Empresas utilizam Big Data para obtenção de informações sobre negócios e ter impacto positivo no mercado
6 de julho de 2021
Big Data vem para transformar grandes massas (volume) de dados (valor) em orientações sábias para a prosperidade dos negócios
De acordo com pesquisas recentes, o mercado global de Big Data foi projetado para atingir US$ 103 bilhões até 2027
A aplicação do Big Data é utilizada por mais de 40% das empresas em todo o mundo e é realizada por vários motivos, entre a modernização do negócio, valorização de dados e uma variedade de benefícios, de acordo com Big Data Use Cases – Gerring Real In Data Monetization, publicado pela BARC. Segundo o relatório do BARC, as empresas pesquisadas que usam Big Data tiveram um aumento no lucro de 8% e uma redução de 10% no custo geral, baseadas nas informações obtidas.
Cada vez mais aumenta a demanda não só por armazenamento de dados, mas também a necessidade da valorização deles, fazendo com que se transformem em informações que possam ser extraídas decisões sábias para os negócios, informa Eduardo de Oliveira Evangelista, graduado em Análise de Sistemas, com mais de 22 anos de experiência em plataforma de dados. “Neste sentido, investir na transformação de dados tornou-se um dos grandes focos da inteligência de negócio”, afirma Eduardo.
Big Data , segundo o engenheiro de dados, é um campo delimitado no chamado “5vs” (volume, velocidade, variedade, veracidade e valor). Esse campo tem como desafio o tratamento, a análise e a extração sistemática de informações retiradas dos conjuntos de dados, grandes ou complexos, para serem tratados por softwares de aplicativos de processamento de dados tradicionais. Evangelista diz que o Big Data pode vir de aplicativos transacionais, vídeo, áudio, redes, sensores, dispositivos, arquivos de log, web e mídia social, muitos são gerados em tempo real e de alta grandeza.
Com base nisso, o profissional de TI acredita que os dois “Vs” com maior importância para construir uma arquitetura de dados que impacte diretamente nos negócios são o volume e o valor. E explica que o volume para ser considerado do Big Data , conjunto de dados, necessariamente depende de quanto é abundante ele é. Quanto maior a quantidade de dados, mais informações podem ser extraídas desse conjunto.
“O volume é o mais importante na definição do Big Data . É uma regra simples, qualquer informação de grande volume é Big Data . Por exemplo, de acordo com a Fortunly, consultoria de análise de mercado, existem cerca de 1,5 bilhão de usuários do aplicativo do WhatsApp, em 180 países! Imaginem o enorme volume de dados gerado diariamente”, explana Eduardo, com certificação em Azure Data Engineer, Microsoft IT Professional, Oracle Cloud Infrastructure 2019 Architect, e com certificados em: Professional Data Engineering with Databricks, Engineer Data in Google Cloud e Databricks Associate SQL Analyst Accreditation.
De acordo com o Social Good Brasil – SGB, o volume de dados criado nos últimos anos é maior do que a quantidade produzida em toda a história da humanidade. A produção de dados dobra a cada dois anos e a previsão é de que, em 2021, sejam gerados 350 zettabytes de dados. Ou seja, 35 trilhões de gigabytes.
Conforme o especialista, o valor (outro seguimento de importância para construir uma arquitetura de dados) tem a maior parte dos dados estacionários, ou seja, são sem valor para a empresa, mas quando cruzados e convertidos com o processamento (para transformar em informações) são extraídos importantes conhecimentos. E o objetivo é gerar conteúdo que agregue valor à empresa.
“Com isso, o Big Data vem para transformar grandes massas (volume) de dados (valor) em orientações sábias para a prosperidade dos negócios. A partir do conhecimento são construídas as melhores decisões de investimento para as empresas”, finaliza Eduardo Evangelista, administrador de banco de dados (DBA) com experiência em suporte, projeto-teste, codificação e implementação de novas tecnologias e soluções de banco de dados de última geração, como soluções de alta disponibilidade em ambientes Microsoft, AWS, Google e Oracle.
