Big Data é o conjunto de informações presentes nos bancos de dados de servidores e empresas, que pode ser acessado e possui interligações entre si. Ou seja, que está disponível na rede mundial de computadores e pode ser acessado remotamente.
Para ficar mais claro, o Youtube é um exemplo de BD, disponibilizando diversos vídeos presentes em um banco de dados disponível para usuários acessarem.
Outro exemplo é a Wikipédia, com textos disponíveis em bancos de dados para consultas online. Porém, o Big Data não se resume apenas a bancos de dados e informações online.
Segundo a Lisa Arthur, contribuidora da revista Forbes, diversos CMO’s e CIO’s concordam que Big Data é todo e qualquer dado que pode ser coletado sobre uma empresa ou um assunto.
É uma coleção de informações de fontes tradicionais e digitais internas e externas à sua empresa, que representam uma fonte de descoberta e análise contínuas. Apesar de os meios digitais reinarem quando o assunto é acúmulo de dados, as grandes empresas afirmam que não devem deixar de lado informações de compra e venda, registros financeiros e canais de interação não-digitais, como call centers e até telemarketing. Tudo isso pode ser fonte de dados para ajudar a sua empresa a crescer.
O conceito do Big Data ganhou uma abordagem nova no começo dos anos 2000, quando Doug Laney escreveu um artigo que hoje é a definição mais conhecida de Big Data.
Doug separou a ideia em 5 V’s que vamos ver logo abaixo.
A crescente dos dados disponíveis e os modelos just in time de negócio, tornaram indispensáveis uma forma de análise em tempo real de grandes quantidades de dados.
Que é a grande diferença entre aplicar a ideia de BD na sua empresa, e armazenar informações sem qualquer tipo de organização ou análise.
O que são os 5 V’s do Big Data
Atualmente, podemos dividir o Big Data em 5 V’s que formam a base para a implementação do conceito em qualquer empresa. São eles: Volume, Velocidade, Variedade, Variabilidade e Vínculo. Vamos explicar em detalhes cada um deles abaixo.
Volume
Volume é o ponto de partida para entender o BD.
Os 2,5 quintilhões de dados criados diariamente causam um volume de informações impressionante das mais diversas fontes. Acompanhamento de leads e clientes, redes sociais, interações em sites e blogs, histórico de compra, cliques e muito, muito mais. O volume de informações influencia em dois pontos principais: armazenamento e análise.
Com a expansão diária de servidores, ficou muito mais fácil armazenar esses dados, principalmente com a compressão de arquivos e possibilidade de disponibilizá-los na nuvem. Já a análise se torna cada vez mais simples, principalmente com o uso de ferramentas próprias para o Big Data.
Velocidade
Dados são transferidos, armazenados e baixados em velocidades altíssimas! E não estamos falando da velocidade da sua conexão com a internet, mas sim como esse conteúdo é trabalhado, atualizado e expandido rapidamente. Cada vez mais fontes fornecem dados, o que torna necessário o gerenciamento dessas informações em tempo real, de forma rápida e segura.
Variedade
Dados aparecem com todas as formas, cores e tamanhos. Podem ser planilhas, dados estruturados, ou somente documentos de texto, vídeos e imagens.
É preciso entender as variedades existentes e como cada uma deve ser analisada e armazenada.
Variabilidade
A velocidade e variedade dos dados crescem constantemente, mas, adicionalmente, esses elementos mudam e não são necessariamente consistentes. Imagine as mídias sociais, como elas vão gerar informações de forma regular? Elas são totalmente dependentes das ações dos usuários e, mesmo parecendo, não ficamos 24 horas por dia conectados.
A ideia de variabilidade também pode ser aplicada a dados diários, sazonais e relativos a eventos específicos, o que gera um grande volume de informações e traz desafios no gerenciamento.
Vínculo
Com um volume tão grande de dados, é muito provável que você perca o controle de tudo na hora que realmente precisar. Um dos principais motivos disso é a dificuldade de conectar e transformar informações através de diferentes plataformas. Portanto, é preciso conectar e correlacionar os elementos, criar hierarquias e ligações múltiplas para os dados, ou seja, criar vínculos entre eles.
