceito de volume é relativo e variável no tempo, ou seja, o que é grande hoje pode não ser nada amanhã (Ohlhorst, 2012). Nos anos 1990, por exemplo, um terabyte (1012 gigabytes) era considerado big data. Em 2025, teremos, no mundo, aproximadamente, um volume de informação digital de 163 zettabytes (163 × 1021 bytes), um valor infinitamente maior, segundo a IDC. - Velocidade: relaciona-se com a rapidez com que os dados são gerados e precisam ser processados.
Em muitas indústrias, a capacidade de analisar dados em tempo real ou quase em tempo real é vital para tomar decisões rápidas e precisas, como é o caso da saúde, das finanças, e do comércio eletrônico, por exemplo.
Em todos esses campos, é necessário agilidade por trabalharem com quadros lícitos ou por estarem associados a condições de mercado que podem mudar rapidamente.
- Variedade: diz respeito aos diferentes tipos de dados que são gerados com base em várias fontes. Esses dados podem ser estruturados (como bancos de dados tradicionais), semiestruturados (como XML e JSON) e não estruturados (como vídeos, imagens e textos).
A capacidade de processar e analisar esses diferentes tipos de dados é crucial para se obterem insights valiosos.
- Variabilidade: é um quesito que informa sobre a inconsistência dos dados que podem flutuar significativamente.
Os fluxos de dados são, muitas vezes, irregulares, com picos sazonais, tendências diárias e eventos ocasionais, o que torna seu processamento e análise mais desafiadores. A capacidade de lidar com essa variabilidade é essencial para se obter uma visão precisa e útil dos dados.
- Vínculo: trata-se das conexões e dos relacionamentos entre diferentes conjuntos de dados.
Identificar vínculos entre dados pode fornecer insights mais profundos e significativos.
A capacidade de vincular dados de diferentes fontes e formatos permite uma análise mais abrangente e uma compreensão mais rica das informações.
Esses cinco Vs proporcionam uma estrutura fundamental para entender os desafios e as oportunidades apresentados pelo big data. Eles ajudam a ilustrar a complexidade envolvida na coleta, no armazenamento, no processamento e na análise de grandes volumes de dados. Portanto, o objetivo desse instrumento é extrair valor dos grandes volumes de dados, por meio de análise avançada.
Para isso, utiliza tecnologia e ferramentas especializadas, como algoritmos de aprendizado de máquina, inteligência artificial e sistemas de processamento distribuído, que permitem a identificação de padrões, tendências e insights que podem ser utilizados para a tomada de decisões informadas e estratégicas em diversas áreas, como negócios, saúde, finanças, transporte e a própria TI, entre outros.
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O papel da TI na era do Big Data
No mundo fático, o advento de big data transformou a maneira como as organizações passaram a lidar com dados, redefinindo também o próprio conceito de análise de informações em larga escala.
O big data trouxe consigo uma demanda crescente por profissionais de TI qualificados, capazes de lidar com os desafios únicos apresentados por volumes massivos, variedade de dados e velocidade de processamento.
Assim, enquanto o big data oferece um manancial de informações valiosas, a sua gestão eficaz requer um poder de processamento robusto, além de uma compreensão abrangente de arquiteturas de dados distribuídas, segurança da informação avançada e habilidades analíticas sofisticadas.
>> É aqui que a expertise de um time de TI se torna fundamental <<
Profissionais de TI desempenham um papel multifacetado na era do big data, já que atuam desde a configuração e manutenção de infraestruturas de armazenamento escaláveis até o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina para análise preditiva.
| Os especialistas em TI são os arquitetos por trás das soluções que capacitam as organizações a extrair insights valiosos de seus dados. |
Ao mesmo tempo, a TI é responsável por garantir a segurança e a integridade dos dados, mitigando os riscos de violações de segurança e protegendo a privacidade dos usuários.
A implementação de práticas de segurança robustas e a conformidade com regulamentações de proteção de dados são aspectos cruciais das atribuições da TI nesse cenário, além disso, o setor possui um papel central na democratização do acesso aos insights de big data.
Ao desenvolver interfaces de usuário intuitivas e ferramentas de visualização de dados avançadas, os profissionais da área transformam os insights em materiais acessíveis e compreensíveis para uma extensa quantidade de stakeholders, desde executivos até analistas de negócios e tomadores de decisão.
Neste contexto dinâmico e em constante evolução, o papel da TI na era do big data é mais do que apenas técnico, é estratégico.
Os profissionais de TI capacitam as organizações para gerenciar e analisar dados em escala e também orientam a sua visão estratégica, contribuindo para a transformação de dados brutos em insights acionáveis que impulsionam a inovação e o crescimento.
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