Big Data

Big data é um termo genérico usado para descrever conjuntos de dados extremamente grandes que são difíceis de processar e analisar em um período de tempo razoável usando métodos tradicionais. Isto posto, confira um artigo completo e explicativo sobre o que é Big Data, como funciona o Big Data e o seu significado.

O que é Big Data?

O Big Data consiste em dados estruturados, não estruturados e semiestruturados. Ele é formalmente caracterizado por seus cinco Vs: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor.

• O volume descreve a escala maciça e o tamanho dos conjuntos de dados que contêm terabytes, petabytes ou exabytes de dados.
  
• A velocidade descreve a alta velocidade com que grandes quantidades de novos dados estão sendo geradas.
  
• A variedade descreve a ampla variedade de tipos e formatos de dados que estão sendo gerados.
  
• A veracidade descreve a qualidade e a integridade dos dados em um conjunto de dados extremamente grande.
  
• O valor descreve a capacidade dos dados de serem transformados em insights acionáveis.

Exemplos

Os Big Data são provenientes de uma ampla variedade de fontes em diferentes setores e domínios.

Veja abaixo alguns exemplos de fontes de grandes conjuntos de dados e os tipos de dados que eles incluem.

Importância

O big data é importante devido ao seu potencial de revelar padrões, tendências e outros insights que podem ser usados para tomar decisões orientadas por dados.

Do ponto de vista comercial, o big data ajuda as organizações a melhorar a eficiência operacional e otimizar os recursos.

Por exemplo, ao agregar grandes conjuntos de dados e usá-los para analisar o comportamento do cliente e as tendências do mercado, uma empresa de comércio eletrônico pode tomar decisões que levarão ao aumento da satisfação e da fidelidade do cliente e, por fim, da receita.

Os avanços nas ferramentas de código aberto que podem armazenar e processar grandes conjuntos de dados melhoraram significativamente a análise de Big Data.

As comunidades ativas do Apache, por exemplo, têm sido frequentemente creditadas por facilitar o uso do Big Data pelos novatos para resolver problemas do mundo real.

Tipos de Big Data

Os Big Data podem ser categorizados em três tipos principais: dados estruturados, não estruturados e semiestruturados.

• Big data estruturado: É altamente organizado e segue um esquema ou formato predefinido. Normalmente, são armazenados em planilhas ou bancos de dados relacionais. Cada elemento de dados tem um tipo de dados específico e está associado a campos e tabelas predefinidos. Os dados estruturados são caracterizados por sua consistência e uniformidade, o que facilita a consulta, a análise e o processamento usando sistemas tradicionais de gerenciamento de banco de dados.
  
• Big data não estruturado: Não tem uma estrutura predefinida e pode ou não estabelecer relações claras entre diferentes entidades de dados. A identificação de padrões, sentimentos, relacionamentos e informações relevantes em dados não estruturados normalmente requer ferramentas avançadas de IA, como processamento de linguagem natural (NLP), compreensão de linguagem natural (NLU) e visão computacional.
  
• Big data semiestruturado: contém elementos de dados estruturados e não estruturados. Ele possui uma estrutura organizacional parcial, como arquivos XML ou JSON, e pode incluir arquivos de registro, dados de sensores com registros de data e hora e metadados.

Na maioria dos casos, os dados de uma organização são uma mistura dos três tipos de dados.

Por exemplo, um grande conjunto de dados de um fornecedor de comércio eletrônico pode incluir dados estruturados de dados demográficos de clientes e registros de transações, dados não estruturados de feedback de clientes em mídias sociais e dados semiestruturados de comunicação interna por e-mail.

Desafios

A evolução do Big Data desde o início do século tem sido uma montanha-russa de desafios seguidos de soluções.

No início, um dos maiores problemas com os grandes volumes de dados que estavam sendo gerados na Internet era que os sistemas tradicionais de gerenciamento de bancos de dados não foram projetados para armazenar o grande volume de dados produzidos pelas empresas à medida que se tornavam digitais.

Na mesma época, a variedade de dados tornou-se um desafio considerável.

Além dos dados estruturados tradicionais, a mídia social e a IoT introduziram dados semiestruturados e não estruturados na mistura.

Como resultado, as empresas tiveram que encontrar maneiras de processar e analisar com eficiência esses tipos de dados variados, outra tarefa para a qual as ferramentas tradicionais não eram adequadas.

À medida que o volume de dados aumentava, também crescia a quantidade de informações incorretas, inconsistentes ou incompletas, e o gerenciamento de dados tornou-se um obstáculo significativo.

Não demorou muito para que os novos usos de conjuntos de dados extremamente grandes levantassem uma série de novas questões sobre privacidade de dados e segurança das informações. As organizações precisavam ser mais transparentes sobre os dados que coletavam, como os protegiam e como os utilizavam.

Normalmente, tipos de dados diferentes precisam ser combinados em um formato único e consistente para análise de dados.

A variedade de tipos e formatos de dados em grandes conjuntos de dados semiestruturados ainda representa desafios para a integração, análise e interpretação de dados.

Por exemplo, uma empresa pode precisar combinar dados de um banco de dados relacional tradicional (dados estruturados) com dados extraídos de publicações em mídias sociais (dados não estruturados).

O processo de transformar esses dois tipos de dados em um formato unificado que possa ser usado para análise pode ser demorado e tecnicamente difícil.

Os avanços no aprendizado de máquina e na inteligência artificial (IA) ajudaram a enfrentar muitos desses desafios, mas não estão isentos de suas próprias dificuldades.

Ferramentas de Big Data

Lidar com grandes conjuntos de dados que contêm uma mistura de tipos de dados requer ferramentas e técnicas especializadas, adaptadas para lidar e processar diversos formatos de dados e estruturas de dados distribuídas. As ferramentas mais populares incluem:

Azure Data Lake: Um serviço de nuvem da Microsoft conhecido por simplificar as complexidades da ingestão e do armazenamento de grandes quantidades de dados.

Beam: um modelo de programação unificado de código aberto e um conjunto de APIs para processamento de lote e fluxo em diferentes estruturas de Big Data.

Cassandra: banco de dados NoSQL distribuído, altamente escalável e de código aberto, projetado para lidar com grandes quantidades de dados em vários servidores de commodities.

Databricks: Uma plataforma de análise unificada que combina recursos de engenharia de dados e ciência de dados para processar e analisar grandes conjuntos de dados.

Elasticsearch: Um mecanismo de pesquisa e análise que permite pesquisa, indexação e análise rápidas e dimensionáveis para conjuntos de dados extremamente grandes.

Google Cloud: Uma coleção de ferramentas e serviços de big data oferecidos pelo Google Cloud, como o Google BigQuery e o Google Cloud Dataflow.

Hadoop: Uma estrutura de código aberto amplamente utilizada para processar e armazenar conjuntos de dados extremamente grandes em um ambiente distribuído.

Hive: Uma ferramenta de armazenamento de dados de código aberto e de consulta semelhante a SQL que é executada sobre o Hadoop para facilitar a consulta e a análise de grandes conjuntos de dados.

Kafka: Uma plataforma de streaming distribuída de código aberto que permite o processamento de dados e a troca de mensagens em tempo real.

KNIME Big Data Extensions: Integra o poder do Apache Hadoop e do Apache Spark com o KNIME Analytics Platform e o KNIME Server.

MongoDB: um banco de dados NoSQL orientado a documentos que oferece alto desempenho e escalabilidade para aplicativos de Big Data.

Pig: linguagem de script de fluxo de dados de alto nível de código aberto e estrutura de execução para processamento e análise de grandes conjuntos de dados.

Redshift: O serviço de data warehouse totalmente gerenciado e em escala de petabytes da Amazon.

Spark: Mecanismo de processamento de dados de código aberto que oferece recursos de análise e processamento de dados rápidos e flexíveis para conjuntos de dados extremamente grandes.

Splunk: Uma plataforma para pesquisa, análise e visualização de dados gerados por máquinas, como registros e eventos.

Tableau: Uma poderosa ferramenta de visualização de dados que ajuda os usuários a explorar e apresentar insights de grandes conjuntos de dados.

Talend: Uma ferramenta de integração de dados e ETL (Extract, Transform, Load) de código aberto que facilita a integração e o processamento de conjuntos de dados extremamente grandes.

Big Data e IA 

O Big Data tem estado intimamente ligado aos avanços da inteligência artificial, como a IA generativa, porque, até recentemente, os modelos de IA precisavam ser alimentados com grandes quantidades de dados de treinamento para que pudessem aprender a detectar padrões e fazer previsões precisas.

No passado, o axioma “Big data é para máquinas. Dados pequenos são para pessoas.” era frequentemente usado para descrever a diferença entre big data e small data, mas essa analogia não é mais verdadeira.

À medida que as tecnologias de IA e ML continuam a evoluir, a necessidade de big data para treinar alguns tipos de modelos de IA e ML está diminuindo, especialmente em situações em que a agregação e o gerenciamento de conjuntos de big data são demorados e caros.

Em muitos cenários do mundo real, não é viável coletar grandes quantidades de dados para cada classe ou conceito possível que um modelo possa encontrar.

Consequentemente, tem havido uma tendência de usar modelos de base de big data para pré-treinamento e pequenos conjuntos de dados para ajustá-los.

A mudança do big data para o uso de dados pequenos para treinar modelos de IA e ML é impulsionada por vários avanços tecnológicos, incluindo a aprendizagem por transferência e o desenvolvimento de modelos de aprendizagem de disparo zero, disparo único e poucos disparos.