Grandes
Quantidades De Informacoes Em Foco
by
Bernard Marr
As
grandes quantidades de informações irão transformar a maneira como as empresas,
o governo, e as pessoas usam as informações para tomar decisões. Há uma enorme
discussão sobre o termo “muitas Informacoes” e na minha postagem inaugural eu
escrevo sobre as linhas básicas daquilo que chamo de “O que as grandes
informações realmente significam e porque elas podem mudar o mundo”. Na
primeira postagem eu disse que estávamos vendo um aumento exponencial de
informações e dados gerados no mundo e que agora teremos a possibilidade de
lidar com estes vastos ganhos de informações para novas visões sobre os
negócios, governo, a ciência e pesquisa. De fato, em todos os aspectos de
nossas vidas e da nossa sociedade, irão ver um grande impacto em função destas informações.
O
ponto principal que destaco na segunda postagem e que “a grande revolução das Informacoes” não
se trata da quantidade de dados ou sobre elaborar tantos dados quanto possível.
Nos temos tido sempre ( ou pelo menos durante um longo tempo ) grandes e complexos
conjuntos de dados. Os negócios, a ciência, as pesquisas e os governos tem
estocados e analisado grandes conjuntos de dados durante varias décadas. Ao
mesmo tempo, analíticas avançadas, não são novas: Empresas como Wal-Mart,
agencias como a CIA, as universidades, e laboratórios de pesquisas tem
analisado enormes bancos de dados, já por muitos anos. O que faz a diferença
hoje e que agora nos podemos lidar com estas informações. Não e a quantidade de
dados que esta fazendo a diferença, mas a possibilidade de analisar grandes,
vastas e complexas quantidades de dados, que estavam além de nossas limitações
da tecnologia tradicional. Isso vai permitir ainda poder tornar grandes
informações em novos insights e visões. Esta e a razão pela qual eu prefiro
falar sobre “grandes dados analíticos” ao invés de “grandes dados”. De qualquer
maneira vamos examinar as coisas pelo ângulo desta nova possibilidade de
analisar estas novas informações.
O
que nos habilita ao entendimento dos Dados Analiticos ?
Existem
um numero de fatores que nos habilitam para a analise dos grandes dados, e o
três principais são :
1- Um armazenamento e distribuição
mais baratos de dados—quando os dados são fisicamente estocados em locais
diferentes ( incluindo os dados na nuvem ) a custos mais baixos e com conexões
via rede da internet.
2- Aumento da velocidade da rede –
onde os dados podem ser transferidos e analisados em altas velocidades.
3- Novas técnicas e software para
lidar e analisar grandes quantidades de dados distribuídos pelos sistemas—nos temos
visto a necessidade emergente das inovações, tais como Hadoop, MapReduce, e Big
Table que estão transformando a nossa habilidade para analisar grandes dados e
conjuntos complexos, sem a necessidade de super-computadores mais caros. Ao
invés disso, um monte de servidores mais aliviados podem analisar os dados
analíticos.
Sem
entrar em muitos detalhes técnicos, isso basicamente acaba permitindo a nos,
analisar maiores volumes de dados em ambos :
Nos
dados estruturados ( aqueles que nos podemos claramente colocar em corredores e
colunas das bases de dados, como pedidos , transações financeiras, inventários
de estoques, etc.), e
Dados
sem estruturação ( aqueles que nos não conseguimos armazenar facilmente e
classificar nas bases de dados, tais como conteúdos de e-mails, postagens na
mídia social, conteúdos de vídeos, fotos, gravações de voz, sons, etc.)
Mais
ainda, as analises agora, podem ser feitas sem a necessidade de adquirir ou
construir grandes sistemas em quantidade de super-computadores. Isso portanto
quer dizer que quaisquer negócios ou corpo de governos, pequenos ou grandes,(ou
de fato qualquer pessoa) agora terá condições de usar grandes e complexos dados
para melhor informar ou tomar decisões. Muitos ainda estão começando a usar dados
analíticos como complemento para seus dados tradicionais no sentido de
enriquecer e melhorar suas visões e a tomada de decisões mais inteligentes.
Entao,
como sera que os dados analíticos podem nos ajudar ?
Agora
nos vamos poder analisar grandes volumes de diferentes fontes de dados para
ganhar insights que nunca foram possíveis antes. Vamos dar uma olhada de alguns
exemplos práticos de como os dados analíticos estão ajudando a fazer o nosso
mundo mais inteligente.
Negocios
Mais Inteligentes:
Há
tantos exemplos de como os negócios estão usando os grandes dados para se
tornarem mais inteligentes. Por exemplo, o Wal-Mart, que agora terá condições
de conseguir dados dos clientes, com padrões de compras passados, e suas
informações de estoques internos, a localização de dados de aparelhos moveis,
das redes sociais, assim como a meteorologia, e fazer isso tudo em segundos,
para que possa mandar para alguém um voucher para a limpeza do local de uma
churrasqueira no seu próprio smartphone – mas somente se aquela pessoa possuir
uma churrasqueira e se o tempo estiver bom ou se ele ou ela estão disponíveis
dentro de um raio de 3 milhas de uma loja do Wal-Mart, cuja loja tem um
limpador de churrasqueiras no estoque.
Um
outro cliente meu, uma empresa líder de telecom, desenvolveu um modelo
analítico para prever a satisfação de um cliente ou o potencial de agito de um
cliente. Baseado no telefone a empresa assim como a rede social poderá se
tornar um cliente classificado dentro de diferentes categorias. Os dados analíticos
mostraram que as pessoas em uma especifica categoria tinham muito mais
probabilidades de cancelar um contrato e se mudar para o concorrente. Isso e
extremamente útil para as informações, que agora ajudam a monitorar o nível de
satisfação destes clientes e priorizar acoes preventivas.
Atletas
Mais Inteligentes:
Aqui
esta um outro exemplo do mundo dos esportes, onde os grandes dados analíticos
estão aumentando e melhorando a performances dos atletas. A equipe olímpica de
ciclismo no UK esta usando bicicletas sob medida com sensores nos pedais para a
coleta de dados da quantidade de impulsos que os pedais geram.
Isso
ira permitir que a equipe analise os dados de performance de todos os ciclistas
em todas as corridas e em todas as sessões de treinamentos. Ademais, a equipe
começou agora a integrar dados de calorias ingeridas, qualidade do sono,
qualidade do ar, níveis dos exercícios, etc. A ultima inovação agora e e
integrar as analises de postagens das mídias sociais para compreender melhor os
estados emocionais dos atletas e como isso pode impactar a performance das
pistas.
Medicos
Mais Inteligentes:
Grandes
dados analíticos estao atualmente transformando completamente os cuidados com a
saúde. Um exemplo e uma unidade hospitalar que cuida de bebes prematuros e
doentes. Agora eles estão aplicando dados analíticos em tempo real com base nas
verificações das respirações e batimentos cardíacos dos bebes nas suas
unidades. Desta maneira eles analisam os dados para identificar padrões.
Baseados nas analises o sistema agora pode prever infecções 24 horas antes que
o bebe apresente quaisquer sintomas visíveis. Isso permite uma intervenção
antecipada e o tratamento, vitais em função da fragilidade dos bebes.
Amor
Inteligente :
O
amor e um elemento importante para a felicidade humana e eu imagino que todos
nos precisamos encontrar nossa alma gêmea. Mas como podemos encontrar a nossa ?
Mesmo neste caso os grandes dados analíticos podem ajudar. Veja por exemplo o
site de encontros eHarmony. Seu criador estudou milhares de casais, e com base
nos achados, criou um modelo de dados previsíveis e analíticos, que levam em
conta 29 diferentes variáveis relacionadas com os tratos de personalidades
diferentes, os comportamentos, e aptidões sociais. Cada pessoa que entra no
site tem de completar um perfil bastante cuidadoso, o qual vai fornecer dados
para analisar o modelo para encontrar seu parceiro. Desta maneira o eHarmony
estará apto a encontrar alguém, que poderá nao ter o padrão que VC esta
acostumado a encontrar, mas os dados sugerem um bom parceiro. Outros sites de
encontros tem modelos analíticos diferentes. Veja o PerfectMatch.com, como
outro exemplo, o modelo analítico deles se parece como uma “personalidade
complementar”. Varios dos sites de encontros agora estão olhando para dados
integrados das mídias sociais e das redes para seus modelos.
Cidades
Inteligentes:
Varias
cidades agora estão usando os dados analíticos para e.g. analisar e prever
níveis de congestionamento em suas linhas e redes de transporte de dados(entre
outras coisas). Por exemplo, dados de câmeras, atualizações de trânsitos, sejam
de informações, de trens, ou ônibus ou localizações de dados, assim como
mensagens do Twitter, opu do Facebook, todas são analisadas para ter uma
compreensão real dos níveis do transito. Isso também poderá ser usado para e.g.
rever as rotas de ônibus e trens, aumentar ou diminuir a frequência do
transporte publico em rotas especificas, reorientação e optimização dos fluxos
de transito, etc.
Há
muitos exemplos que poderiam ser listados. Basicamente qualquer parte das
nossas vidas, cedo serão afetadas pelas analises dos grandes dados.
Sumario
& a próxima postagem
O
ruído e o crescimento dos grandes dados não e sobre grandes volumes dos dados
por si mesmos (mesmo aqueles que o aumento dos dados no mundo estao ajudando)
mas a nossa aptidão para analises destes dados e os tornando uteis.
Finalmente,
sem discussões sobre analisar grandes dados, principalmente se seus dados
privados, tais como postagens de mídia social, arquivos sobre cartões de
credito, e-mails, e conversas telefônicas, podem ser completos sem mencionar as
preocupações com privacidade e segurança. O debate sobre privacidade dos
grandes dados ganharam momentum com as relações de Edward Snowden, sobre como
os USA através da NSA (National Security Agency) faz a coleta de informações e
das atividades da mídia social de milhões de Americanos. Na minha próxima postagem
vou falar sobre temas de privacidade dos grandes dados. Enquanto isso, por
favor, assegure-se de me seguir, para ter a certeza de receber futuras
postagens na minha coluna “Big Data Guru” e sinta-se a vontade para se conectar
via Twitter, Facebook, e no Instituto de Estudos e Performances Avancadas.
BH
23.09.2013
Pesquisa
, Tradução , Divulgação : Miguel
Moyses Neto . Se gostou desta
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