Big data
Big data é a área do conhecimento que estuda como tratar, analisar e obter informações a partir de conjuntos de dados muito grandes. O termo big data surgiu em 1997, e foi inicialmente utilizado para nomear conjuntos de dados não ordenados em rápido crescimento. Nas últimas décadas, os conjuntos de dados têm crescido de forma exponencial.[carece de fontes?]
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Big data é um termo recente e, por isso, não existe na maior parte dos dicionários de estatística. São dados multivariados e de elevada dimensão, geralmente criados em tempo real, e apresentam um crescimento exponencial (na escala temporal), nomeados de megadados. Quanto mais dados são gerados, maior é o esforço para extrair informações. Os centros de dados tiveram que aprender a lidar com o crescimento exponencial de dados gerados e desenvolver ferramentas que fossem para além de bancos de dados relacionais e sistemas paralelos de bancos de dados. Sendo assim, a velocidade para obter a informação faz parte do sucesso que o big data pode proporcionar em sua empresa. O conceito de big data foi definido inicialmente por 3'V, mas a literatura mostrou que seu conceito pode ser expandido para 5'V, representados pelos seguintes conceitos:
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O termo big data tem um conceito relativo, já que seu tamanho depende de quem está usando os dados. Neste contexto, o primeiro relato sobre uso de estatísticas para obter informações de grandes quantidades de dados data de 1663. Nesse ano, John Graunt utilizou uma grande quantidade de informações, de diferentes fontes, para estudar a epidemia da peste bubônica na Europa. Para Graunt, sua quantidade de dados poderia ser considerada big data O uso dos primeiros equipamentos para processar dados são de 1890, durante a realização do Censo dos Estados Unidos, conduzido pelo U.S. Census Bureau. Na ocasião, a Máquina de Tabulação diminuiu o tempo de processamento dos dados para apenas seis semanas. Entretanto, somente no século XX que começaram a surgir os primeiros sistemas para armazenamento de informações. Em 1927, o engenheiro Fritz Pfleumer criou um método para guardar informações em fitas magnéticas.
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As oportunidades de trabalho na área de estatística estão aumentando graças à proliferação de programas para análise de dados e seu uso, especialmente, na tomada de decisão com objetivos estratégicos como: políticas de governo, seleção de investimentos, gestão de empresas e negócios, etc. O big data permite trabalhar com grandes volumes de dados, por vezes, não aceites pelos grandes programas estatísticos. No Brasil existe a profissão de Estatístico, regulamentada pelo Decreto Federal nº 62497 de 1968. Este profissional é treinado para trabalhar com estruturas de dados, em seu manuseio para extração de informação estratégica, nos métodos estatísticos de análise e em programação para sua análise estatística, de modo a se obter conclusões com margens de erro controladas para a tomada de decisões com base nos dados disponíveis. A IBM criou a Big Data University, que fornece certo conhecimento do big data. Existem na Internet, sites que oferecem plataformas de ensino à distância, comummente conhecidas como MOOCs, com cursos nas áreas de big data e de ciência de dados (Data Science, no original em inglês), nos quais pode-se estudar o seu conteúdo de forma gratuita ou pagar pelo certificado do curso.
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Um estudo do Instituto IDC mostrou que diversos setores da sociedade estão investindo em big data, indicando que foram investidos mais de US$ 16,6 bilhões em 2014 para atividades do setor. Este mesmo estudo afirma que a expectativa é que este valor atinja, em 2018, o valor de US$ 41,5 bilhões. As instituições estão investindo em big data por observarem da interferência dos custos, das consequências que pode haver para o futuro do negócio. O objetivo por trás do big data é melhorar a prestação de informações aos gestores, fazendo com que haja um suporte na tomada de decisões – com dados reais e precisos. A seguir serão apresentadas algumas aplicações de big data, em diferentes setores:
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A massificação de dados, no entanto, ainda enfrenta obstáculos. O maior deles seria a privacidade, ou seja, a ameaça à privacidade representada pelo aumento de armazenamento e integração de informações pessoalmente identificáveis. Se a recomendação de links patrocinados pelo Google já parece invasiva à maioria das pessoas, o mundo e a legislação atual não estão preparadas para as possibilidades que o big data oferece de agregar, analisar e tirar conclusões a partir de dados até então esparsos. Painéis de especialistas lançaram várias recomendações de políticas para adequar a prática às expectativas de privacidade. O big data já foi relacionado como ferramenta essencial em manipulação de eleições e disseminação de fake news, isso se dá pela capacidade inerente da tecnologia de reunir e segmentar um determinado público alvo, fazendo com que campanhas de marketing sejam muito mais efetivas e impactantes, isso faz do big data uma metodologia questionável do ponto de vista ético, uma vez que pode ser usado para manipular massas e obter resultados parciais de acordo com a motivação dos especialistas.
