{"id":22951,"date":"2020-09-21T16:01:13","date_gmt":"2020-09-21T19:01:13","guid":{"rendered":"https:\/\/king.host\/blog\/?p=22951"},"modified":"2025-09-02T16:47:28","modified_gmt":"2025-09-02T19:47:28","slug":"o-que-e-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/king.host\/blog\/tecnologia\/o-que-e-big-data\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 Big Data e como ele pode ajudar voc\u00ea a tomar melhores decis\u00f5es"},"content":{"rendered":"<p><b><i>Vem conhecer mais sobre o que \u00e9 Big Data e como ele pode ajudar sua empresa a ter mais sucesso. <\/i><\/b><\/p>\n<p><strong>\u201cDados s\u00e3o o novo petr\u00f3leo\u201d<\/strong> talvez seja a frase que repetida nos \u00faltimos anos. E faz muito sentido, n\u00e3o \u00e9 mesmo? Afinal de contas, estamos vivendo a era de ouro dos dados.<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/king.host\/blog\/2020\/04\/transformacao-digital\/\">A Transforma\u00e7\u00e3o Digital chegou e voc\u00ea n\u00e3o pode ficar de fora<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>Por dia s\u00e3o gerados uma quantidade enorme de dados. S\u00f3 para voc\u00ea ter uma ideia, <a href=\"https:\/\/www.inpixon.com\/solutions\/indoor-analytics\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">dados divulgados pela Sysorex<\/a>, empresa especializada em an\u00e1lise de dados, alguns n\u00fameros confirmam essa afirma\u00e7\u00e3o:<\/p>\n<ul>\n<li>2,5 quintilh\u00f5es de bytes s\u00e3o criados por dia;<\/li>\n<li>90% dos bytes de dados no mundo foram criados nos \u00faltimos dois anos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Essa grande quantidade de informa\u00e7\u00f5es geradas a cada segundo fez com que as empresas tivessem que desenvolver solu\u00e7\u00f5es para trabalhar com estes dados e tirar oportunidades e informa\u00e7\u00f5es de cada um deles.<\/p>\n<p>Da\u00ed surgiu o termo Big Data e hoje vamos mergulhar de cabe\u00e7a nesse fascinante e desafiador universo dos dados.<\/p>\n<h2>O que \u00e9 Big Data?<\/h2>\n<p><strong>Big Data \u00e9 um conceito que se refere a um grande volume de dados estruturados e n\u00e3o estruturados que s\u00e3o gerados a cada segundo.<\/strong> \u00c9 uma ferramenta inserida no contexto da Era da Informa\u00e7\u00e3o que permite aos neg\u00f3cios aumentar a sua capacidade de tomar decis\u00f5es baseadas em dados.<\/p>\n<p>As fontes de dados na Era da Informa\u00e7\u00e3o s\u00e3o infinitas, dos tradicionais smartphones e computadores a dispositivos que se modernizaram e s\u00e3o capazes de gerar in\u00fameros dados, como geladeiras, carros e dispositivos vest\u00edveis (wearable devices, como rel\u00f3gios).<\/p>\n<p><strong>O grande diferencial do Big Data \u00e9 a possibilidade de cruzar todos estes dados captados de diversas fontes para gerar insights r\u00e1pidos, precisos e muito valiosos para o neg\u00f3cio.<\/strong><\/p>\n<p>A ess\u00eancia desse conceito, e\u00a0 tamb\u00e9m o grande desafio, est\u00e1 em <strong>gerar valor para neg\u00f3cios<\/strong>. Quanto mais dados temos, maior o esfor\u00e7o de processamento para gerar informa\u00e7\u00f5es e maior a necessidade de saber o que fazer com cada byte de informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<h2>Os Vs do Big Data<\/h2>\n<p>Uma forma bastante simples de entender o conceito e contexto do Big Data \u00e9 entender o que chamamos de V\u2019s do Big Data.<\/p>\n<p>Inicialmente, o conceito englobava apenas 3 Vs: <strong>volume, velocidade e variedade<\/strong>. Com o passar do tempo mais dois Vs de <strong>veracidade e valor<\/strong>.\u00a0Vamos entender cada uma deles agora:<\/p>\n<h3>Volume<\/h3>\n<p>O primeiro V diz respeito ao <strong>volume de dados gerados<\/strong> e refere-se a quantidade de dados que o Big Data trabalha.<\/p>\n<h3>Variedade<\/h3>\n<p>O segundo V refere-se a <strong>variedade de dados e fontes que voc\u00ea trabalha<\/strong>. Quanto mais variados forem as fontes e os dados analisados melhor e mais completo ser\u00e1 o processo. Em contrapartida, quanto mais dados e fontes voc\u00ea manipula, maior \u00e9 a complexidade para trabalhar os dados.<\/p>\n<h3>Velocidade<\/h3>\n<p>O terceiro V \u00e9 sobre <strong>velocidade<\/strong> e se refere a um dos maiores desafios do Big Data. Devido ao grande volume e variedade de dados, o processamento destes dados deve ser \u00e1gil para gerar as informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias.<\/p>\n<h3>Veracidade<\/h3>\n<p>A veracidade est\u00e1 ligada diretamente ao <strong>quanto o dados coletados s\u00e3o verdadeiros<\/strong>. A grande quantidade de fontes e dados pode acabar gerando dados imprecisos ou falsos e a\u00e7\u00f5es sem a mesma efetividade que se espera, da\u00ed a import\u00e2ncia de trabalhar com fontes e dados verdadeiros.<\/p>\n<h3>Valor<\/h3>\n<p>Por \u00faltimo, o V de valor. De nada adianta gerar uma grande variedade e quantidade de dados <strong>se eles n\u00e3o ajudarem sua empresa a tomar decis\u00f5es mais acertadas<\/strong>. Por isso, uma das grandes discuss\u00f5es sobre Big Data \u00e9 sobre gerar quantidades absurdas de dados que n\u00e3o servem para auxiliar na tomada de decis\u00e3o.<\/p>\n<h2>Estrutura\u00e7\u00e3o dos dados<\/h2>\n<p>Agora que voc\u00ea j\u00e1 entendeu o que s\u00e3o e para qu\u00ea funcionam os Vs do Big Data, vamos falar um pouco sobre o que \u00e9 estrutura\u00e7\u00e3o de dados e a sua import\u00e2ncia.<\/p>\n<p>No universo dos dados existem dois tipos de dados: <strong>dados estruturados e n\u00e3o estruturados<\/strong>.<\/p>\n<p>Vamos entender um pouco melhor sobre cada um.<\/p>\n<h3>Dados estruturados<\/h3>\n<p><strong>Dados estruturados s\u00e3o aqueles que possuem uma estrutura determinada<\/strong>, com categorias, clusters e defini\u00e7\u00f5es, como localiza\u00e7\u00e3o, vendas e informa\u00e7\u00f5es sobre o perfil de clientes, contatos entre outros.<\/p>\n<p>Podemos encontrar dados estruturados em <a href=\"https:\/\/king.host\/blog\/2017\/02\/como-escolher-um-banco-de-dados\/\">bancos de dados<\/a> que mant\u00e9m uma estrutura\u00e7\u00e3o dos dados bastante clara. Softwares como ERPs, CRMs, sistemas financeiros, sistemas de RH, entre outros possuem dados estruturados.<\/p>\n<h3>Dados n\u00e3o estruturados<\/h3>\n<p>J\u00e1 os <strong>dados n\u00e3o estruturados \u00e9 o tipo de dado mais complexo de se trabalhar, uma vez que n\u00e3o existe estrutura\u00e7\u00e3o<\/strong>, sendo necess\u00e1ria interven\u00e7\u00e3o humana para sua prepara\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>Podemos encontrar dados n\u00e3o estruturados nas redes sociais, como Twitter, YouTube, Facebook, Instagram em portais de not\u00edcias etc.<\/p>\n<p>Quando falamos em interven\u00e7\u00e3o humana para prepara\u00e7\u00e3o, queremos dizer que, por exemplo, ap\u00f3s realizar um apanhado de men\u00e7\u00f5es \u00e0 sua marca nas redes sociais \u00e9 necess\u00e1rio que aconte\u00e7a uma interven\u00e7\u00e3o para analisar e categorizar os dados.<\/p>\n<h2>Tipos de dados do Big Data<\/h2>\n<p>Existem tr\u00eas tipos de dados dentro do Big Data: <strong>social data, enterprise data e personal data<\/strong>.<\/p>\n<p>Vamos conhecer cada um deles.<\/p>\n<h3>Social data<\/h3>\n<p><strong>Social data s\u00e3o dados gerados a partir das pessoas e ajudam a entender seus padr\u00f5es de comportamento<\/strong>. Dados como pesquisas no Google, comportamento nas redes sociais s\u00e3o dois exemplos de social data.<\/p>\n<h3>Enterprise data<\/h3>\n<p>S\u00e3o os <strong>dados gerados por empresas<\/strong> como dados financeiros, de recursos humanos, opera\u00e7\u00f5es, marketing etc e nos ajudam a medir a performance da empresa e entender os processos da empresa, identificando oportunidades e gargalos que podem estar impactando os resultados.<\/p>\n<h3>Personal data ou data of things<\/h3>\n<p>Um tipo de dado relativamente novo que <strong>\u00e9 gerado a partir de dispositivos inteligentes<\/strong>, como geladeiras, carros, TVs e outros dispositivos que est\u00e3o conectados \u00e0 internet e conversam entre si.<\/p>\n<p>\u00c9 atrav\u00e9s do cruzamento desses tr\u00eas tipos de dado que temos em m\u00e3os uma variedade enorme de insights que podem mudar o rumo do seu neg\u00f3cio.<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/king.host\/blog\/2018\/03\/visualizacao-de-dados-matplotlib\/\">Visualiza\u00e7\u00e3o de dados em Python: Matplotlib<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2>Como aplicar o Big Data na sua empresa?<\/h2>\n<p>Voc\u00ea j\u00e1 entendeu que o Big Data se apoia em preceitos bem definidos, que a variedade e quantidade de dados e fontes s\u00e3o o que fazem a diferen\u00e7a, agora deve estar se perguntando como aplicar no dia a dia e tirar ideias e informa\u00e7\u00f5es para tomar melhores decis\u00f5es, certo?<\/p>\n<p>A resposta est\u00e1 em um outro conceito que vem crescendo muito nos \u00faltimos anos: a <strong>an\u00e1lise de dados<\/strong>.<\/p>\n<p>Sem ela os incont\u00e1veis bytes de dados s\u00e3o apenas n\u00fameros e textos sem sentido. <strong>Sem uma an\u00e1lise correta e criteriosa \u00e9 imposs\u00edvel gerar informa\u00e7\u00f5es valiosas e direcionar os esfor\u00e7os da sua empresa em um caminho mais certeiro<\/strong>. Por isso, a an\u00e1lise de dados anda lado a lado do Big Data.<\/p>\n<p><strong>Analisar os dados \u00e9 examinar criteriosamente na tentativa de encontrar informa\u00e7\u00f5es relevantes que indiquem padr\u00f5es, comportamentos ou dire\u00e7\u00f5es que sua empresa pode seguir.<\/strong><\/p>\n<p>Na sua empresa em quais \u00e1reas o Big Data j\u00e1 \u00e9 utilizado? Conta pra gente nos coment\u00e1rios.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Vem conhecer mais sobre o que \u00e9 Big Data e como ele pode ajudar sua empresa a ter mais sucesso. \u201cDados s\u00e3o o novo petr\u00f3leo\u201d talvez seja a frase que repetida nos \u00faltimos anos. E faz muito sentido, n\u00e3o \u00e9 mesmo? Afinal de contas, estamos vivendo a era de ouro dos dados. 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