{"id":47677,"date":"2022-10-29T12:54:22","date_gmt":"2022-10-29T15:54:22","guid":{"rendered":"https:\/\/advbox.com.br\/blog\/?p=47677"},"modified":"2024-02-26T15:56:42","modified_gmt":"2024-02-26T18:56:42","slug":"big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/advbox.com.br\/blog\/big-data\/","title":{"rendered":"Conceito e aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica do Big Data"},"content":{"rendered":"

O big data<\/em><\/strong> \u00e9 um dos conceitos de an\u00e1lise de dados mais conhecidos no mundo empresarial. Por isso, os gestores de escrit\u00f3rios de advocacia tamb\u00e9m precisam conhec\u00ea-lo. Isso porque, quando se tem mais informa\u00e7\u00f5es, melhor \u00e9 a decis\u00e3o sobre a metodologia a ser utilizada.<\/p>

Trata-se de uma ferramenta \u00fatil para quem precisa lidar com um imenso volume de dados. Ademais, pode auxiliar muito na tomada de decis\u00e3o dentro de um empreendimento.<\/p>

Nesse artigo, voc\u00ea aprender\u00e1 sobre big data<\/em>. Acompanhe a leitura, entenda o conceito e veja como aplic\u00e1-lo na pr\u00e1tica!<\/p>

O que \u00e9 big data?<\/h3>

Big data<\/em> significa, de modo claro e objetivo, organiza\u00e7\u00e3o de um grande volume de dados. Em protugu\u00eas, o termo significa \u201cmega dados\u201d ou \u201cgrandes dados\u201d.\u00a0<\/p>

Empreendimentos dos mais diversos portes e setores do mercado acabam acumulando uma imensa quantidade de informa\u00e7\u00f5es. Esse volume costuma aumentar conforme o tempo. Sendo assim, \u00e9 necess\u00e1rio buscar maneiras de organiz\u00e1-los estrategicamente.<\/p>

Dessa forma, o big data<\/em> surge como uma solu\u00e7\u00e3o para tratar e analisar essa grande quantidade de informa\u00e7\u00f5es, que podem ser tanto estruturadas, semi estruturadas ou n\u00e3o estruturadas. Assim, torna-se poss\u00edvel cruz\u00e1-las para se obter insights<\/em> que auxiliem nas decis\u00f5es estrat\u00e9gicas da companhia.\u00a0\u00a0<\/p>

Embora o termo se refira a um conceito de an\u00e1lise de dados<\/strong><\/a>, pode ser aplicado para tecnologias que tem como objetivo lidar com grandes volumes de informa\u00e7\u00f5es.<\/p>

Por meio do big data<\/em>, \u00e9 poss\u00edvel compreender diversos aspectos importantes para uma atua\u00e7\u00e3o estrat\u00e9gica, como: cen\u00e1rio do mercado, satisfa\u00e7\u00e3o dos clientes, necessidades do p\u00fablico-alvo, pontos fortes e fracos dos concorrentes, dentre outros.\u00a0<\/p>

Para que serve o big data?<\/h3>

Todo empreendimento pode gerar grandes quantidades de dados. Da mesma forma, os escrit\u00f3rios de advocacia<\/strong><\/a> tamb\u00e9m costumam se encontrar em um oceano de informa\u00e7\u00f5es que podem ser utilizadas em favor do neg\u00f3cio.\u00a0<\/p>

Gestores e l\u00edderes de companhias precisam enxergar os dados como uma riqueza. Isso porque eles s\u00e3o valiosos e, se forem utilizados de forma inteligente, podem trazer muitos benef\u00edcios para o futuro de suas organiza\u00e7\u00f5es.\u00a0<\/p>

\u00c9 nesse momento que o big data<\/em>, bem como as tecnologias existentes, aparecem para trabalhar com esse imenso volume de dados de forma r\u00e1pida, garantindo efici\u00eancia, agilidade e boa performance nesse processo de an\u00e1lise.\u00a0<\/p>

Em suma, o big data<\/em> serve para auxiliar gestores a trabalharem com uma grande quantidade de dados, permitindo, assim, que consigam extrair insights<\/em> e tomem decis\u00f5es embasadas em evid\u00eancias.\u00a0<\/p>

Aproveite e entenda como trabalhar com dados no seu escrit\u00f3rio de advocacia! Baixe o ebook abaixo e melhore a perfomance do seu neg\u00f3cio:<\/p>

\"decis\u00f5es<\/a><\/figure>

O que s\u00e3o os 5 V\u2019s do big data?<\/h3>

Os 5 V\u2019s do big data<\/em> formam a base para a implementa\u00e7\u00e3o dessa metodologia em qualquer neg\u00f3cio. S\u00e3o eles: volume, velocidade, variedade, variabilidade e v\u00ednculo. Veja abaixo no que consiste cada um.<\/p>

Volume\u00a0<\/h3>

Volume \u00e9 a chave inicial para entender o big data<\/em>. Isso porque \u00e9 a grande quantidade de informa\u00e7\u00f5es que se destaca nas an\u00e1lises.\u00a0<\/p>

Essa vari\u00e1vel influencia no armazenamento e na an\u00e1lise. Com o avan\u00e7o da tecnologia, se tornou mais f\u00e1cil armazenar esses dados, principalmente com a possibilidade de deix\u00e1-los na nuvem. Desse modo, as ferramentas de big data<\/em> tornam as an\u00e1lises mais simples.\u00a0<\/p>

Velocidade<\/h3>

A transfer\u00eancia e o armazenamento de dados s\u00e3o feitos em grandes velocidades. Gra\u00e7as \u00e0s ferramentas, \u00e9 poss\u00edvel trabalh\u00e1-los e atualiz\u00e1-los com agilidade e efici\u00eancia.\u00a0<\/p>

Esse ponto \u00e9 extremamente essencial. Isso porque cada vez mais fontes fornecem dados. Logo, \u00e9 necess\u00e1rio gerenciar essas informa\u00e7\u00f5es de forma r\u00e1pida e segura.\u00a0<\/p>

Variedade<\/h3>

Variedade diz respeito \u00e0s formas como os dados podem aparecer. Eles podem ser de todos os tamanhos, formas e cores, como: planilhas, documentos, imagens, v\u00eddeos, dentre diversos outros.<\/p>

Dessa forma, \u00e9 preciso compreender como armazenar e analisar cada um dos tipos.\u00a0<\/p>

Variabilidade<\/h3>

A variabilidade demonstra que as informa\u00e7\u00f5es geradas podem variar conforme o tempo. Ou seja, os elementos coletados mudam e n\u00e3o necessariamente s\u00e3o consistentes.<\/p>

Assim, dados di\u00e1rios, sazonais ou relativos a um determinado evento, por exemplo, podem sofrer com a variabilidade, o que traz desafios no gerenciamento deles.\u00a0<\/p>

V\u00ednculo<\/h3>

Quando se trabalha com um imenso volume de dados sem ter um controle, \u00e9 prov\u00e1vel que os respons\u00e1veis percam o controle e se desorganizem no momento em que for utiliz\u00e1-los.\u00a0<\/p>

Um dos desafios que existem na pr\u00e1tica \u00e9 a dificuldade de conectar e transferir informa\u00e7\u00f5es entre diversas plataformas. Isso pode gerar desordem e dificultar o trabalho de an\u00e1lise de dados com o big data<\/em>.<\/p>

Por isso, \u00e9 fundamental conectar e correlacionar os elementos e criar liga\u00e7\u00f5es, v\u00ednculos e hierarquias entre eles.\u00a0<\/p>

Como os 5 V\u2019s se relacionam?<\/h3>

Embora o conceito de big data<\/em> exista h\u00e1 muito tempo, \u00e9 nos dias de hoje que a gera\u00e7\u00e3o de dados se tornou ainda mais frequente e mais r\u00e1pida.\u00a0<\/p>

Atualmente, diversos fatores influenciam o big data<\/em>, como: smartphone<\/em>, televis\u00e3o, m\u00eddias sociais, dentre diversos outros canais que oferecem informa\u00e7\u00f5es e possibilitam a an\u00e1lise de dados.\u00a0<\/p>

Ademais, existem outros fatores, como a internet das coisas (IoT). Isso porque eletrodom\u00e9sticos, como geladeiras e carros, j\u00e1 s\u00e3o conectados, o que faz com que a quantidade de dados que os dispositivos conectados \u00e0 internet seja ainda maior.\u00a0<\/p>

Em suma, os 5 V\u2019s do big data<\/em> se relacionam muito entre si nos dias atuais. Os avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos fizeram com que a velocidade com que os dados aparecessem fosse cada vez mais r\u00e1pida. Ademais, o volume tamb\u00e9m aumentou, devido ao crescimento de aparelhos tecnol\u00f3gicos e do uso da internet.\u00a0<\/p>

Outrossim, os tempos atuais fizeram com que a an\u00e1lise de dados trabalhe com diversos formatos e tamanhos. Por fim, como as mudan\u00e7as ocorrem rapidamente, os dados tamb\u00e9m podem sofrer varia\u00e7\u00e3o. Logo, precisam ser correlacionados e organizados para n\u00e3o causar desordem no momento das an\u00e1lises.\u00a0<\/p>

Como surgiu o big data?<\/h3>

Embora o conceito tenha se popularizado mais com o advento da tecnologia<\/strong><\/a>, ele j\u00e1 existe h\u00e1 algumas d\u00e9cadas.<\/p>

O termo surgiu por volta dos anos 1960 e 1970, quando os primeiros bancos de dados foram constru\u00eddos em pa\u00edses que perceberam a import\u00e2ncia de trabalhar com as informa\u00e7\u00f5es, como os Estados Unidos.\u00a0<\/p>

Entretanto, foi no in\u00edcio dos anos 2000 que a metodologia se tornou mais palp\u00e1vel. Foi a partir da\u00ed que os profissionais e gestores envolvidos em projetos tecnol\u00f3gicos perceberam a quantidade e especificidade dos dados que eram gerados.\u00a0<\/p>

Assim, enxergaram a necessidade de utiliz\u00e1-los para obter informa\u00e7\u00f5es que podem auxiliar os neg\u00f3cios em diversos aspectos.\u00a0<\/p>

Desse modo, as primeiras estruturas para lidar com grandes volumes de dados come\u00e7aram a aparecer, como a Hadoop. Isso fez com que o investimento em big data<\/em> come\u00e7asse a ter relev\u00e2ncia.\u00a0<\/p>

Qual \u00e9 a diferen\u00e7a entre big data e small data?<\/h3>

Outro termo conhecido no universo da an\u00e1lise de dados \u00e9 o small data<\/em><\/strong><\/a>. Em portugu\u00eas, pode significar algo como \u201cpequenos dados\u201d.\u00a0<\/p>

Enquanto o big data<\/em> busca trabalhar com um grande volume de dados, o small data<\/em>, como o pr\u00f3prio nome j\u00e1 identifica, tem como foco lidar com apenas uma pequena quantidade de informa\u00e7\u00f5es.\u00a0<\/p>

Outrossim, o foco do small data<\/em> n\u00e3o est\u00e1 na quantidade, mas sim na qualidade dos dados coletados. Diante disso, o objetivo \u00e9 analisar somente as informa\u00e7\u00f5es que realmente s\u00e3o relevantes para o objetivo pretendido.\u00a0<\/p>

Para entender como o small data<\/em> funciona, imagine que, para tomar decis\u00f5es em rela\u00e7\u00e3o ao planejamento estrat\u00e9gico<\/strong><\/a> no seu escrit\u00f3rio de advocacia, voc\u00ea tenha em m\u00e3os um relat\u00f3rio imenso, de mais de 100 p\u00e1ginas, com informa\u00e7\u00f5es sobre o seu neg\u00f3cio, o mercado, os concorrentes, a persona<\/strong><\/a>, dentre outras quest\u00f5es.<\/p>

Analisar tudo seria cansativo e demorado. Al\u00e9m disso, n\u00e3o necessariamente todo o relat\u00f3rio seria \u00fatil para o problema que voc\u00ea pretende corrigir, mas somente algumas partes dele.<\/p>

Enquanto o big data<\/em> analisaria todo o relat\u00f3rio, o small data<\/em> trataria de selecionar apenas as partes em que s\u00e3o importantes para o objetivo espec\u00edfico da an\u00e1lise.<\/p>

Em s\u00edntese, big data<\/em> e small data<\/em> se relacionam e se complementam. Enquanto o primeiro passa uma vis\u00e3o geral sobre o todo, este \u00faltimo foca em uma an\u00e1lise micro, apenas nas informa\u00e7\u00f5es essenciais para tomar decis\u00f5es sobre o que se est\u00e1 avaliando.<\/p>

\"Funil
Big data: conceito, caracter\u00edsticas e aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica<\/em><\/figcaption><\/figure>

Qual \u00e9 a diferen\u00e7a entre big data e business intelligence?<\/h3>

\u00c9 comum tamb\u00e9m que algumas pessoas confundam big data<\/em> com business intelligence<\/em><\/strong><\/a> (BI). Tratam-se de metodologias completamente distintas. Contudo, podem se relacionar.<\/p>

O big data<\/em> trabalha com uma grande quantidade de dados. Nesse volume gigantesco, existem muitas informa\u00e7\u00f5es que n\u00e3o s\u00e3o relevantes e n\u00e3o trazem valor para a an\u00e1lise. Diante disso, os gestores devem recorrer ao business intelligence<\/em>.\u00a0<\/p>

O BI \u00e9 um conceito de an\u00e1lise e interpreta\u00e7\u00e3o de dados que tamb\u00e9m tem como objetivo guiar l\u00edderes a extrair insights<\/em> que auxiliam na tomada de decis\u00f5es.\u00a0<\/p>

O termo tamb\u00e9m costuma se referir a softwares que importam dados e os utilizam para gerar informa\u00e7\u00f5es sobre uma quest\u00e3o espec\u00edfica. Serve para obter ideias valiosas que podem estar escondidas no big data<\/em>.\u00a0<\/p>

Ou seja, entenda o big data<\/em> como uma grande pedra bruta, enquanto que o business intelligence<\/em> \u00e9 como se fosse um cristal que passou por um processo de limpeza e lapida\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/p>

Ambos podem se complementar e auxiliar o seu escrit\u00f3rio de advocacia a trabalhar de forma eficiente com os dados.\u00a0\u00a0<\/p>

Para entender melhor a diferen\u00e7a entre big data e BI, veja o artigo abaixo:<\/p>