Dados não estruturados e Big Data: qual a relação e como aplicá-los nas empresas
O desenvolvimento da tecnologia, com o passar dos anos, propiciou que o número de dados gerados através de mídias eletrônicas aumentasse. Até 2013, por exemplo, a humanidade tinha produzido 4,4 trilhões de gigabytes de informações. Segundo a empresa IDC, esse número deve saltar para 44 trilhões de gigabytes até 2020! Ou seja, um aumento de dez vezes em menos de vinte anos. O grande responsável por isso é o aumento de produção de dados não estruturados.
Contudo, grande parte das empresas ainda não se deu conta do poder que essas informações têm, nem como elas podem alavancar potencialmente os seus negócios. Antes de obterem esse conhecimento, porém, é necessário que as companhias entendam as características dos dados não estruturados, já citados anteriormente, e os dados estruturados. Confira!
A diferença entre dados estruturados e não estruturados
Antigamente, quase que a totalidade de dados aproveitados pelas empresas era do tipo estruturado. O volume dessas informações não era tão grande. No entanto, por causa da popularização da internet e do surgimento de mídias sociais houve um aumento exponencial, como mostramos no início desse artigo.
Devido à peculiaridade desses dados digitais, eles foram classificados em estruturados e não estruturados.
Dados estruturados são aqueles que possuem uma organização simples para serem recuperados. Podem ser organizados através de linhas e colunas. Geralmente são armazenados em banco de dados relacionais.
Diferentemente do caso anterior, os dados não estruturados não podem ser organizados em tabelas. Incluímos aí, informações como, comentários em redes sociais, e-mails, vídeos, imagens, textos diversos, entre outros.
Na maioria dos casos, são informações de difícil processamento e recuperação, pois não contam com componentes necessários para a sua identificação.
Dados não estruturados: um aliado dos negócios
Aquelas empresas que estão na vanguarda já se valem das informações geradas pelas mídias sociais e pela Internet das Coisas (IoT) em suas estratégias corporativas e para tomada de decisão.
No entanto, para que esses dados pudessem ser utilizados em sua plenitude, foi necessária a utilização de dispositivos específicos, capazes de processarem, manipularem, gerenciarem e armazenarem uma grande quantidade de informações obtidas através de diversas fontes. Foi assim que o conceito de Big Data nasceu.
O Big Data se tornou essencial para os negócios atuais, pois funciona como um recurso que dá mais autonomia às decisões estratégicas que são tomadas. Ele traz algumas vantagens, como a identificação dos desejos e das necessidades de clientes, possibilitando desenvolver estudos de mercado mais assertivos e desenvolver novos produtos e serviços, por exemplo.
Os 5 Vs da Big Data: Variedade, Velocidade, Volume, Valor, Veracidade
No passado, o conceito de Big Data abrangia apenas três Vs: Volume, Velocidade e Variedade. Com o passar do tempo, esse número subiu para cinco: Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor.
O especialista e autor de diversos livros da área, Bernard Marr, em seu artigo no LinkedIn, explica os 5Vs da Big Data:
Volume
Como já adiantamos ao longo desse artigo, o volume é um aspecto importante do Big Data. Já imaginou na quantidade de mensagens, curtidas, fotos e vídeos que circulam na internet diariamente? A cada minuto, no Facebook, são enviados mais de 510.000 comentários!
Velocidade
Esse pilar está relacionado com a velocidade que os dados são criados. Nesse sentido, o Big Data consegue analisá-los logo no momento em que eles são criados, sem a necessidade de armazená-los previamente.
Variedade
A variedade do Big Data refere à possibilidade de podermos utilizar os diferentes tipos de dados simultaneamente: estruturados e não estruturados.
Já dissemos que é possível organizar os dados estruturados em tabelas, mas hoje, o volume de não estruturados representa 80% do total de dados gerados. Felizmente, através do Big Data, a organização de ambos é realizada de modo semelhante.
Veracidade
Esse pilar está relacionado com a veracidade dos dados. Nesse sentido, o Big Data consegue analisar as informações, e através de estatísticas é capaz de dizer se elas estão corretas ou não.
Valor
O último V do Big Data é o valor. De nada adianta termos acesso a um grande volume de dados se não obtermos valor para o negócio.
Como implementar o Big Data no meu negócio
A Hadoop é uma plataforma de software open-source que armazena dados e executa aplicações em clusters e hardware comuns. Foi criada para ser uma solução de Big Data.
Ela é capaz de armazenar dados de qualquer tipo e conta com alto poder de processamento. Também pode lidar com diversas tarefas simultaneamente.
Desenvolvida em Java, tem como o objetivo mapear informações de forma similar a um dicionário, gerenciando quais são os dados semelhantes e armazenando tudo em um Banco de Dados próprio criado para esse fim (NoSQL).
Além da capacidade de armazenar e lidar com grandes quantidades informações, a Hadoop processa Big Data rapidamente.
Seu processamento é protegido contra falhas de hardware. Caso um nó caia, os trabalhos são redirecionamento para outros nós, garantindo que o trabalho não pare.
Para finalizar, ao contrário de bancos de dados relacionais tradicionais, não é preciso fazer um processamento prévio dos dados antes de armazená-los. A Hadoop trabalha com a quantidade de dados necessária para o seu negócio. Não importa se eles são estruturados ou não estruturados.
Com essas informações em mãos, a respeito de dados não estruturados, não espere para procurar as melhores soluções de Big Data do mercado para a evolução da sua empresa.
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