O mundo de hoje está cada vez mais digitalizado, e com as redes de dados 5G a promessa é que não apenas as pessoas, mas também os mais diversos dispositivos estarão conectados. A quantidade de dados que as empresas terão que lidar só cresce com o tempo. Mas muitas empresas não se dão conta que possuem um problema de big data, ou simplesmente não o consideram como de big data.
Não fazer frente aos desafios de big data pode resultar em um incremento gradual de custos, assim como na redução de produtividade e competitividade.
Uma estratégia de big data adequada pode ajudar as empresas a reduzir custos e aumentar sua eficiência operacional ao migrar as cargas de trabalho intensivas existentes para tecnologias de big data, assim como ao implementar novas aplicações para aproveitar novas oportunidades.
Entretanto, os sistemas de big data podem ser descritos não apenas em termos dos desafios de administração de dados, mas também em termos de incremento no volume, na velocidade e na variedade dos dados, na veracidade da informação coletada e no valor que podem trazer para as organizações.
Esses aspectos em geral não podem ser resolvidos facilmente com bases de dados tradicionais:
- Volume: Sair de terabytes e chegar a petabytes ou hexabytes de dados;
- Variedade: Incluir dados de uma ampla variedade de fontes e formatos, como por exemplo registros web, interações nas redes sociais, transações em linha e comércio eletrônico, transações financeiras, dispositivos móveis, sensores, etc.;
- Velocidade: As empresas e os usuários possuem requisitos cada vez mais exigentes, desde o momento em que os dados são gerados até o momento em que informação de valor é entregada aos usuários. Portanto, é necessário coletar, armazenar, processar e analisar os dados em períodos cada vez mais curtos de tempo, que saíram de uma vez ao dia antigamente e hoje chegam até em tempo real;
- Veracidade: Os dados muitas vezes se originam de fontes com pouca ou nenhuma estrutura, incompletos e/ou imprecisos. Categorizar e limpar esses dados de modo que sejam confiáveis é um grande desafio;
- Valor: O valor que se extrai dos dados também cresce na medida que a tecnologia permite sair de uma análise descritiva (O que aconteceu e por que?), passando por uma análise preditiva (Quando e como "x" voltará a acontecer?) até chegar numa análise prescritiva (O que deveria fazer se "x" acontecer?).
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