Introdução ao Big Data
Big Data, como o nome sugere, é algo relacionado a dados, onde big implica grande ou enorme. Simplificando, Big Data refere-se a grandes quantidades de dados (em termos de volume) que não podem ser digeridos (processados) com aplicativos tradicionais de processamento de dados de maneira eficaz. À medida que os dados aumentam, eles também se tornam mais complexos e requerem técnicas matemáticas e estatísticas mais avançadas e robustas para obter o que queremos dos dados.
Aqui, vamos tentar entender a Introdução ao Big Data com um exemplo: retroceder nos anos 40, sem computadores, sem telefones celulares, sem internet, sem vida digital, sem dados, certo? Bem, havia dados, mas não eram digitais. Não havia internet banking naquela época, mas havia bancos, e os bancos tinham clientes, e o cliente fez transações que foram registradas, não digitalmente, mas em papéis, contabilidade e finanças e foram feitas em papel e caneta.
Avançando para a década de 1990, a tecnologia entra em ação, computadores e telefones celulares entram no mercado, demonstrações de resultados e balanços feitos em papéis e armazenados em registros com dados de aproximadamente 500 clientes, que agora estão sendo feitos no Excel e salvos em unidades que pode armazenar mais de milhares de dados de clientes. Aqui na introdução ao big data, vamos aprender que, à medida que os dados aumentam exponencialmente, as organizações se equipam com mais poder de fogo para lidar com os dados de maneira mais eficaz. Agora, em um único dia, são gerados 2, 5 quintilhões de bytes (2.500.000 Terabytes) de dados. Isso é enorme, certo? Com o avanço da tecnologia, em um futuro próximo, quase todos os itens ao nosso redor gerarão alguns dados. Já temos sapatos inteligentes, luzes inteligentes, travesseiros inteligentes e outros gadgets disponíveis que geram dados diariamente. Portanto, a Introdução ao Big Data é uma das tecnologias vitais que desempenharão um papel importante na formação do mundo futuro.
Principais componentes do Big Data
Como discutimos acima na introdução ao big data, o que é big data, agora estamos avançando com os principais componentes do big data.
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Machine Learning
É a ciência de fazer os computadores aprenderem coisas sozinhos. No aprendizado de máquina, espera-se que um computador use algoritmos e modelos estatísticos para executar tarefas específicas sem instruções explícitas. Os aplicativos de aprendizado de máquina fornecem resultados com base em experiências anteriores. Por exemplo, hoje em dia, existem alguns aplicativos para dispositivos móveis que fornecem um resumo de suas finanças, faturas, lembram seus pagamentos e também sugestões de alguns planos de economia. Essas funções são realizadas lendo seus e-mails e mensagens de texto.
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Processamento de linguagem natural (PNL)
É a capacidade de um computador entender a linguagem humana como falada. Os exemplos mais óbvios com os quais as pessoas podem se relacionar atualmente são o google home e o Amazon Alexa. Ambos usam a PNL e outras tecnologias para nos proporcionar uma experiência de assistente virtual. A PNL está ao nosso redor, sem que percebamos isso. Ao escrever um e-mail, ao cometer erros, ele se corrige automaticamente e, atualmente, fornece sugestões automáticas para concluir os e-mails e nos intimida automaticamente quando tentamos enviar um e-mail sem o anexo que referenciamos no texto do e-mail, isso faz parte dos aplicativos de processamento de linguagem natural que estão sendo executados no back-end.
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Business Intelligence
O Business Intelligence (BI) é um método ou processo orientado pela tecnologia para obter insights analisando dados e apresentando-os de uma maneira que os usuários finais (geralmente executivos de alto nível), como gerentes e líderes corporativos, possam obter insights acionáveis a partir dele e tomar decisões de negócios informadas sobre ele.
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Computação em nuvem
Se escolhermos o nome, deve ser feito nas nuvens, bem, é verdade, aqui não estamos falando de nuvens reais, a nuvem aqui é uma referência para a Internet. Assim, podemos definir a computação em nuvem como a entrega de serviços de computação - servidores, armazenamento, bancos de dados, redes, software, análises, inteligência e muito mais - pela Internet (“a nuvem”) para oferecer inovação mais rápida, recursos flexíveis e economias de escala .
Características do Big Data
Neste tópico da Introdução ao Big Data, também mostramos as características do Big Data.
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Volume:
Para determinar o valor dos dados, é necessário considerar o tamanho, que desempenha um papel crucial. Além disso, para identificar se um determinado tipo de dados se enquadra na introdução à categoria Big Data ou não, depende do volume.
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Variedade:
Variedade significa diferentes tipos de dados de acordo com sua natureza (estruturada e não estruturada). Anteriormente, as únicas fontes de dados consideradas pela maioria dos aplicativos eram na forma de linhas e colunas, que geralmente vinham em planilhas e bancos de dados. Hoje em dia, porém, os dados são fornecidos de todas as formas que podemos imaginar, como e-mails, fotos, vídeos, áudio e muito mais.
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Velocidade:
Velocidade como o nome sugere a velocidade de geração de dados. De uma fonte, a rapidez com que os dados podem ser gerados e com que rapidez podem ser processados determina o potencial dos dados.
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Variabilidade:
Os dados podem ser variáveis, significa que podem ser inconsistentes, e não no fluxo, que interferem ou se tornam um bloqueio no manuseio e gerenciamento de dados de maneira eficaz.
Aplicações de Big Data
A análise de Big Data está sendo usada das seguintes maneiras
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Cuidados de saúde:
Atualmente, temos os dispositivos e sensores vestíveis que fornecem atualizações em tempo real da declaração de saúde de um paciente.
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Educação:
O progresso de um aluno pode ser rastreado e aprimorado pela análise adequada por meio da análise de big data.
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Clima:
Os sensores e satélites climáticos, que foram implantados em todo o mundo, coletam grandes quantidades de dados e os utilizam para monitorar as condições meteorológicas e ambientais e também prever ou prever as condições climáticas nos próximos dias.
Vantagens e desvantagens do Big Data
Como estudamos a introdução ao big data, agora entenderemos as vantagens e desvantagens do big data :
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Vantagens | Desvantagens |
| Melhor tomada de decisão | Qualidade dos dados: a qualidade dos dados precisa ser boa e organizada para prosseguir com a análise de big data. |
| Produtividade aumentada | Necessidades de hardware: o espaço de armazenamento necessário para abrigar os dados, a largura de banda da rede para transferi-los de e para os sistemas de análise, custam caro comprar e manter o ambiente de Big Data. |
| Reduzir custos | Riscos de segurança cibernética: o armazenamento de grandes quantidades de dados confidenciais pode tornar as empresas um alvo mais atraente para os ciberataques, que podem usar os dados para resgate ou outros fins ilegais. |
| Melhor atendimento ao cliente | Soluços na integração com sistemas legados: Muitas empresas antigas que estão no mercado há muito tempo armazenam dados em diferentes aplicativos e sistemas em diferentes arquiteturas e ambientes. Isso cria problemas na integração de fontes de dados desatualizadas e na movimentação de dados, o que aumenta ainda mais o tempo e as despesas de trabalho com big data. |
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Este foi um guia para Introdução ao Big Data. Aqui discutimos Introdução ao Big Data com os principais componentes, características, vantagens e desvantagens do big data. Você também pode consultar os seguintes artigos:
- Software de Análise de Big Data
- Cientista de dados vs Big Data
- Trabalhos de análise de big data