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O segredo dos três Vs: por que o volume, a variedade e a velocidade do big data são tão importantes?
Com o desenvolvimento da ciência e da tecnologia, o big data se tornou um dos temas mais quentes da atualidade. Big data não é apenas uma simples coleção de enormes dados, mas também a chave para análises aprofundadas e inovação em todas as esferas da vida. Então, por que os três V’s de “volume”, “variedade” e “velocidade” do big data são tão importantes? Como esses fatores afetam a tomada de decisões corporativas e a inovação?
Big data refere-se principalmente a conjuntos de dados que são muito grandes ou complexos para serem processados por software de processamento de dados tradicional. O volume de dados (Volume), a diversidade (Variedade) e a velocidade (Velocidade) são indicadores importantes para avaliar o valor dos dados.
Em primeiro lugar, a capacidade é uma das características básicas do big data. À medida que a tecnologia avança, a quantidade de dados gerados todos os dias aumenta exponencialmente. Por exemplo, de acordo com as previsões, o volume global de dados crescerá de 4,4 Zettabytes (zetabyte) em 2013 para 44 ZB em 2020, e deverá atingir 163 ZB em 2025. Isto significa que as empresas e organizações devem encontrar formas eficazes de armazenar, organizar e analisar estas enormes quantidades de dados. Quer se trate de tecnologia da informação, cuidados médicos, finanças ou negócios, quanto maior for a quantidade de dados, mais insights e previsões aprofundados podem fornecer.
"A qualidade e o tamanho dos dados podem afetar diretamente a precisão dos resultados da análise."
Diversidade descreve a fonte e o formato dos dados. Os dados de hoje não são apenas dados estruturados, como tabelas em bancos de dados, mas também dados semiestruturados (como JSON ou XML) e dados não estruturados (como texto, imagens e vídeos). Esta diversidade permite que as empresas explorem diferentes fontes de dados, enriquecendo a amplitude da análise. A integração eficaz desses dados permite que as empresas obtenham uma visão mais abrangente e tomem melhores decisões de negócios.
A velocidade está intimamente relacionada à frequência de geração de dados. No contexto do big data, o requisito de velocidade não é mais “Eu gerei os dados”, mas “Posso usar os dados em tempo real”. Por exemplo, a negociação de alta frequência na indústria financeira requer uma análise rápida de grandes quantidades de dados, a fim de capturar oportunidades momentâneas no mercado. Com o desenvolvimento da ciência e da tecnologia, a procura de dados em tempo real tornou-se cada vez mais urgente, e as empresas devem enfrentar o desafio de como processar e analisar estes dados de forma eficiente.
“Com o advento da era do big data, a demanda por dados das empresas mostrou uma aceleração sem precedentes.”
No entanto, embora o valor fornecido pelo big data não possa ser subestimado, a autenticidade dos dados também é uma questão que não pode ser ignorada. A precisão e integridade dos dados afetam diretamente os resultados da análise e têm um impacto profundo na tomada de decisões corporativas. Sem dados de alta qualidade, mesmo que haja uma grande quantidade de dados, será difícil para as empresas extrair deles insights valiosos.
À medida que as pessoas dependem cada vez mais dos dados para impulsionar os negócios, as empresas também precisam se concentrar em investir em recursos de gerenciamento e análise de dados. De acordo com um relatório, se a indústria médica dos EUA puder utilizar big data de forma eficaz e inovadora, poderá criar mais de 300 mil milhões de dólares em valor todos os anos. Isso não apenas melhora a eficiência operacional, mas também melhora a qualidade do serviço. Por sua vez, para as empresas que não são boas na gestão de dados, o armazenamento e processamento de dados tornar-se-á um fardo desnecessário.
Ao explorar o futuro do big data, as empresas devem se perguntar: "Como devemos usar esses três Vs para superar os gargalos atuais e obter uma vantagem competitiva líder?"
