🌒 ☺️ ♿️ O que é Big Data? 🌊 👵🏾 🙇🏽

O termo "big data" ou "big data" começou a ganhar popularidade desde 2011. Hoje todo mundo o ouviu pelo menos uma vez. O problema é que geralmente o conceito não é usado por definição. Portanto, vamos entender em detalhes o que é.

Com o desenvolvimento da tecnologia, a quantidade de dados começou a aumentar exponencialmente. As ferramentas tradicionais não cobrem mais a necessidade de processar e armazenar informações. Para processar dados cujo volume excede centenas de terabytes e está aumentando constantemente, algoritmos especiais foram criados. Eles são chamados de "big data".

Hoje, as informações são coletadas em grandes volumes de várias fontes: Internet, contact centers, dispositivos móveis, etc. Na maioria das vezes, esses dados não possuem uma estrutura e pedidos claros; portanto, uma pessoa não pode usá-los para nenhuma atividade. Para automatizar a análise, são usadas tecnologias de “big data”.

Quando o primeiro big data apareceu?

O big data apareceu nos anos 60-70 do século passado, juntamente com os primeiros data centers (data centers). Em 2005, as empresas começaram a entender a extensão do conteúdo criado pelos usuários de serviços de Internet (Facebook, YouTube, etc.). Ao mesmo tempo, a primeira plataforma projetada para interagir com grandes conjuntos de dados, o Hadoop, começou a funcionar. Hoje, é uma grande pilha de tecnologias para o processamento de informações. Um pouco mais tarde, o NoSQL começou a ganhar popularidade - um conjunto de métodos para criar sistemas de gerenciamento de big data.

A quantidade de informações geradas começou a aumentar com o advento de grandes serviços de Internet. Os usuários enviam fotos, navegam no conteúdo, como etc. Todas essas informações são coletadas em grandes volumes para análises adicionais, após as quais você pode fazer melhorias nos serviços. Por exemplo, as redes sociais usam big data para mostrar aos usuários anúncios relevantes (ou seja, aquele que corresponde às suas necessidades e interesses) em um destino. Isso permite que as redes sociais vendam às empresas a oportunidade de realizar campanhas publicitárias precisas.

Principais recursos do Big Data

No início do artigo, identificamos três propriedades principais do big data a partir de uma definição geralmente aceita. Vamos abri-los com mais detalhes:

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Nos últimos anos, a popularidade do big data aumentou, como resultado do qual eles receberam duas propriedades adicionais (características): valor e confiabilidade. O valor é determinado por cada empresa à sua maneira. Especialistas avaliam se as informações recebidas beneficiarão os negócios. E a confiabilidade mostra se os dados usados podem ser confiáveis (quão verdadeiros são), porque informações imprecisas podem prejudicar a empresa e suas atividades.

Como eles trabalham com eles?

O big data carrega muitas informações úteis, com base nas quais as empresas criam novas oportunidades e formam modelos de negócios. O trabalho com big data é dividido em três etapas: integração, gerenciamento e análise.

Estágio 1. Integração

Nesta fase, a empresa integra tecnologias e sistemas em seu trabalho, permitindo coletar grandes quantidades de informações de várias fontes. Mecanismos de processamento e formatação de dados estão sendo introduzidos para simplificar o trabalho dos analistas com "big data".

2 etapa. Ao controle

Os dados recebidos precisam ser armazenados em algum lugar, esse problema foi resolvido antes de trabalhar com eles. A decisão é tomada com base em muitos critérios, os principais dos quais são as preferências em formato e tecnologia de processamento. Como regra, as empresas usam armazenamento local, serviços de nuvem pública ou privada para armazenamento.

3 etapa. Análise O

big data começa a se beneficiar após a análise. Este é o estágio final de interação com eles. Para isso, o aprendizado de máquina, uma associação de regras de aprendizado, algoritmos genéticos e outras tecnologias são usadas. Depois de analisar os dados, apenas os mais valiosos para os negócios permanecem.

Exemplos de Big Data

Em termos gerais, com "big data" resolvido. Mas a questão importante permanece - onde eles podem ser aplicados na prática? Resposta: em qualquer campo de atividade que opere com os dados necessários para a análise. Vejamos alguns exemplos do mundo real. Isso ajudará você a entender melhor por que o big data é necessário e como você pode se beneficiar dele.

Big Data em bancos

No setor bancário russo, o Sberbank foi o primeiro a usar big data. Com base em "big data" e um sistema biométrico, em 2014 eles desenvolveram um sistema para identificar a identidade de um cliente por fotografia. O princípio de operação é muito simples: comparar a imagem atual com uma foto do banco de dados que os funcionários tiram ao emitir um cartão bancário. O novo sistema reduziu os casos de fraude em 10 vezes.

Hoje, o Sberbank continua usando big data em seu trabalho: a coleta e a análise de informações permitem gerenciar riscos, combater fraudes, avaliar a credibilidade dos clientes, gerenciar filas em filiais e muito mais.

Outro exemplo do setor bancário russo é o VTB24. A empresa começou a implementar o “big data” um pouco depois do Sberbank. Hoje, eles usam big data para segmentar e gerenciar as saídas de clientes, gerar demonstrativos financeiros, analisar análises na Internet e muito mais.

O Alfa-Bank Big Data ajuda a monitorar a reputação da marca na Internet, avaliar a credibilidade de novos clientes, personalizar o conteúdo, gerenciar riscos, etc.

Big data nos negócios

Muitas pessoas acreditam erroneamente que trabalhar com big data é relevante apenas para o setor bancário e as empresas de TI. Isso refuta o exemplo da Magnitogorsk Iron and Steel Works, que desenvolveu o serviço Sniper para reduzir os custos de matéria-prima na produção. A tecnologia coleta grandes quantidades de informações, as analisa e fornece recomendações para otimizar os custos dos materiais.

A Surgutneftegas utiliza um sistema especial para rastrear os principais processos de negócios em tempo real. Isso ajuda a automatizar a contabilidade, o preço dos produtos, fornecer à equipe os dados certos etc.

Big Data em Marketing

Os profissionais de marketing usam big data para prever os resultados de campanhas publicitárias. A análise também ajuda a identificar o público mais interessado. Um exemplo impressionante de "big data" em marketing é o Google Trends. O sistema recebe uma enorme quantidade de dados e, após análise, o usuário pode avaliar a sazonalidade de um produto (trabalho, serviço).

Dificuldade em usar

Onde existem grandes oportunidades, grandes dificuldades aguardam por lá. Esta regra não ignorou o big data.

A primeira dificuldade que as empresas enfrentam é que o big data ocupa muito espaço. Sim, as tecnologias de armazenamento estão melhorando constantemente, mas, ao mesmo tempo, a quantidade de dados cresce constantemente (em média, duas vezes a cada dois anos).

A aquisição de um grande armazenamento não resolve todos os problemas. Não haverá sentido no armazenamento simples de dados, você precisa trabalhar com eles para obter benefícios. Daqui surge outra complicação - organizando o processamento dos grandes dados recebidos.

Agora, os analistas passam de 50 a 80% do tempo de trabalho para levar as informações para um formato aceitável para o cliente. As empresas precisam contratar mais profissionais, o que aumenta os custos.

E outro problema é o rápido desenvolvimento de big data. Novas ferramentas e serviços para o trabalho aparecem regularmente (por exemplo, Hbase). As empresas precisam gastar muito tempo e dinheiro para "estar na moda" e não ficar para trás no desenvolvimento.

Assim, o big data é uma combinação de tecnologias para processar grandes quantidades de informação (centenas de terabytes e mais) e hoje poucas pessoas negam sua importância no futuro. Sua popularidade aumentará e a distribuição nos negócios aumentará. Posteriormente, eles desenvolverão tecnologias para automação de análise e não apenas grandes empresas, mas também médias e pequenas empresas trabalharão com big data.

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