Conceito em Definição ABC

Vivemos em uma época em que os dados são abundantes. Vamos pensar um pouco sobre isso: quais dados sobre nós podem existir em Internet, flutuando no ciberespaço? Nome, apelido, talvez morada (produto de uma compra que fizemos online e que, naturalmente, teve que chegar à nossa casa), música o que ouvimos (de nossas listas do Spotify ou o que ouvimos no Soundcloud), quais artigos olhamos (produto das páginas que vemos na Amazon e outras lojas online) e muito mais.

Esta quantidade de dados, uma vez processados ​​e analisados, pode nos levar a conclusões, tanto sobre pessoas individuais quanto sobre conjuntos de população, e mesmo para diferenciá-los de acordo com suas preferências, conclusões que, por sua vez, podemos aplicar a indivíduos específicos na forma de recomendações. Para isso, o disciplina de Big data.

Nós definimos o Big data como a disciplina da ciência da computação que lida com a captura, gestão e análise de grandes conjuntos de dados, tirando conclusões desta análise e aplicando essas conclusões aos casos concreto.

Ou seja, o Big data é uma disciplina completa, e não apenas a coleta e armazenar de grandes conjuntos de dados.

Em uma época em que os dados não só não são escassos, mas em muitos casos temos mais do que gostaríamos ou que podem ser realmente úteis, o Big data trata também de como escolher os dados que realmente nos são úteis para fazer análises e tirar conclusões.

O objetivo final de Big data é obter um benefício para nossa empresa ou iniciativa.

Vejamos um caso concreto: vamos supor que temos uma loja de música online e que, pelo que nossos clientes ouvem, Armazenamos informações como o título da música, o nome do artista e o número de vezes que cada um é reproduzido. música.

Uma vez que todos esses dados tenham sido analisados, podemos chegar a várias conclusões. Digamos que vemos que cada um de nossos cliente É costume classificar suas opções musicais em um ou alguns gêneros específicos, e que podemos classificar cada um dos grupos e artistas que temos em nosso catálogo nesses gêneros.

Então, podemos usar o Big data para recomendar aos clientes de nossa loja que ouçam (e depois comprem, é claro!) músicas de determinados grupos que atendam às suas preferências.

Desta forma, oferecemos um serviço mais ajustado às preferências pessoais de cada um dos nossos clientes, tornando-o mais personalizado e, portanto, dando-lhes "sua loja" em vez de uma loja genérico.

O Big data É a disciplina que utilizam, por exemplo, nas redes sociais para sugerir páginas e perfis a seguir, ou sites de conteúdo para sugerir leituras.

Amazon é uma das empresas que exemplifica o uso de Big dataJá que a partir da análise das consultas e compras de todos os usuários deste famoso site, se conclui quais sugestões de novos produtos devem ser mostradas a cada usuário individualmente.

No entanto, deve-se notar que nem tudo o que nos é sugerido na Internet é o resultado da análise de tendências através de Big data.

Devemos também levar em consideração os acordos comerciais entre as empresas que fazem as sugestões e os fabricantes dos produtos para que sejam eles os que apareçam nas ditas sugestões.

Tecnologicamente, o uso de soluções Big data requer grande poder de processamento.

É por isso que eles se acostumam a usar sistemas de computador dedicados, como grandes servidores e instalações firmas dedicadas que firmas especializadas alugam para estudos específicos ou para clientes para uso em todo o ano.

Muitas vezes o Big data requer lidar com coleções de dados que não são totalmente estruturadas. É por isso que soluções específicas são necessárias para uso nesses tipos de aplicações.

Diz-se que perfis técnicos especializados em Big data eles estarão em alta demanda no futuro.

Em outras palavras, se você está considerando um emprego em ciência da computação, você deve pensar seriamente em se especializar na área de Big data, em que há falta de oferta para cobrir a demanda.

A coleta de dados para análise posterior não é feita apenas na Internet e nas pessoas, mas também pode ser feita por meio de sensores IoT.

Desta forma, por exemplo, podemos analisar os padrões de comportamento dos motoristas, coletando dados dos sensores de estacionamento para saber as horas de maior movimento ou os padrões de direção. movimento.

Fotos: Fotolia - lasse / georgejmclittle

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