Na era da informação todo dia surge uma coisa novas não é mesmo? Por isso é preciso estar sempre atualizado, e é a tecnologia quem nos auxilia para não ficarmos para trás. Sendo assim já ouviu falar em Big Data e no Data Science?

São programas de armazenamento e organização de dados, que podem estar auxiliando sua empresa em atividades do dia a dia. Como por exemplo, para que dados não se percam e que seja processado de forma rápida.

Quer saber como? Este artigo estará explicando sobre estes programas, a sua importância e como estar utilizando dentro do seu negócio.

O que é Big Data

Primeiramente você sabe o que é Big Data?

Ele é um sistema de banco de dados que serve para analisar grandes volumes de informações estruturados e não estruturados. Sabe aquela imensa quantidade de informações que são processados pelos softwares que sobrecarregam os sites? Então, o Big Data é o Insight para organiza-las de maneira estratégica.

Além disso, também processa aqueles dados que possuem complexidade e que normalmente processadores tradicionais não conseguem fazer ou demoram bastante.

Os 5V´S

A base do Big Data é formada por meio do chamado 5 V’S: velocidade, volume, variedade, veracidade e valor.

• Velocidade – diz a respeito aos dados que devem ser transmitidos sem precedentes e de forma hábia.
• Volume – é referente as organizações que coletam dados de fontes variadas, como por exemplo as transações financeiras.
• Variedade – se trata de dados produzidos com diversos formatos.
• Veracidade – é relacionado a fontes e qualidade dos dados.
• Valor – é o benefício que as soluções vão trazer para empresa.

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Passo a Passo do seu Processo

Para que possa entender melhor como funciona o Big Data este passo a passo explica como é realizado o seu processo.

1 – Coleta de dados: Pode ser utilizada diversas fontes como Datawarehouses, por exemplo.

2 – Armazenamento de dados: É a distribuição em sistemas e servidores diferentes. A partir disso, é garantido que cada informação exista um backup. Para o armazenamento é necessário que aja uma boa estrutura física ou uma contratação em nuvem.

3 – Organização: Cada categoria será organizada de acordo com a sua estrutura. Sendo estruturada, semi-estruturada e não-estruturada. Para que facilite o acesso e a análise das informações.

4 – Análise dos dados: É aonde ocorre a extração das informações e a interpretação baseadas em conceitos de negócios e estatísticas para verificar quais dados serão úteis.

O que é Data Science

Já o Data Science também conhecido como ciências dos dados, é o estudo das informações, do processo de captura, transformação, geração e análise dos dados. A partir disso, tira-se o conhecimento necessário dos dados em diversas formas que são fornecidos pelo Big Data ou qualquer outro sistema.

Desse modo, são responsáveis por essa atividade os cientistas de dados que por meio das disciplinas como computação, estatísticas, programação e matemática, procuram por formas novas para realizar atividades relacionadas a limpeza, preparação e organização de dados.

Passo a Passo

Para entender como funciona o Data Science vamos alguns pontos cruciais que são utilizados no processo deste trabalho. E que o mesmo venha a ser realizado obtendo resultado satisfatório.

Assim sendo, a ciência de dados juntamente com auxílio do Big Data retira as informações que são remodeladas e organizadas. Abaixo tem um passo a passo do que é feito no Data Science.

1 – Obtenha mais informações: Pegue toda e qualquer informação que conseguir como ações, horários, preços, produtos, etc.

2 – Faça perguntas inteligentes: As perguntas devem ser precisas para que receba respostas satisfatórias.

3 – Coloque os dados em uma tabela: A maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina pressupõe que os seus dados estejam em uma tabela. Cada linha será um evento ou item ou instância.

4 – Verifique a qualidade: Confira os dados nos mínimos detalhes, pois caso encontre erros possa estar fazendo as devidas correções e em casos de dados desnecessários possam ser excluído. E ainda se ambientar com cada linha e coluna.

5 – Transforme as características: Antes de entrar na aprendizagem da máquina há uma etapa que é a engenharia das características. Nesta etapa irá pegar características que já possua e combinar de maneira criativa para que realize a melhor previsão do seu objetivo.

6 – Responda as perguntas: Esta é a etapa que chega na aprendizagem da máquina. Agora é a hora de decidir a qual família de algoritmos a sua pergunta pertence. Escolher um ou mais algoritmos dentro dessa família para usar e, em seguida, girar a manivela, usando as técnicas de aprendizagem de máquina tradicionais de dividir os dados em treinamento, adaptação e teste de conjuntos de dados e otimizar os parâmetros em qualquer modelo de sua escolha.

7 – Use as respostas: Coloque os dados em um formulário para que as pessoas possam usar seja para uma tomada de decisão ou para aprender algo que ainda não saibam.

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Então, porque deve-se usá-los e seus benefícios

É preciso entender que a importância de se usar o Big Data é relacionada ao que se faz com os dados, não com a sua quantidade. Já que com ele é possível obter várias fontes e analisa-las. E dentre seus benefícios é possível reduzir custos, economizar tempo, dentre outros.

O Data Science é como uma pesquisa em que participa da formulação do problema, da hipótese e da análise de resultados. Os benefícios gerados pelo Data Science são diversos dentre alguns listáveis estão a personalização no atendimento, aumento do retorno sobre investimentos, criações de estratégias para o meio digital, agilidade nos processos e tomadas de decisões, melhoria na prestação de serviços, etc.

Mas assim como no Big Data, com o Data Science a quantidade de informações não é tão relevante, e sim o que irá fazer para impulsiona-las. Por isso, é capaz de ajudar por meio dos estudos destas informações e trabalhando sobre elas, fazendo-as fluírem melhor dentro de uma empresa.

Portanto, tanto o Data Science quanto o Big Data são sistemas de inteligência artificial. O Big Data para analisar os grandes volumes de dados e o Data Science para estudar esses dados e buscar organizá-los.