Big Data: O que é, conceito e definição

Big Data

O termo Big Data em Tecnologia da Informação (TI) se trata sobre grandes conjuntos de dados que precisam ser processados e armazenados, o conceito do Big Data se iniciou com 3 Vs : Velocidade, Volume e Variedade.

Hoje, todas as pessoas que converso e que sabem que atuamos com Business Intelligence na Cetax Consultoria, me perguntam: E esse Big Data, hein, Marco? Eu vi até na Veja… Está todo mundo falando disso! ou “Vi que o Cientista de Dados é a profissão do futuro”, “Eu quero ser Cientista de Dados”.

Sempre penso muito antes de responder qualquer questão que foi colocada a mim. Por isso, vamos falar um pouco sobre tudo que cerca o assunto antes de grandes definições. Para quem nunca viu, abaixo está uma pesquisa feita no Google Trends. O termo é pesquisado nos EUA desde sempre, mas em 2011 houve uma explosão de pesquisas tanto aqui, quanto lá na terra do Tio Sam.

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Aqui no Brasil, vemos um crescimento constante a partir de 2012 e um pico em Maio/2013, exatamente quando a Veja publicou uma matéria sobre Big Data, não concordo com tudo que estava escrito na matéria, mas isso fica para um post a parte.

Outro gráfico interessante que coloquei abaixo é uma comparação entre as pesquisas sobre Big Data x Business Intelligence, essa pesquisa é Global. Podemos ver que o termo “Business Intelligence” reinou absoluto até o começo desse ano, onde o “Big Data” ultrapassou o termo.

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No gráfico abaixo uma comparação entre Data Warehouse x Business Intelligence x Big Data. Em 2006, “Business Intelligence” passou “Data Warehouse” e em 2013, “Big Data” passou “Business Intelligence”.

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Definição simples DO CONCEITO

Big Data pode ser definido, de maneira mais simplista, como um conjunto de técnicas capazes de se analisar grandes quantidades de dados para a geração de resultados importantes que, em volumes menores, dificilmente seria possível.

Em tese, podemos definir o conceito de Big Data como um conjunto de dados extremamente amplos que, por isto, necessitam de ferramentas especiais para comportar o grande volume de dados que são encontrados, extraídos, organizados, transformados em informações que possibilitam uma análise ampla e em tempo hábil.

 

Big Data = Grandes Dados ou Grandes Volumes de Dados?

Alguns DBAs e programadores que conheço migraram seus currículos instantaneamente de “Especialistas em Bancos de Dados” para “Especialistas em Big Data” afinal de contas trabalhavam com bancos de dados de alguns Terabytes (TBs) e teoricamente isso é Big Data. Na verdade não é simplesmente o volume de dados que define o Big Data, o conceito é calcado em um pilar de 3 itens, algumas pessoas falam em 4, mas vamos aos 3 principais:

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Volume – Volume dos Dados:

Passamos a falar muito rápido de Gigabytes para Terabytes e agora estamos falando de Petabytes e outros volumes que não vou saber colocar aqui de cabeça para vocês. Hoje são contabilizados em média 12 Terabytes de Tweets diariamente, em 2012 foram gerados cerca de 2.834 Exabytes (que são milhões de Gigabytes) a previsão é que em 2020 se gerem anualmente 40.026 Exabytes de informações.

Velocity – Velocidade:

Hoje para alguns negócios, 1 minuto pode ser muito tempo, detecção de fraudes, liberações de pagamentos, análises de dados médicos ou qualquer outra informação sensível a tempo. A maior parte dos projetos de DW/BI (Data Warehouse e Business Intelligence) ainda tem latência em D-1, ou seja, carregamos o dia anterior. Ainda acreditamos que essa solução se aplique a muitos negócios, porém, para algumas análises, quanto mais próximo do tempo real, maior pode ser o incremento de negócio.

Variety – Variedade:

Big Data também poderia ser considerado como Any Data (qualquer dado), hoje temos capacidade de capturar e analisar dados estruturados e não estruturados, texto, sensores, navegação Web, áudio, vídeo, arquivos de logs, catracas, centrais de ar condicionado, entre outros.

Uma nova série de ferramentas está se tornando parte dos projetos, são as ferramentas de machine data, dados de máquina, quase qualquer aparelho eletrônico hoje em dia tem uma estrutura de dados ou programação, o ponto é que nem todos podem ser acessados (ainda..).

 

Qual o volume de dados gerado diariamente?

  • O Facebook armazena, acessa e analisa mais de 50 petabytes de informações geradas pelos usuários, a cada mês são gerados mais de 700 milhões de minutos por mês.
  • A cada minuto são feitos uploads de 48 horas de vídeos no Youtube, ou seja, nunca ninguém conseguirá assistir todos os vídeos do Youtube.
  • Diariamente mais de 500 milhões de mensagens são enviadas pelo Twitter, com uma média de 5700 TPS (Twittes per Second ou Mensagens por Segundo), o recorde é de 143.199 TPS.
  • O Google processa diariamente mais de 3 bilhões de pesquisas em todo o mundo, sendo desse total 15% totalmente inéditas. Seu “motor” de pesquisa rastreia 20 bilhões de sites diariamente, armazenando 100 petabytes de informação. Sem contar todas as informações que as companhias geram diariamente, sejam elas estruturadas ou não.

 

O que são informações estruturas e não estruturadas?

Consideramos:

  • Informações estruturadas – aquelas que possuem algum padrão ou formato que pode ser usado na sua leitura e extração dos dados. Dados de bancos de dados, sistemas legados, arquivos texto (sejam csv, txt ou XML).
  • Informações não estruturadas – não possuem um formato padronizado para leitura, podem ser arquivos Word, Páginas de Internet/Intranet, Vídeos, áudios, entre outros.

 

Quais ferramentas? não está fácil escolher..

Ok, já sabemos o que é o termo, temos uma ideia do que ele faz, mas qual ferramenta devo escolher? Não quero desanimar ninguém, mas olhando abaixo devem ter mais de umas 100 marcas diferentes em categorias de softwares diferentes também.

Landinscape Big Data
Landinscape Big Data

Deixei os Twitters dos responsáveis pela figura (Matt Turck e Shivon Zilis) que tiveram tempo e coragem para montar o gráfico acima.

Em Maio/2013 fiz 2 cursos em Chicago-USA no TDWI (www.tdwi.org) com o Professor Krish Krishnan (@datagenius), realmente foram muito bom, um curso bem completo sobre Big Data e outro específico e mais focado no Hadoop.

Gostamos muito do Hadoop, nos parece ser uma suíte muito completa e estamos colocando nossas fichas nele, mas claro, não colocamos todas as fichas na mesma aposta, a não ser que eu tenha certeza para mandar o “All-In” como fazemos no pôquer.

Como essa aposta não é pôquer e tenho um quadro com cerca de 100 tecnologias diferentes, apostamos uma quantidade de fichas no Hadoop, mas guardamos fichas para mais apostas.

 

Existem muitas ferramentas, muitos fabricantes, muitas a definições a acontecer, as perguntas que nos fazem:

  •  Mas qual devo estudar?
  • Qual é a melhor do mercado?
  • Qual a mais usada?

Todo esse mercado ainda é muito recente, estamos falando de produtos comerciais que tem 2 ou 3 anos no máximo. Muitas definições estão acontecendo nesse momento. Sabemos que o mercado americano gera a maior parte das tendências de tecnologia mundialmente e pelo que vimos, nem eles ainda tem uma ferramenta ou uma solução principal, ainda está tudo muito fragmentado.

 

E o meu Data Warehouse, o que acontecerá?

Ainda segundo o Professor Krish Krishnan, os dados oriundos do Big Data serão complementares ao Data Warehouse existente, visto que ainda existirão sistemas legados com dados estruturados e bancos de dados, da maneira que fazemos BI hoje.

O grande desafio será integrar os dados das estratégias de BI com as de Big Data, analisar separadamente as informações não é complexo, medir Tweets, Likes do Facebook ou qualquer outro dado não estruturado individualmente.

Passará a ser um grande desafio quando cruzarmos esses dados com Notas Fiscais, Pedidos, Entregas, etc.

 

QUER TRABALHAR COM BIG DATA?

O profissional que tem interesse em trabalhar na área, deve possuir características tanto técnica como conhecimento em negócios. O caminho que recomendamos e adquirir conhecimento através das ferramentas utilizadas.

Além das ferramentas, o interessado na área deve desenvolver conhecimentos técnicos em programação, Linux e Modelagem de Dados. Conhecer sobre o negócio ou os processos da empresa e ter noções mínimas de estatísticas e matemática aplicada a dados.

As áreas de atuação de um profissional em Big Data podem ser classificadas de 3 maneiras:

 

ADMINISTRADOR

Responsável por manter os ambientes e ferramentas funcionando. Um profissional mais técnico que necessita de conhecimento em sistemas operacionais, principalmente em Linux, arquitetura de hardware e redes, a fim de, garantir melhor performance das ferramentas.

 

DESENVOLVEDOR

Responsável por desenvolver os processos de captura, transformação e carga de dados. O perfil do profissional tende a exigir conhecimentos de programação e das ferramentas utilizadas nos processos. Além disso, desenvolve novas rotinas e processos relacionados as necessidades de negócio.

 

CIENTISTA OU ANALISTA DE DADOS

Responsável por atender as demandas das áreas de negócio ou planejamento da empresa. Está mais ligada as áreas de negócios devendo ter o conhecimento das ferramentas de consulta e acesso aos dados, como noções de estatística.

 

Definições Rápidas :

Big Data Significado – Os dados que já não são facilmente tratados por tecnologias relacionais atuais, são necessárias novas técnicas como hadoop, nosql, etc. Também consideramos que tenha pelo menos 1 dos 3 V’s – Variedade, Velocidade e Volume.

Big Data Artigos – a Internet tem muitos artigos disponíveis sobre o assunto big data, mas vejam em nosso blog ( www.cetax.com.br/blog ) ou em nossa página de materiais para download (https://www.cetax.com.br/materiais-de-bi-para-download/ )

Exemplos de Big Data – Em nossos materiais, temos exemplos de big data, ou converse conosco e podemos mostrar onde usar big data no seu dia a dia – Quero Conhecer Mais

Big Data Wikipedia – as Definições do Wikipedia sempre são interessantes, veja aqui o que temos sobre o Big Data : https://pt.wikipedia.org/wiki/Big_data

Desvantagens do Big Data – talvez para empresas as desvantagens podem ser : alto custo, demora no retorno do investimento (ROI), busca por uma demanda para implantar a tecnlogia, mesmo sem ter um problema claro a ser resolvido, entre outros. Para as pessoas um problema grande, pode ser a privacidade, visto os sistemas tem coletados dados sobre todas as movimentações, perfis sociais, etc.

Big Data PDF – Acesse aqui um Material de Big Data em PDF

Big Data Analytics – veja nesse nosso artigo um comparativo entre as tecnologias : https://www.cetax.com.br/blog/data-science-vs-big-data-vs-data-analytics/

Big Data Pesquisa – O google é talvez a maior fonte de pesquisa para o assunto big data, use-o sempre !

Agradecimento

Pessoal, agradeço por conseguirem chegar até aqui! Confira outros artigos artigos:

 

Obrigado!
Marco Garcia
mgarcia@cetax.com.br
https://www.cetax.com.br

Sobre o autor

Cetax

Somos uma consultoria de Business Intelligence e Data Warehousing que atua desde 2000, guiando as empresas a transformar seus dados em valiosas informações que transformam os seus negócios.

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