[PREPARAÇÃO] Big Data e a multiplicação de sensores

Fonte: InformationWeek

Imagine se todas as suas informações médicas como resultados de exames, radiografias e receituários estivessem armazenadas digitalmente e pudessem ser facilmente acessadas por cada um de seus médicos? O material, sem dúvida, ajudaria os profissionais de saúde a fazerem diagnósticos mais certeiros e poderia, até, salvar vidas.

“O que se perde de dados médicos é gigantesco. Se isso estivesse armazenado seria possível subsidiar os profissionais na tomada de decisão. Esta é a ideia do Big Data”, explica Celso Poderoso, da Fiap, em palestra durante o IT Forum Expo/Black Hat. O exemplo dado por ele mostra uma das aplicações das tecnologias de Big Data e dá uma ideia da importância que estes sistemas terão daqui para a frente.

O mesmo conceito se aplica à análise de conteúdo nas redes sociais. Com mais de um bilhão de usuários, o Facebook abriu a oportunidade das empresas conhecerem melhor os consumidores, mas para isso elas precisam dominar as ferramentas necessárias para entender esse mar de dados não-estruturados. “O volume é gigantesco e existem técnicas específicas para se chegar a esses dados, que crescem de maneira exponencial”, diz Poderoso.

Uma estimativa apresentada por ele diz que o volume de dados no mundo passará de 1.2 zettabytes em 2010 para 35 zettabytes em 2020, e uma das razões é o aumento do número de sensores que captam e armazenam informações de diversos tipos, como telefones celulares e etiquetas de RFID, por exemplo.

“Quanto menos o dado é estrutura mais difícil lidar com eles. Enquanto o BI trabalha até a linha do tempo do hoje, com perguntas e respostas muito específicas, o Big Data se preocupa em prever o futuro”, afirma.

Enquanto enfrenta as transformações tecnológicas, o mercado tem ainda que lidar com a falta de mão de obra especializada quando o assunto é Big Data. Neste cenário, surge o chamado cientista de dados, que deve ter entre suas principais características ser cético, técnico, curioso, criativo e analítico, além de entender de análise de dados, Big Data e mineração de dados.

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Sobre Grimaldo Oliveira

Mestre pela Universidade do Estado da Bahia (UNEB) no Curso de Mestrado Profissional Gestão e Tecnologias Aplicadas à Educação (GESTEC) com o projeto “GESMOODLE – Ferramenta de acompanhamento do aluno de graduação, no ambiente virtual de aprendizagem(MOODLE), no contexto da UNEB“. Possui também Especialização em Análise de Sistemas pela Faculdade Visconde de Cairu e Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal da Bahia. Atua profissionalmente como consultor há mais de 15 anos nas áreas de Data Warehouse, Mineração de Dados, Ferramentas de Tomada de Decisão e Estatística. Atualmente é editor do blog BI com Vatapá. Livro: BI COMO DEVE SER - www.bicomodeveser.com.br