Big Data

Big data é o nome dado a conjuntos de dados tão grandes, rápidos e variados que não podem ser tratados com ferramentas tradicionais, e que exigem tecnologias próprias para armazenar, processar e analisar.

Os Vs do big data

• Volume: quantidade enorme de dados.
• Velocidade: dados que chegam em fluxo contínuo, como cliques e sensores.
• Variedade: textos, imagens, áudio, planilhas e logs.
• Veracidade: qualidade e confiabilidade dos dados.
• Valor: o ganho real que se tira deles.

Algumas fontes citam três Vs, outras cinco ou mais. Os três primeiros são os mais comuns.

Exemplos

• Recomendações de streaming e lojas online.
• Análise de tráfego para prever trânsito.
• Detecção de fraude em bancos.
• Dados de sensores em fábricas e na agricultura.
• Estudos de saúde com grandes bases de pacientes.

Big data e IA

Os dados são o combustível do machine learning. Sem muitos dados de qualidade, modelos não aprendem bem. Por isso big data e IA andam juntos.

Cuidados

Grandes bases de dados pessoais exigem atenção à privacidade e à lei de proteção de dados (LGPD, no Brasil), além de cuidado com viés e qualidade.

Perguntas frequentes

Big data é o mesmo que banco de dados? Não. Big data envolve volumes e tipos de dados que bancos comuns não tratam bem.

Toda empresa precisa de big data? Não. Muitas só precisam de boas planilhas e bancos tradicionais.

Qual a relação com IA? A IA aprende dos dados. Mais dados bons costumam levar a modelos melhores.

Termos relacionados

Machine learning, Ciência de dados, Data lake.

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