Entenda o que é Big Data, os 5 V’s (Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade, Valor) e o estudo de caso da Nestlé.

Big Data é um termo amplamente utilizado na atualidade para nomear conjuntos de dados muito grandes ou complexos, que os aplicativos de processamento de dados tradicionais ainda não conseguem lidar.

Os desafios desta área incluem: análise, captura, curadoria de dados, pesquisa, compartilhamento, armazenamento, transferência, visualização e informações sobre privacidade dos dados.
Este termo muitas vezes se refere ao uso de análise preditiva e de alguns outros métodos avançados para extrair valor de dados, e raramente a um determinado tamanho do conjunto de dados. Maior precisão nos dados pode levar à tomada de decisões com mais confiança. Além disso, melhores decisões podem significar maior eficiência operacional, redução de risco e redução de custos.

5 V’s – Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor
Volume: O conceito de volume no Big Data é melhor evidenciado pelos fatos do cotidiano: diariamente, o volume de troca de e-mails, transações bancárias, interações em redes sociais, registro de chamadas e tráfego de dados em linhas telefônicas. Todos esses servem de ponto de partida para a compreensão do volume de dados presentes no mundo atualmente.

Velocidade: Você cruzaria uma rua vendado se a última informação que tivesse fosse uma fotografia tirada do tráfego circulante de 5 minutos atrás? Provavelmente não, pois a fotografia de 5 minutos atrás é irrelevante, você precisa saber das condições atuais para poder cruzar a rua em segurança. A mesma lógica se aplica a empresas, pois necessitam de dados em atuais sobre seu negócio, ou seja, velocidade.
A importância da velocidade é tamanha que em algum momento deverá existir uma ferramenta capaz de analisar os dados em tempo real. Atualmente, os dados são analisados somente após serem armazenados, mas o tempo gasto para o armazenamento em si já desclassifica esse tipo de análise como uma análise 100% em tempo real.

Variedade: O volume é apenas o começo dos desafios dessa nova tecnologia, se temos um volume enorme de dados, também obtemos a variedade dos mesmos.
Já pensou na quantidade de informações dispersas em redes sociais? Facebook, Twitter entre outros possuem um vasto e distinto campo de informações sendo ofertadas em público a todo segundo. Podemos observar a variedade de dados em e-mails, redes sociais, fotografias, áudios, telefones e cartões de crédito.
Seja qual for a discussão, podemos obter infinitos pontos de vista sobre a mesma. Empresas que conseguem captar a variedade, seja de fontes ou de critérios, agregam mais valor ao negócio.
O Big Data escalona a variedade de informações das seguintes formas: Dados estruturados, Dados semi-estruturados e Dados não estruturados.

Veracidade: Um em cada 3 líderes não confiam nos dados que recebem. Para colher bons frutos do processo do Big Data é necessário obter dados verídicos, de acordo com a realidade. O conceito de velocidade, é bem alinhado ao conceito de veracidade pela necessidade constante de análise em tempo real, isso significa, de dados que condizem com a realidade daquele momento, pois dados passados não podem ser considerados dados verídicos para o momento em que é analisado. A relevância dos dados coletados é tão importante quanto o primeiro conceito. A verificação dos dados coletados para adequação e relevância ao propósito da análise é um ponto chave para se obter dados que agreguem valor ao processo.

Valor: Quanto maior a riqueza de dados, mais importante é saber realizar as perguntas certas no início de todo processo de análise. É necessário estar focado para a orientação do negócio, o valor que a coleta e análise dos dados trará para o negócio. Não é viável realizar todo o processo de Big Data se não se tem questionamentos que ajudem o negócio de modo realístico. Da mesma forma é importante estar atento aos custos envolvidos nessa operação, o valor agregado de todo esse trabalho desenvolvido, coleta, armazenamento e análise de todos esses dados tem que compensar os custos financeiros envolvidos.

 

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