O conceito de Big Data pode parecer novo, mas a sua história começa entre as décadas de 60 e 70, com os primeiros data centers e o desenvolvimento de bancos de dados relacionais. Como a evolução da tecnologia e o surgimento da internet, seu valor foi potencializado. Em 2005 profissionais da área começaram a notar a quantidade de usuários de dados gerados por serviços online e, no mesmo ano, surgiu o Hadoop – estrutura de código aberto essencial para o crescimento do Big Data.

Mas, na prática, o que é o Big Data? 

Uma simples analogia: vamos supor que os engenheiros de uma cidade construam uma praça em um centro comercial. Foram construídos caminhos de forma que os transeuntes atravessem a praça e, ao mesmo tempo, sintam-se atraídos a visitar alguns dos estabelecimentos comerciais que ali estão. A partir de observação, os engenheiros notam que essas pessoas não estão fazendo o trajeto desejado: estão passando pela grama por qualquer motivo. São ps dados que indicam os caminhos preferidos das pessoas e, com isso, pode-se adaptar o projeto da praça e potencializar os negócios que estão nessa região.

O grande segredo do Big Data são as estratégias de coleta e aplicação desses dados de forma inteligente para que se obtenha os resultados obtidos. O Facebook, por exemplo, tem aproximadamente 2.8 bilhões de usuários mensalmente. Já imaginou a quantidade de dados que esses usuários deixam ao utilizar a rede social?

E como as empresas trabalham com esses dados? 

São três conceitos primordiais para que se tenha uma aplicação bem-sucedida:

• Volume:

A quantidade de dados importa! Como serão processar grandes volumes de dados para que se gere valor?

• Velocidade:

É necessário que o processamento, análise e devolução dos dados seja ágil!

• Variedade:

A variedade em relação aos tipos de dados que estão disponíveis é crucial. São pelo menos três tipos: estruturados, semiestruturados e não estruturados.

Nos últimos anos, com o aumento de tráfego nas redes sociais surgiram mais dois Vs: valor e veracidade. Esses dois conceitos mais recentes são interdependentes, uma vez que a veracidade se refere à procedência daquele fato, que ocasiona em sua definição de dados de alto ou baixo valor.

Exemplos de aplicação de uso de Big Data: 

1. Desenvolvimento de produtos
2. Manutenção preditiva
3. Experiencia do cliente
4. Fraude e conformidade
5. Machine learning

Aplicação de Big Data com a Blue! 

E aí, você já sabia de tudo isso? Na próxima quinta feira o nosso professor Marcus Silva da Blue EdTech produzirá um conteúdo falando mais sobre a aplicação do Big Data no nosso cotidiano. Fique de olho nas nossas redes sociais para ver o quanto esse conceito faz parte do nosso cotidiano!

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