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22 mar
Geração de conhecimento: do dado ao big data

 

A década de 70 marcou fortemente o mundo da informática, indo desde o surgimento da Apple e da Microsoft até o aparecimento dos primeiros computadores pessoais portáteis e o surgimento da linguagem de programação BASIC e da interface gráfica produzida pela Xerox (e que serviu de “inspiração” para Jobs na Apple). O mundo, nessa época, já pensava em tomar decisões usando dados processados por computador. Novas metodologias para construção de software e armazenamento de dados também se fizeram necessárias, pois era preciso prover essas máquinas com programas cada vez mais poderosos. Rapidamente, as organizações se deram conta de que o segredo para a vantagem competitiva passava pela onerosa capacidade de adquirir e processar dados. Mas o que mudou de lá para cá, além do avanço dos hardware e do surgimento da Internet? TUDO! Simplesmente tudo!

Com o aumento da capacidade de processamento proporcionado pelos recentes hardware, as organizações passaram a tomar decisões mais rápidas em razão do baixo tempo de resposta. Computadores são máquinas que executam tarefas de forma bem mais rápida que seres humanos (salvo algumas raras exceções!). Entretanto, a análise crítica sobre os resultados desse processamento ainda era tarefa para humanos executarem. Quem naquela época, em sã consciência, entregaria a responsabilidade de tomar decisões sobre o futuro da sua organização a um computador (ou a um conjunto deles)?

Com isso, o desafio recaía em adquirir a maior quantidade de dados possível, mesmo que não soubéssemos ainda como manipulá-los. Essa corrida impulsionou sobremaneira a evolução dos dispositivos de armazenamento de dados, como os disquetes (surgido em 1971), os discos rígidos, os cd-rom e as memórias Flash (pendrives e SSD) proporcionando um aumento na capacidade de armazenamento.

Atualmente, o volume de dados produzidos pela humanidade nos últimos dois anos ultrapassa o total já produzido nos últimos 5.000 anos de existência da civilização humana. Estima-se que são produzidos o equivalente a 2.5 Exabytes de dados por dia (2.621.440 TeraBytes), contra 100 GigaBytes por dia em 1992, 100 GigaBytes por segundo em 2003 e 28.875 GigaBytes por segundo, em 2013. A essa velocidade, chegaremos em 2020 gerando e processando, aproximadamente, 44 Zetabytes (1 zetabyte = 1.073.741.824 Terabytes). O crescimento do volume de dados tem se dado, principalmente, pelo advento da IoT (Internet das Coisas), pelo surgimento do Big Data, pela explosão no uso dos smartphones e pela Computação em Nuvem. A Internet e a WWW também tiveram papéis essenciais na disseminação de dados, disponibilizando “toneladas” de gigabytes de informações quase que instantaneamente, a todo momento, em qualquer lugar do planeta. Nesse cenário, diversas tecnologias surgiram para auxiliar na coleta, armazenamento, gestão, manipulação e interpretação dessa grande quantidade de dados.

Uma das primeiras iniciativas foram os Data Warehouses e as ferramentas de Mineração de Dados, ainda na década de 90 e início dos anos 2000. Na sequência, novas iniciativas surgiram, como o armazenamento em Nuvem e a Internet das Coisas (proporcionados pelo crescimento da Internet) e o Big Data e as técnicas de Aprendizado de Máquina (Machine Learning), estes últimos proporcionados pelo aumento do poder computacional. Já a necessidade de se armazenar dados não estruturados (oriundos de diversas fontes de dados, como celulares, televisões, caixas de som, smartphones, carros, etc) deu um grande impulso na área de Análise de Dados, proporcionando o surgimento de uma nova profissão: o Cientista de Dados, profissional responsável por definir metodologias de armazenamento, gestão e interpretação dos dados e informações sob sua gestão.

Atualmente, com a ajuda da Inteligência Artificial, ferramentas de análise de dados auxiliam a tomada de decisão e ajudam a construir possíveis cenários usando a maior quantidade possível de dados e todo o poder computacional disponível. Essa realidade está levando a uma mudança de paradigma dentro das organizações, que precisam se adaptar, cada vez mais, a rápidas mudanças de ambiente e tomadas de decisão. A Amazon, por exemplo, além de possuir um complexo sistema de logística totalmente computadorizado para entrega dos seus produtos, também está inovando a entrega de produtos por meio de drones e, mais recentemente, proporcionando a construção de um supermercado onde não existem caixas para pagamento e os clientes apenas pegam os produtos, os colocam no carrinho e saem (AmazonGo). A conta é gerada automaticamente usando um complexo sistema de câmeras, Inteligência Artificial e técnicas de Visão Computacional (a mesma usada nos carros autônomos da empresa americana Tesla) e é debitada na conta Amazon do cliente.

É inegável, assim, que vivenciamos uma era onde estamos imersos em um oceano de dados. Segundo a Harvard Business Review, “em um mundo completamente inundado de dados, tem se tornado cada vez mais difícil utilizá-los; há tantos deles que, para que façam sentido, é necessário que se levante insights ou hipóteses para que sejam testados”. De fato, os dados dizem muito sobre muita coisa. Entretanto, atingimos a nossa capacidade humana de processar e extrair o que de mais valioso existe neles. Uma quase infindável malha de relacionamentos liga os dados a diversas situações e a bilhões de outros dados e interpretações. A saída, então, para as organizações tirarem o maior proveito dessa situação é permitir que a tecnologia faça seu papel, processando dados, criando informações e produzindo interpretações valiosas que guiarão os executivos a tomarem decisões cada vez mais sábias. Já as empresas que negarem essa realidade, certamente, serão deixadas para trás e “afundarão” nesse oceano de dados.

 

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2 Comentários em "Geração de conhecimento: do dado ao big data"

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Juciê

Parabéns professor Ricardo

Pedro Linhares Filho

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