{"id":80844,"date":"2024-07-18T18:18:15","date_gmt":"2024-07-18T18:18:15","guid":{"rendered":"https:\/\/mailrelay.com\/glosario\/big-data\/"},"modified":"2024-07-18T18:18:15","modified_gmt":"2024-07-18T18:18:15","slug":"big-data","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/mailrelay.com\/pt\/glossario\/big-data\/","title":{"rendered":"Big data"},"content":{"rendered":"

Big data <\/em> \u00e9 o processo que permite trabalhar com grandes quantidades de dados, capacidade essa que excede a presente nos aplicativos convencionais para capturar, processar e armazenar essas informa\u00e7\u00f5es em um tempo razo\u00e1vel.<\/p>\n

Por esse motivo, o conceito de Big Data traz consigo infraestruturas, tecnologias e servi\u00e7os criados explicitamente para poder gerenciar esse grande volume de informa\u00e7\u00f5es e agregar valor a elas em tempo recorde.<\/p>\n

1. para que serve big data?<\/h2>\n

Big Data \u00e9 usado para tomar decis\u00f5es relevantes com base nas informa\u00e7\u00f5es previamente obtidas e processadas de acordo com nossas necessidades. Para esse processamento, v\u00e1rios m\u00e9todos anal\u00edticos s\u00e3o usados para combinar e isolar as informa\u00e7\u00f5es da forma mais confi\u00e1vel poss\u00edvel. Big Data pode ser aplicado a praticamente qualquer campo. Aqui est\u00e3o alguns de seus usos mais comuns:<\/p>\n

– Benchmarking.<\/strong> Quando o comportamento do cliente \u00e9 conhecido e pode ser observado em tempo real, \u00e9 poss\u00edvel comparar seus padr\u00f5es de comportamento atuais para identificar oportunidades.<\/p>\n

– Aprendizado de m\u00e1quina. <\/strong> O aprendizado de m\u00e1quina (machine learning<\/em>) utiliza big data para desenvolver modelos de aprendizado autom\u00e1tico para grandes quantidades de dados sem a necessidade de interven\u00e7\u00e3o humana (ou com interven\u00e7\u00e3o m\u00ednima).<\/p>\n

– Desenvolvimento de produtos.<\/strong> Com base em produtos anteriores ou atuais, s\u00e3o criados modelos preditivos para novos produtos e servi\u00e7os por meio da classifica\u00e7\u00e3o dos principais elementos.<\/p>\n

– Escalabilidade <\/a> e previs\u00e3o de falhas.<\/strong> O Big Data pode prever problemas antes que eles ocorram usando a an\u00e1lise de dados (tanto dados estruturados quanto dados n\u00e3o estruturados ou semiestruturados) e solucion\u00e1-los concentrando-se nas \u00e1reas mais prov\u00e1veis de gerar problemas.<\/p>\n

– Experi\u00eancia do cliente.<\/strong> Com o big data, os dados podem ser obtidos de v\u00e1rias fontes (redes sociais, navega\u00e7\u00e3o na Web, uso de terminais m\u00f3veis etc.), o que permite a personaliza\u00e7\u00e3o e a tomada de decis\u00f5es mais eficientes.<\/p>\n

– Fraude.<\/strong> A capacidade do Big Data de identificar padr\u00f5es de dados suspeitos ou incomuns permite a detec\u00e7\u00e3o e a preven\u00e7\u00e3o de fraudes.<\/p>\n

2. Os 5 \u201cVs\u201d do Big Data<\/h2>\n

Para gerenciar corretamente a enorme quantidade de dados tratados com Big Data, \u00e9 necess\u00e1rio conhecer as cinco dimens\u00f5es que comp\u00f5em o Big Data, os chamados 5 V’s. S\u00e3o elas:<\/p>\n

Volume<\/h3>\n

A quantidade de dados gerados est\u00e1 aumentando continuamente e, \u00e0 medida que os bancos de dados crescem, os aplicativos e a arquitetura criados para dar suporte \u00e0 coleta e ao armazenamento de dados devem crescer\/evoluir.<\/p>\n

Velocidade<\/h3>\n

Imediatismo \u00e9 fundamental, pois os dados s\u00e3o gerados em alta velocidade e grande parte deles se tornar\u00e1 obsoleta em pouco tempo, perdendo seu valor quando dados mais recentes forem obtidos.<\/p>\n

Por esse motivo, a velocidade de an\u00e1lise \u00e9 uma das caracter\u00edsticas fundamentais do gerenciamento de dados em larga escala e, portanto, os algoritmos cada vez mais complexos devem ser r\u00e1pidos no processamento das informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Variedade<\/h3>\n

Como os dados s\u00e3o provenientes de diferentes locais e cen\u00e1rios (redes sociais, celulares, arquiteturas propriet\u00e1rias etc.) e em diferentes formatos (imagens, v\u00eddeo, texto e \u00e1udio), essa variedade torna sua coleta, armazenamento e classifica\u00e7\u00e3o um desafio.<\/p>\n

Veracidade<\/h3>\n

Conhecer a confiabilidade das informa\u00e7\u00f5es coletadas \u00e9 de vital import\u00e2ncia, pois elas podem estar incompletas ou provir de fontes que n\u00e3o s\u00e3o totalmente verificadas (redes sociais). Portanto, dependendo dos aplicativos para os quais essas informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o utilizadas, a filtragem eficaz \u00e9 de vital import\u00e2ncia e oferece uma vantagem competitiva em todos os aspectos.<\/p>\n

Valor<\/h3>\n

A dimens\u00e3o de valor refere-se \u00e0s informa\u00e7\u00f5es \u00fateis que podem ser extra\u00eddas dos dados depois de processados e analisados; geralmente, \u00e9 necess\u00e1rio um grande volume de dados para obter uma quantidade realmente pequena de informa\u00e7\u00f5es valiosas. O valor \u00e9 a base do conhecimento, o que resulta na tomada da a\u00e7\u00e3o correta ou da decis\u00e3o correta.<\/p>\n

3. Benef\u00edcios da an\u00e1lise de Big Data<\/h2>\n

Depois de tudo o que foi mostrado, \u00e9 muito prov\u00e1vel que voc\u00ea esteja se perguntando: quais s\u00e3o os benef\u00edcios de trabalhar com Big Data? Bem, a verdade \u00e9 que h\u00e1 v\u00e1rios, entre os quais se destacam:<\/p>\n

    \n
  • Eles s\u00e3o um conjunto de tecnologias muito \u00e1geis e flex\u00edveis que fornecem solu\u00e7\u00f5es para a enorme quantidade de dados que est\u00e1 sendo coletada constantemente.<\/li>\n
  • O software utilizado geralmente \u00e9 de c\u00f3digo aberto ou de dom\u00ednio p\u00fablico, o que nos permite ter uma grande comunidade de desenvolvedores que aprimoram os sistemas e processos sem custo, e at\u00e9 mesmo locais espec\u00edficos para solucionar d\u00favidas.<\/li>\n
  • Confiabilidade, velocidade e baixos custos, em compara\u00e7\u00e3o com o que uma infraestrutura de armazenamento tradicional implicaria. Em geral, voc\u00ea paga apenas pelo que consome.<\/li>\n
  • O Big Data \u00e9 dimension\u00e1vel, portanto, se seus dados crescerem, voc\u00ea poder\u00e1 adicionar mais atores para processar todos os dados coletados. Em outras palavras, cresce \u00e0 medida que seu projeto cresce.<\/li>\n
  • Atende aos objetivos. Bem executado, o Big data ajuda a atingir os objetivos pretendidos desde que o processo tenha sido realizado de forma eficiente em todas as suas fases e nos permitir\u00e1 tirar conclus\u00f5es com uma base s\u00f3lida e previs\u00f5es futuras.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"template":"","class_list":["post-80844","glossary","type-glossary","status-publish","hentry"],"yoast_head":"\nBig data - Mailrelay<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Big data \u00e9 o processo que permite trabalhar com grandes quantidades de dados\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/mailrelay.com\/pt\/glossario\/big-data\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Big data - Mailrelay\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Big data \u00e9 o processo que permite trabalhar com grandes quantidades de dados\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/mailrelay.com\/pt\/glossario\/big-data\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Mailrelay\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/Mailrelay\/\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@mailrelay\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Est. tempo de leitura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"4 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/mailrelay.com\/pt\/glossario\/big-data\/\",\"url\":\"https:\/\/mailrelay.com\/pt\/glossario\/big-data\/\",\"name\":\"Big data - 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