O que é o big data?
Com a evolução rápida das ferramentas digitais, a quantidade de dados que geramos aumenta exponencialmente. Outrora geríveis com ferramentas tradicionais, estes dados requerem infraestruturas capazes de os armazenar e tratar rapidamente, muitas vezes em tempo real. Graças à sua elasticidade, escalabilidade e capacidade de tratamento distribuído, o Cloud Computing é a solução mais adaptada para responder às exigências dos projetos de big data.
Definição do big data
O big data, ou « megadados », designa volumes de dados massivos gerados diariamente. Estes dados, impossíveis de tratar manualmente ou com ferramentas clássicas, requerem soluções automatizadas. Empresas, administrações, redes sociais e institutos de investigação exploram a cloud computing e tecnologias como Hadoop, Apache Spark e MongoDB para valorizar estes dados. Esta evolução também criou novas profissões, como Data Analytics, Data Engineers e Data Sciences, que acompanham as empresas na gestão operacional destes dados.
Os 4 V do big data
Para compreender completamente o conceito de big data, é essencial explorar as suas quatro características fundamentais: volume, velocidade, variedade e veracidade.
Volume:
Todos os dias, as empresas e organizações recebem uma quantidade crescente de informação de várias fontes. Esta multiplicação de dados torna necessária a implementação de sistemas de armazenamento capazes de gerir volumes consideráveis. Embora muitos dados possam parecer à primeira vista de baixa qualidade, a sua estruturação e análise cruzada fornecem um valioso valor a partir deles. Assim, para um projeto de big data, a infraestrutura deve oferecer um espaço de armazenamento extensível para fazer face a este afluxo constante de dados, cujo aumento pode ser exponencial à medida que o projeto evolui.
Velocidade:
A rapidez com que os dados são gerados, recolhidos e tratados constitui um fator crítico no domínio do big data. As informações podem perder rapidamente relevância se não forem analisadas em tempo real. As ferramentas tradicionais, que funcionam frequentemente em modo diferido, mostram as suas limitações quando se trata de tratar fluxos de informação de alta velocidade e de deles retirar insights em tempo real. É por isso que as novas tecnologias de big data, como Apache Spark ou Kafka, são concebidas para analisar e tratar os dados a uma velocidade desmultiplicada, garantindo assim que a informação permanece atual e utilizável.
Variedade:
O big data não se limita a uma única fonte ou a um único tipo de dados. A informação é fornecida em vários formatos e fontes, quer se trate de dados estruturados, como transações financeiras, ou não estruturados, como vídeos, imagens, textos ou gravações áudio. Esta diversidade coloca desafios em matéria de armazenamento e de análise, mas permite também cruzar os dados para análises mais ricas e mais pertinentes. A capacidade de lidar com esta variedade de informações é o que permite às empresas entender melhor seus clientes, melhorar seus produtos e serviços, e prever futuras tendências de mercado.
Veracidade:
Além da quantidade, velocidade e variedade dos dados, a sua veracidade é igualmente crucial. A qualidade dos dados, ou seja, a sua exatidão e fiabilidade, é fundamental para uma análise bem sucedida. Se os dados se revelarem inexatos ou tendenciosos, os resultados obtidos sê-lo-ão igualmente, conduzindo a decisões erradas com consequências potencialmente graves para a empresa. É por isso que os projetos de big data incluem processos rigorosos para verificar e validar os dados antes de os utilizar para análise.
Os diferentes casos de uso do big data
O big data no centro da transformação digital
O big data é um motor essencial da transformação digital das empresas. As fontes de dados não estruturadas e os seus tipos são múltiplos, quer se trate da atividade web, dos objetos ligados, dos hábitos de consumo ou dos dados provenientes de ferramentas de gestão da relação cliente (CRM). Uma estratégia de marketing digital permite que as empresas usem esses dados brutos para uma análise aprofundada. Assim, os data analyts desempenham um papel crucial na interpretação desses dados e na participação no processo de tomada de decisões, seja para melhorar a relação com o cliente ou afinar o conhecimento do cliente. A modelação de uma arquitetura de big data e sua integração na transformação digital permitem reforçar a cadeia de tomada de decisões, otimizando assim as estratégias de negócios.
Desenvolver produtos
O big data permite explorar os dados dos utilizadores para melhor compreender as necessidades reais dos consumidores. Através da análise preditiva e da visualização dos dados, as empresas podem identificar tendências, antecipar comportamentos de compra e ajustar os seus produtos em conformidade. Esta abordagem "data-driven" permite não só melhorar os produtos existentes, mas também desenvolver novas ofertas mais alinhadas com as expetativas do mercado. Com base em dados concretos, o processo de criação de produtos torna-se mais preciso, rápido e relevante, maximizando assim a satisfação do cliente.
Fazer manutenção preditiva
A antecipação do envelhecimento dos equipamentos e a previsão das avarias mecânicas representam desafios críticos para as indústrias, onde a interrupção imprevista de uma máquina pode levar a custos significativos e a interrupções de produção. Graças às análises preditivas, é possível monitorizar em tempo real o estado das máquinas e detetar os sinais antecipados de eventuais falhas. Isto permite um planeamento pró-ativo da manutenção, maximizando a vida útil do equipamento e reduzindo os custos de avarias não previstas. Em suma, a manutenção preditiva não só economiza dinheiro, como também melhora a continuidade operacional e a eficiência geral das empresas.
Prever necessidades futuras
Antecipar necessidades futuras é frequentemente complexo e sujeito a muitas incertezas. O Big Data permite reduzir essa imprevisibilidade, baseando-se na análise de dados históricos e atuais para identificar tendências emergentes. Com modelos preditivos baseados em dados robustos, as empresas podem desenvolver estratégias mais informadas a curto, médio e longo prazo. Isto torna - as um instrumento essencial para a tomada de decisões, permitindo - lhes estarem mais bem preparados para as evoluções do mercado e permanecerem competitivos.
Fazer face às fraudes
As empresas de média e grande dimensão deparam-se cada vez mais com sofisticadas tentativas de fraude, muitas vezes dissimuladas por meio de grandes fluxos de dados digitais. Embora estas fraudes sejam difíceis de detetar devido à sua complexidade, seguem frequentemente esquemas e manipulações recorrentes. As técnicas avançadas de big data permitem identificar comportamentos suspeitos em tempo real. Ao detetarem estas anomalias, as empresas podem reforçar a sua vigilância e tomar medidas preventivas para contrariar estas tentativas de fraude, reduzindo assim os riscos e os prejuízos financeiros.
Preparar os dados para o Machine Learning
O machine learning, ou aprendizagem automática, baseia-se na disponibilidade e na qualidade dos dados. Em teoria, quanto mais dados um algoritmo tiver acesso a um grande volume, mais precisas serão as suas previsões. No entanto, a simples quantidade de dados não é suficiente: esses dados devem ser cuidadosamente limpos, qualificados e estruturados para serem realmente úteis. O Big Data desempenha um papel essencial neste processo, fornecendo as ferramentas necessárias para tratar estes vastos conjuntos de dados, eliminando os erros e assegurando a sua coerência. Assim, os algoritmos de machine learning podem ser treinados de forma ideal, conduzindo a modelos mais fiáveis e com melhor performance.
Inteligência artificial e big data
A inteligência artificial (IA) é baseada em uma grande quantidade de dados para melhorar o desempenho, assim como o humano faz com a experiência. Quanto maior for a quantidade de dados disponíveis para o acionamento da IA, mais precisos e eficientes serão os algoritmos. O Big Data desempenha um papel chave no fornecimento de grandes massas de dados provenientes de pontos de recolha variados, necessários para alimentar e afinar os algoritmos. Quer se trate de reconhecimento de modelos, análise preditiva ou aprendizagem profunda, a IA e o big data estão intrinsecamente ligados, cada avanço de um reforçando as capacidades do outro.
As tecnologias de big data
Apache Hadoop
O Apache Hadoop é uma framework open source concebida para explorar de forma eficaz enormes volumes de dados. Hadoop é capaz de armazenar petabytes de informação e reparte estes dados através dos diferentes nós de um cluster, garantindo assim uma gestão distribuída dos recursos. A arquitetura MapReduce, no coração de Hadoop, permite tratar estes dados de forma eficaz em paralelo, tornando possíveis pedidos complexos em vastos conjuntos de dados. Além das suas capacidades de tratamento, Hadoop foi concebido para tolerar as falhas de hardware: em caso de falha de um nó, os dados ficam acessíveis e a atividade continua sem interrupções. Desta forma, esta framework atua como um verdadeiro armazém de dados, permitindo não só armazenar, mas também valorizar as informações de forma robusta e evolutiva.
Apache Spark
O Apache Spark é outro framework poderoso dedicado ao tratamento de dados no contexto do big data, quer se trate de dados estáticos ou em tempo real. Comparado com MapReduce de Hadoop, Spark distingue-se por uma arquitetura otimizada que permite um tratamento muito mais rápido, reduzindo assim os tempos de execução das tarefas. Embora o Spark não disponha de capacidades de armazenamento distribuído integradas, pode ser utilizado em complemento do Hadoop para explorar plenamente os dados, ou ainda com a nossa solução Object Storage, compatível com S3*. Esta flexibilidade torna a Spark uma ferramenta essencial para as aplicações que requerem uma análise rápida e performances elevadas em ambientes de big data.
MongoDB
O enorme volume de dados gerado pelos projetos de big data requer muitas vezes um afastamento das bases de dados relacionais tradicionais, limitadas pela sua estrutura rígida. O MongoDB, um sistema de gestão de bases de dados NoSQL distribuídas, foi concebido para responder a estes novos desafios. Ao redefinir a forma como os dados são armazenados e acessíveis, o MongoDB permite uma integração flexível e uma disponibilização rápida das informações. Esta abordagem é particularmente eficaz para gerir os fluxos massivos de dados e oferecer performances elevadas em ambientes de big data, onde a rapidez e a escalabilidade são essenciais.
Python
O Python é amplamente reconhecido como a linguagem de programação de escolha para o Machine Learning e Big Data. A sua popularidade reside na sua simplicidade de utilização, a sua sintaxe clara e a sua compatibilidade com a maior parte dos sistemas operativos. O seu vasto ecossistema de bibliotecas e ferramentas dedicadas, tais como Pandas para manipulação de dados, NumPy para cálculos científicos e TensorFlow ou PyTorch para machine learning, torna o Python particularmente adaptado aos projetos de big data. Estas ferramentas permitem aos programadores e aos data scientists conceber e implementar rapidamente algoritmos potentes, otimizando ao mesmo tempo os processos de análise e de gestão dos dados. O Python tornou-se assim um incontornável no domínio do big data, facilitando o trabalho dos profissionais na ciência dos dados, na análise e muitas outras áreas.
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