Big data é um termo usado para descrever as grandes quantidades de dados organizados e não estruturados com os quais as empresas precisam lidar todos os dias. Mas o que as empresas fazem com os dados é mais importante do que o tipo ou a quantidade de dados que possuem. Big data pode ser analisado para encontrar insights que ajudam você a fazer melhores escolhas de negócios e dar a você a confiança para fazer movimentos estratégicos. Neste artigo, explicaremos o que é big data, análise de big data, tecnologia, assistência médica e engenharia de big data.
O que é Big Data
Esta é uma coleção de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados que as empresas coletam. Esses dados podem ser extraídos para obter informações e usados em projetos de aprendizado de máquina, modelagem preditiva e outros usos de análises avançadas.
Os sistemas de processamento e armazenamento de big data agora são parte regular das arquiteturas de gerenciamento de dados das organizações, juntamente com ferramentas que ajudam na análise de big data. Os três Vs são frequentemente usados para descrever big data:
- o grande volume de dados disponíveis em muitos lugares;
- uma ampla variedade de tipos de dados que geralmente são armazenados em sistemas de big data; e
- a velocidade na qual muitos dados são produzidos, recebidos e processados.
Doug Laney, analista da empresa de consultoria Meta Group Inc. na época, foi a primeira pessoa a notar essas características em 2001. Depois que o Gartner comprou a Meta Group em 2005, elas se tornaram ainda mais conhecidas. Mais recentemente, veracidade, valor e variabilidade foram adicionados a diferentes descrições de “big data”.
Por que Big Data é importante?
As empresas usam big data em seus sistemas para melhorar as operações, oferecer um melhor atendimento ao cliente, fazer campanhas de marketing personalizadas e fazer outras coisas que, no final, podem aumentar a receita e os lucros. As empresas que o usam bem podem ter uma vantagem sobre as que não o fazem, porque podem tomar decisões de negócios mais rapidamente e com mais informações.
Por exemplo, big data fornece às empresas informações úteis sobre seus clientes que podem ser usadas para melhorar seu marketing, publicidade e negócios para atrair mais clientes interessados e aumentar as vendas. Você pode descobrir como os gostos dos clientes ou compradores comerciais estão mudando, observando os dados do passado e do presente. Isso permite que as empresas sejam mais responsivas ao que os clientes desejam e precisam.
Especialistas médicos usam big data para procurar sinais e fatores de risco de doenças, e os médicos os usam para ajudá-los a descobrir o que há de errado com seus pacientes. Além disso, grupos de saúde e agências governamentais podem obter informações atualizadas sobre ameaças ou surtos de doenças infecciosas a partir de uma combinação de dados de registros eletrônicos de saúde, sites de mídia social, web e outras fontes.
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O que é análise de Big Data
A análise de big data é o ato de coletar, revisar e analisar grandes quantidades de dados para encontrar tendências, insights e padrões de mercado que podem ajudar as empresas a tomar melhores decisões de negócios. Essas informações são fáceis de encontrar e usar, para que as empresas possam fazer planos rapidamente para manter sua vantagem competitiva.
Ferramentas e sistemas para inteligência de negócios (BI) ajudam os grupos a combinar dados estruturados e não estruturados de diferentes fontes. Os usuários (geralmente trabalhadores) fazem perguntas a essas ferramentas para saber como o negócio funciona e como está indo. A análise de big data emprega as quatro abordagens de análise de dados para descobrir insights relevantes e derivar soluções.
Exemplo de Big Data Analytics
Por exemplo, as empresas de saúde modernas não podem prescindir da análise de big data. Como você pode imaginar, há muitos registros de pacientes, planos de saúde, medicamentos e informações sobre vacinas para acompanhar. Ele possui uma grande quantidade de dados organizados e não estruturados, que, quando usados com análises, podem nos fornecer insights importantes. A análise de big data faz isso de forma rápida e eficaz para que os médicos possam usar os dados para fazer previsões precisas que podem salvar vidas.
Por que a análise de Big Data é importante?
A análise de big data é importante porque permite que as empresas usem seus dados para encontrar maneiras de melhorar. O aumento da eficiência em diferentes partes de uma empresa leva a operações mais inteligentes, melhores lucros e clientes satisfeitos. A análise de big data ajuda as empresas a cortar custos e produzir produtos e serviços melhores com foco no cliente.
A análise de dados nos ajuda a aprender coisas que fazem nossa sociedade funcionar melhor. A análise de big data na área da saúde não apenas rastreia e analisa registros individuais, mas também desempenha um papel importante no monitoramento dos resultados do COVID-19 em escala mundial. Ele informa aos departamentos de saúde de cada país como lidar com as vacinas e apresenta maneiras de impedir que pandemias ocorram no futuro.
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O que é tecnologia de Big Data
A tecnologia de big data é um utilitário de software. Essa tecnologia é feita principalmente para analisar, processar e extrair informações de um enorme conjunto de estruturas muito complicadas e um grande conjunto de dados. As velhas formas de lidar com a informação têm dificuldade em lidar com isso.
As tecnologias de big data são frequentemente vinculadas a outras tecnologias, como aprendizado profundo, aprendizado de máquina, inteligência artificial (IA) e Internet das Coisas (IoT), que são muito aprimoradas por eles. Quando essas tecnologias são usadas juntas, as tecnologias de big data se concentram no estudo e gerenciamento de grandes quantidades de dados em tempo real e relacionados a lotes.
Tipos de tecnologia de Big Data
Antes de chegarmos à lista de tecnologias de big data, vamos falar sobre como essa tecnologia funciona no quadro. Existem dois tipos principais de tecnologias de Big Data:
#1. Tecnologias Operacionais de Big Data
Esse tipo de tecnologia de big data inclui principalmente os dados básicos do dia a dia que as pessoas usam para processar. Dados diários, como transações na Internet, plataformas de mídia social e dados de uma empresa ou empresa específica, compreendem big data operacional. Na maioria das vezes, esses dados são uma necessidade de analisar com ferramentas que empregam tecnologias de big data. Muitas tecnologias analíticas de big data empregam “dados brutos”, que são os dados.
Aqui estão alguns exemplos específicos de tecnologias operacionais de Big Data:
- Método de reserva de passagens online para itens como ônibus, trens, voos, filmes e muito mais.
- Negociação on-line ou compras em sites de comércio eletrônico como Amazon, Flipkart, Walmart, etc.
- Dados online de sites de redes sociais como Facebook, Instagram, WhatsApp, etc.
- Em empresas multinacionais, as informações sobre trabalhadores ou altos executivos.
#2. Tecnologias Analíticas de Big Data
As pessoas costumam chamar o Big Data Analítico de uma forma aprimorada de tecnologia de Big Data. Comparado ao big data operacional, esse tipo de tecnologia de big data é um pouco mais difícil. Na maioria das vezes, big data analítico é usado quando critérios de desempenho estão sendo usados e escolhas importantes de negócios estão sendo feitas em tempo real com base em relatórios feitos pela análise de dados operacionais reais. Isso significa que essa forma de tecnologia de big data serve para investigar grandes quantidades de dados que são críticos para a tomada de decisões de negócios.
A seguir estão algumas aplicações comuns de tecnologias analíticas de big data:
- Dados de marketing de ações
- Dados sobre previsões meteorológicas e análise de séries temporais
- Os médicos podem ficar de olho na saúde de uma pessoa observando suas informações médicas.
- Bancos de dados para missões espaciais, onde todo conhecimento é muito importante
O que é Big Data Healthcare
Big data refere-se a grandes conjuntos de informações estruturadas e não estruturadas que são analisadas para encontrar ideias, tendências e padrões. Na maioria das vezes, os três Vs (volume, velocidade e variedade) são usados para descrever big data. Isso significa que ele possui muitos dados que são criados rapidamente e vêm em diferentes formas, como texto, imagens, gráficos ou filmes.
Big data na área da saúde vem de muitos lugares diferentes e é estudado para ajudar a tomar decisões, melhorar os resultados dos pacientes e reduzir custos, entre outras coisas. Registros eletrônicos de saúde (EHR), registros médicos eletrônicos (EMR), registros pessoais de saúde (PHR) e dados de ferramentas digitais de saúde amplamente usadas, como dispositivos médicos vestíveis e aplicativos móveis de saúde, são algumas das fontes mais populares de big data na área da saúde .
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Exemplos de Big Data na Saúde
Registros eletrônicos de saúde (EHRs), que geralmente incluem o histórico médico de um paciente, informações demográficas, medicamentos, imunizações, resultados de testes e notas de progresso, talvez a fonte mais comum de big data em assistência médica. No passado, essas informações eram escritas à mão em arquivos fáceis de perder, difíceis de compartilhar e, às vezes, até difíceis de ler. Agora, os EHRs tornam mais fácil para médicos e enfermeiros encontrar informações médicas importantes de um paciente e dar-lhes o melhor atendimento possível.
Pesquisadores médicos podem utilizar dados de EHR e aprendizado de máquina para antecipar complicações após cirurgia, insuficiência cardíaca e abuso de drogas.
Aplicações de Big Data na Saúde
Os profissionais da área da saúde usam “big data” para uma ampla variedade de coisas, desde estudos biomédicos até o fornecimento de medicamentos personalizados aos pacientes. A área de saúde usa big data das seguintes maneiras:
- Usando análises preditivas para criar modelos de aprendizado de máquina que podem prever a chance de um paciente contrair uma determinada doença.
- Monitorando as condições dos pacientes em uma instalação o tempo todo e enviando alertas para os profissionais médicos em tempo real.
- Melhorar a segurança em torno do processamento de dados médicos confidenciais, como reivindicações de seguro e informações médicas.
O que é Engenharia de Big Data
Os engenheiros de big data produzem, testam, analisam e avaliam os dados de uma empresa. Big data refere-se a conjuntos de dados extremamente grandes. Na economia moderna, é normal que as empresas coletem muitos dados enquanto conduzem seus negócios.
Quando usado da maneira certa, o big data pode ajudar as empresas a melhorar sua eficiência, lucratividade e capacidade de crescimento. Mas o “big data” das empresas não é útil sem um “engenheiro de big data” que construa sistemas para coletar, armazenar e extrair dados. No final, é trabalho dos engenheiros de big data ajudar as empresas a lidar com seus big data.
Responsabilidades do Trabalho de Engenharia de Big Data
Todos os itens a seguir são deveres de trabalho comuns para engenheiros de big data:
- Projeto e implementação de sistemas de software
- Criar ferramentas para coletar dados e processar esses dados
- Usando o método ETL, que significa Extrair, Transformar e Carregar,
- Desenvolvimento de estruturas de dados que satisfaçam as necessidades de negócios
- pesquisando novas maneiras de obter informações úteis e torná-las melhores
- Desenvolvimento de soluções de dados estruturados com diversas linguagens de programação e tecnologias
- Usando informações de muitos lugares para criar bons modelos de negócios
- Trabalhar ao lado de analistas de dados, cientistas de dados e outras equipes
Engenheiro de Big Data x Cientista de Dados
Os engenheiros de big data criam e mantêm tecnologias de coleta e extração de dados, ao contrário dos cientistas de dados. Os cientistas de dados analisam os dados limpos e usam diferentes modelos de previsão para descobrir o que tudo isso significa.
O que é Big Data em termos simples?
Big data são conjuntos de dados maiores e mais complexos, especialmente quando vêm de novas fontes de dados. Esses conjuntos de dados são tão grandes que as ferramentas tradicionais de processamento de dados não conseguem lidar com eles. Mas você pode resolver problemas de negócios com essas enormes quantidades de dados que não conseguia resolver antes.
O que é um exemplo de Big Data?
Big data vem de bancos de dados de clientes, sistemas de processamento de transações, papel, e-mails, registros médicos, registros de clickstream, aplicativos móveis e redes sociais.
Quais são os 7 v's de dados?
Os 7 v's incluem volume, velocidade, variedade, variabilidade, veracidade e visualização
Quais são os 3 tipos de dados?
Dados estruturados, dados não estruturados e dados semiestruturados são os três tipos de big data.
Para que o Big Data é usado principalmente?
Big data é um conjunto de tecnologias que foram feitas para armazenar, analisar e lidar com essa enorme quantidade de dados. É uma ferramenta macro que ajuda a encontrar respostas inteligentes procurando padrões no caos resultante do crescimento das informações. Ele serve a um propósito para muitas coisas, incluindo saúde, agricultura, jogos de azar e preservação do meio ambiente.
Quais são as 5 importâncias dos dados?
Eles caracterizam, calibram, verificam, validam e avaliam modelos que antecipam durabilidade estrutural de longo prazo e desempenho de materiais em ambientes hostis.
Referências
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