Por Dr. Kirk Borne (https:\/\/www.mapr.com\/blog\/author\/dr-kirk-borne)<\/p>\n
O que \u00e9 BigData? Existem v\u00e1rias defini\u00e7\u00f5es, quase todas focadas adequadamente no conceito de “BigData”, e n\u00e3o nos dados em si, cujo volume \u00e9 inegavelmente muito grande e, portanto, n\u00e3o particularmente informativo como caracter\u00edstica definidora ! A maioria das defini\u00e7\u00f5es do conceito de BigData, portanto, gira em torno de: (a) os 3 V’s que a caracterizam ( Volume, Velocidade e Variedade); Ou (b) a convic\u00e7\u00e3o firme de que BigData simplesmente se referem a dados que n\u00e3o s\u00e3o os mesmos que os dados coletados anteriormente. Eu tenho uma defini\u00e7\u00e3o melhor, que define o que os BigData realmente significa para o mundo de hoje. Vou explicar o que \u00e9 isso, depois de examinar as duas op\u00e7\u00f5es acima.<\/p>\n
Big Data \u00e9 grande<\/strong><\/p>\n Usando a defini\u00e7\u00e3o (a) acima, que simplesmente enumera caracter\u00edsticas de BigData (de uma maneira muito restritiva), violamos a primeira regra de defini\u00e7\u00f5es que todos aprendemos na escola: definir “como algo \u00e9 diferente” n\u00e3o \u00e9 O mesmo que definir “o que \u00e9 algo”. Exemplo: O que \u00e9 um guepardo? Resposta: Um guepardo \u00e9 o mam\u00edfero terrestre mais r\u00e1pido do mundo. Mas o que \u00e9 isso? Note que tamb\u00e9m contribu\u00ed para a caracteriza\u00e7\u00e3o mnem\u00f4nica dos BigData, introduzindo a minha lista Top 10 dos 10 V’s que caracterizam os grandes desafios de dados – mas, novamente, essas s\u00e3o caracter\u00edsticas, n\u00e3o uma defini\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Big Data \u00e9 diferentes de dados anteriores<\/p>\n Usando a defini\u00e7\u00e3o (b) do par\u00e1grafo de abertura, que tamb\u00e9m \u00e9 restritiva, acabamos com outra descri\u00e7\u00e3o relativa (neste caso, uma compara\u00e7\u00e3o negativa) – esta n\u00e3o \u00e9 uma descri\u00e7\u00e3o real ou defini\u00e7\u00e3o. Exemplo: O que \u00e9 um wolverine? Um wolverine n\u00e3o \u00e9 um lobo. Ent\u00e3o o que \u00e9?<\/p>\n Uma extens\u00e3o comum \u00e0 defini\u00e7\u00e3o (b) afirma que BigData referem-se a dados t\u00e3o grandes, t\u00e3o complexos e se movendo a uma taxa t\u00e3o alta que excede nossos recursos existentes para aquisi\u00e7\u00e3o, armazenamento, processamento, an\u00e1lise e interpreta\u00e7\u00e3o de dados. Isso \u00e9 bom, mas novamente \u00e9 uma defini\u00e7\u00e3o comparativa (relativa a outra coisa), n\u00e3o uma defini\u00e7\u00e3o real. Na verdade, usando esta defini\u00e7\u00e3o, poderia facilmente argumentar que at\u00e9 os antigos romanos tinham BigData ! Como conseq\u00fc\u00eancia desta mentalidade, h\u00e1 muitas pessoas, especialmente em seus curr\u00edculos on-line, que convenientemente afirmam ter feito BigData durante d\u00e9cadas! Mas eu digo: ” Os BigData de hoje n\u00e3o s\u00e3o os BigData de ontem! ”<\/p>\n Dados importantes s\u00e3o o seu bilhete para decis\u00f5es e descobertas controladas por dados<\/p>\n Minha defini\u00e7\u00e3o atual, melhor de BigData, e aquele que eu prefiro (n\u00e3o inteiramente porque eu o criei, mas principalmente porque eu realmente acredito nisso) \u00e9 isto: BigData \u00e9 tudo, quantificado e rastreado.<\/p>\n Tudo. Isso significa que cada aspecto da vida, do trabalho, do consumismo, do entretenimento e do jogo \u00e9 agora reconhecido como uma fonte de informa\u00e7\u00e3o digital (dados) sobre voc\u00ea, seu mundo e qualquer outra coisa que possamos encontrar. Rastreado – isso significa que n\u00e3o simplesmente quantificar e medir tudo apenas uma vez, mas faz\u00ea-lo continuamente (ou pelo menos, repetidamente). Isso inclui: rastrear seus sentimentos, seus cliques na web, seus logs de compras, sua geolocaliza\u00e7\u00e3o, seu hist\u00f3rico de m\u00eddia social, etc., ou rastrear o movimento de cada navio no mar , ou aster\u00f3ides no espa\u00e7o , ou trilh\u00f5es de part\u00edcula part\u00edcula Colis\u00f5es no Grande Colisor de H\u00e1drons, a fim de encontrar o b\u00f3son de Higgs , ou todos os casos de esp\u00e9cies invasoras em ambientes n\u00e3o ind\u00edgenas, etc., ou rastreamento de todos os carros na estrada ou de todos os motores de uma f\u00e1brica ou de cada parte em movimento. Um avi\u00e3o, etc. Consequentemente, estamos vendo o surgimento de cidades inteligentes, rodovias inteligentes, medicina personalizada, educa\u00e7\u00e3o personalizada, agricultura de precis\u00e3o e muito mais.<\/p>\n Todos esses fluxos de dados quantificados e acompanhados permitir\u00e3o decis\u00f5es mais inteligentes, melhores produtos, insights mais profundos, maior conhecimento, solu\u00e7\u00f5es \u00f3timas, produtos centrados no cliente, maior fidelidade do cliente, processos mais automatizados, an\u00e1lises preditivas e prescritivas mais precisas e melhores modelos de futuro Comportamentos e resultados nos neg\u00f3cios, governo, seguran\u00e7a, ci\u00eancia, sa\u00fade, educa\u00e7\u00e3o e muito mais.<\/p>\n Portanto, n\u00e3o fique fora da grande revolu\u00e7\u00e3o de dados porque a terminologia parece vaga ou assustadora. Concentre-se em seus objetivos de neg\u00f3cios, o que voc\u00ea est\u00e1 tentando alcan\u00e7ar, e BigData de tr\u00eas D2D ( Data-to-Decisions, Data-to-Discovery e Data-to-Dollars ). Voc\u00ea chegar\u00e1 ent\u00e3o ao maior significado dos BigData: grande valor e grande ROI = Return on Innovation !<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Por Dr. Kirk Borne (https:\/\/www.mapr.com\/blog\/author\/dr-kirk-borne) O que \u00e9 BigData? 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\nQuantificado – isso significa que estamos armazenando esse “tudo” em algum lugar, principalmente na forma digital, muitas vezes como n\u00fameros, mas nem sempre em tais formatos. No entanto, os profissionais de an\u00e1lise de dados e os cientistas de dados est\u00e3o quantificando at\u00e9 fontes de dados n\u00e3o-num\u00e9ricas tradicionais (atrav\u00e9s do reconhecimento de padr\u00f5es e caracteriza\u00e7\u00e3o de recursos em fluxos de imagem \/ v\u00eddeo, sonifica\u00e7\u00e3o em fluxos de \u00e1udio, an\u00e1lise de texto e an\u00e1lise de sentimentos em m\u00eddias sociais e outros fluxos de texto etc. ). A quantifica\u00e7\u00e3o de recursos, caracter\u00edsticas, padr\u00f5es e tend\u00eancias em todas as coisas \u00e9 permitir a minera\u00e7\u00e3o de dados, aprendizado de m\u00e1quinas, estat\u00edsticas e descobertas em uma escala sem precedentes em um n\u00famero sem precedentes de coisas. A Internet das Coisas \u00e9 apenas um exemplo (embora muito grande), mas a Internet de Tudo \u00e9 ainda mais impressionante.<\/p>\n