Se antes as tomadas de decisão eram baseadas na intuição de diretores e coordenadores, agora, utilizamos dados, informações estruturadas, relatórios e até mesmo ferramentas de análise em tempo real para fundamentar as mudanças de rumo no negócio. É neste cenário que o Big Data e as equipes de TI se tornaram fundamentais.

Um exemplo simples disso é que cada vez mais a área de TI é envolvida na configuração e integração de sistemas/bancos de dados para combinar e extrair as informações relevantes. Ao mesmo tempo em que os profissionais estão empenhados na criação de dashboards, extração de planilhas ou até na elaboração de análises de dados não estruturados.

Conhecer os principais termos e jargões utilizados, tanto pelos solicitantes dos dados, quanto pelas empresas que oferecem as ferramentas de análise, pode facilitar sua interação nas reuniões e nessa nova realidade das empresas.

Pensando nisso, separamos 11 termos essenciais para ajudá-lo a compreender mais sobre Big Data. Confira!

1. Algoritmo:

Utilizado para combinar, analisar dados e transformá-los em informação, o algoritmo é uma fórmula matemática ou estatística, composta por uma sequência lógica, finita e bem delimitada. Sua função é resolver determinado tipo de problema ou executar algumas tarefas sempre que as condições da fórmula estiverem presentes.

Certamente, o algoritmo mais usado no mundo é o do Google. Ele combina os termos de pesquisas inseridos pelos usuários com uma série de fatores encontrados nos milhares de sites existentes. Com isso ele entrega o resultado mais relevante para aquela condição de pesquisa.

2. Big Data:

O termo Big Data surgiu nos anos 2000 para indicar a imensa quantidade de dados que podem afetar o cotidiano das empresas e seus negócios. Para uma melhor definição de Big Data, os cientistas de dados costumam envolver 3 Vs que o caracterizam:

  • Volume: Se refere à quantidade de fontes e de dados que são coletados e armazenados diariamente
  • Variedade: Os dados podem ser numéricos, textuais, imagens, vídeos e áudios. Além disso, é possível coletar dos sistemas internos das empresas (ERP e CRM), das redes sociais ou até de seus canais de atendimento. A variedade diz respeito aos diversos formatos, estruturas e fontes que podem interferir na coleta dos dados.
  • Velocidade: A geração, coleta, armazenamento, combinação e análise dos dados devem acontecer em tempo real/hábil. Afinal, uma decisão estratégica não pode ser baseada em dados de 2014, por exemplo.

Logo, o Big Data é mais que a quantidade de dados. Ele trata de sua coleta, sistematização e entrega da informação para as áreas de negócio.

3. Business Intelligence:

A função deste termo é a otimização da tomada de decisões nas empresas, visando melhorar sua performance no mercado. Contudo, é um termo genérico que agrupa desde aplicações, ferramentas, infraestrutura e sistemas, até as melhores práticas para a obtenção e análise dos dados.

A diferença entre o Big Data e o Business Intelligence (BI) aponta que o primeiro é focado em encontrar, coletar, armazenar, combinar e sistematizar os dados, enquanto o BI está mais focado em analisar e utilizar as informações nas tomadas de decisão.  O primeiro se preocupa com os dados em si, o segundo, na forma como eles são estrategicamente utilizados na gestão do negócio.

4. Cientista de Dados:

É uma profissão recente, normalmente liderada por profissionais de TI ou estatísticos que sabem estruturar as ferramentas de Big Data para extrair e consolidar as informações mais relevantes. Ou seja, são as pessoas que sabem fazer as perguntas corretas e configurar as ferramentas para encontrar os dados que deem uma resposta.

Por ser uma nova profissão, há muito espaço para o desenvolvimento de uma carreira nessa área.

5. Dados Estruturados:

São aqueles que seguem uma lógica na maneira como são organizados e armazenados. Por exemplo, são números agrupados em linhas, colunas ou em outros tipos de padrões claros. Os dados estruturados são menos abundantes nas empresas e, quase sempre, são obtidos de seus sistemas internos ou de soluções que estão sob sua gestão, como o site.

6. Dados não estruturados:

Textos, imagens, áudios e vídeos das mais diversas fontes podem ser considerados dados não estruturados, pois não possuem uma lógica na forma como são encontrados, apesar de apresentarem certos padrões.

O principal exemplo de dados não estruturados é a análise de redes sociais para saber o sentimento dos usuários a respeito de uma marca. Essa estratégia de análise de textos e postagens é chamada de “Sentiment Analysis” e também deve estar no seu vocabulário. Certamente, o time de marketing da sua empresa irá se interessar por ela.

7. Dark Data:

Toda área tem seu lado escuro e com os dados não é diferente. O dark data é formado por dados que não servem para análise, não podem ser monetizados e nem transformados em inteligência de mercado, mas são necessários para as atividades das empresas.

Por exemplo, a coleta de CPF ou de dados do cartão de crédito para cobrança, apesar de serem essenciais para a operação, não podem ser usados para outros fins.

8. Dashboard:

São painéis que podem ser configurados pela área de TI para apresentar as principais informações – de forma simples e estruturada para os usuários finais. A função de um bom dashboard é eliminar a utilização de planilhas e diminuir as solicitações por relatórios. Por isso, da próxima vez que alguém pedir algum dado, pergunte se ele não poderia adotar uma visão padrão de algum sistema interno utilizado pela sua empresa.

9. Data Cleasing:

É a atividade de eliminar as informações inconsistentes, incorretas, incompletas ou irrelevantes para a empresa, mas que, por algum motivo, estão sendo coletadas/armazenadas em seus sistemas e banco de dados. Essa tarefa aumenta o espaço livre e libera capacidade de processamento do Big Data.

10. Data Mining:

É a aplicação de tecnologias para o reconhecimento de padrões, técnicas estatísticas e matemáticas para fazer a correlação de dados, identificar tendências e segregar dados úteis daqueles que não fazem sentido, nem dão coerência para as análises.

Em outras palavras, é separar os dados úteis da enorme quantidade de dados que a empresa produz.

11. Machine Learning:

Significa aprendizado de máquinas, ou seja, é quando um sistema se utiliza de aprendizagem profunda, redes neurais ou processamento de linguagem natural para aprender autonomamente e melhorar sua performance com base nas informações já coletadas.

Um simples exemplo é quando a infraestrutura em nuvem é configurada para aprender e se adequar automaticamente. Isso acontece por meio de um algoritmo – desligando ou ligando servidores para suportar sua carga de trabalho.

Outro exemplo mais complexo é quando uma máquina oferece atendimento a um ser humano e estrutura respostas com base nos padrões de atendimentos – que são analisados em seu banco de dados – sem precisar que um humano a ensine sobre esses padrões.

E então, leitor? Em seu cotidiano, esses termos do vocabulário de Big Data costumam ser usados? O Big Data já é uma realidade ou é apenas uma tendência para o futuro do seu negócio? Compartilhe conosco sua experiência, deixando um comentário logo abaixo.