O que é a Era do Big Data e Analytics?
Entenda o que é a era do big data e analytics e o mais importante como tirar proveito dela para alavancar a sua carreira.
Vivemos a "Era do Big Data e Analytics" e diversos aspectos do nosso cotidiano são governados por dados. Em algum momento você já deve ter escutado uma frase similar a esta. Porém, o que exatamente essa "Era" significa? E o mais importante: como podemos nos preparar para tirar proveito dela?
Para começar a entender o que é a "Era do Big Data e Analytics" precisamos compreender claramente o que são dados. De forma geral dados são registros de fatos ou ações que já aconteceram. Por exemplo, em um contexto populacional, órgãos públicos como o IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) registram dados sobre características, tais como: gênero, faixa etária, renda, empregabilidade da população brasileira, dentre outras. Neste contexto, o Censo demográfico brasileiro é uma fonte inestimável de dados. De certa forma, este tipo de dado esteve sempre presente e influenciando nossas vidas, visto que o primeiro Censo no Brasil foi realizado em 1872 e as informações do Censo afetam diretamente políticas públicas.
Nesta mesma direção, temos dados sobre investimentos como os índices IBOV, IBXX, IBXL e outros. Estas informações são reportadas diariamente em jornais especializados no mercado financeiro. Novamente, esses dados têm feito parte das nossas vidas por muitos anos. Outro exemplo clássico são as pesquisas eleitorais que invadem os noticiários pelo menos a cada dois anos. Nesse momento você pode estar pensando: então o que está acontecendo de diferente nessa tal "Era do Big Data e Analytics"? Por que só agora isso é pauta de discussões? A primeira grande mudança diz respeito ao desenvolvimento de tecnologias capazes de coletar e armazenar cada vez mais dados, ou seja, o volume e a disponibilidade estão crescendo rapidamente. Uma estimativa conservadora é que hoje o mundo produz cerca de 2.5 quintilhões de bytes de dados diariamente. Esse é um número tão grande que eu precisei consultar o Google para saber quantos zeros tem após o 2.5 e pasmem: são 18 zeros.
A segunda grande diferença são as novas formas ou tipos de dados. Nos exemplos clássicos, como características populacionais e mercado financeiro, o formato dos dados é bem definido e consiste basicamente de números e estatísticas. No entanto, em um mundo cada vez mais conectado à internet, a variedade de formato de dados tem crescido vertiginosamente e nem sempre estes dados apresentam uma cara amigável. As redes sociais são o principal exemplo disso. Ao interagir em uma rede social temos ao menos quatro diferentes tipos de dados: texto, imagem, áudio e vídeo. Novamente, estimativas conservadoras indicam que apenas o Google processa 3.5 bilhões de requisições por dia, armazenando em seus servidores algo ao redor de 10 exabytes de dados. Para dar noção da dimensão destes números, imagine que um byte é uma letra e um megabyte (1024 bytes) seja um livro. Assim, um exabyte de dados equivaleria a 1.600.000.000.000 livros. Para armazenar todos esses dados apenas o Google mantém mais de 1.000.000 de servidores ao redor do mundo.
Além disso, em alguns tipos de websites todo o seu histórico de navegação, cliques com o mouse e até mesmo os movimentos do seu mouse são registrados. Gerando uma imensidão de dados para apenas um usuário. Agora imagine dezenas de milhões de usuários interagindo nestas redes. A quantidade de dados gerados é imensa. As redes sociais também revelam um outro tipo de dados: as chamadas redes de conexões. Saber com quem você se relaciona, que páginas você visitou e que tipo de conteúdo mais lhe causa reações são uma fonte inesgotável de dados. Conhecer os seus amigos e quais tipos de conteúdo te interessam são informações valiosas para entender o seu comportamento e, o mais importante, influenciá-lo. As tecnologias que vieram junto com a internet também trazem os mais variados tipos de dados. Um exemplo muito interessante é o uso de dispositivos móveis, como smartphones, que permitem identificar a sua localização. O registro sistemático deste tipo de dados permite traçar a forma como pessoas e veículos se movimentam dentro de um espaço geográfico e, novamente, gera uma imensidão de dados diariamente. Por fim, uma vez que as tecnologias de captura e armazenamento estão cada vez mais sofisticadas, a velocidade com que somos capazes de capturar todos esses dados também aumenta. Formando assim os três grandes V’s do chamado Big Data: Volume, Variedade e Velocidade. A literatura especializada em Big Data vem evoluindo e os três V’s originais hoje já são mais de 10. Porém, o volume, variedade e velocidade continuam sendo os mais importantes.
Dada a as informações apresentadas fica claro que a disponibilidade de dados é grande e nos mais diversos tipos de negócios. Mas nosso objetivo é explicar o termo "Era do Big Data e Analytics". Neste ponto, o termo Big Data já deve estar claro: consiste no maior volume, variedade e velocidade na coleta de dados. Portanto, falta esclarecer a segunda parte: "Analytics". Ser capaz de coletar um grande volume e variedade de dados produzidos em alta velocidade só é realmente relevante se formos capazes de analisar esses dados com algum objetivo, ou seja, precisamos ser capazes de extrair algum tipo de informação relevante. Por exemplo, coletar dados sobre a localização de dispositivos móveis por si não gera nenhum valor para um negócio. No entanto, se esses dados forem analisados de forma eficiente e objetiva, podemos planejar melhor a estrutura de transporte coletivo em uma cidade, melhorar o tráfego de veículos diminuindo congestionamentos, otimizar campanhas de marketing escolhendo lugares estratégicos para alocar outdoors, oferecer melhores localizações para moradia, conhecer as características de pessoas que frequentam determinado local e que podem ser público-alvo de campanhas publicitárias, entre outras.
Da mesma forma, apenas coletar o comportamento de um usuário em uma rede social não gera valor para o negócio. Porém, entender os hábitos e preferências do usuário e usar isso para oferecer produtos e serviços customizados é uma ferramenta de marketing fantástica. Campanhas de marketing direcionadas estão entre as principais fontes de renda de grandes empresas como o Google e Facebook.
Outro exemplo de como a coleta e análise de dados em larga escala vem mudando e moldando nossos perfis de compra é o que é feito pela Amazon. A partir do momento que você faz uma busca no site, o sistema de busca não apenas mostra o que você procurou mas também lhe oferece uma série de recomendações. Além disso, se você permitir, a Amazon vai enviar e-mails com livros e outros produtos recém lançados que o sistema de recomendação supõe que você tenha interesse. Muitas vezes são produtos que nem mesmo você sabia que tinha interesse, mas se sente atraído quando o produto é sugerido a você. Esse é o poder sinérgico entre o Big Data e o Analytics. É a combinação perfeita!
Apenas ter dados não é suficiente. Apenas ter métodos de análise de dados também é irrelevante. Big Data e Analytics só geram valor quando estão juntos. E esta é justamente a Era que vivemos hoje. Temos uma infinidade de dados sendo gerados e estamos maduros científica e computacionalmente para analisá-los.
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