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O futuro do big data - Previsões e pesquisas | Análise de dados e seus impactos nos negócios

Todos nós já ouvimos falar de Big Data e de como começou a dominar o mundo. Toda a gente diz que é o futuro da análise de dados, mas se vai pôr o big data a trabalhar para si, é importante que compreenda exatamente o que este termo significa. Entrar no Big Data sem um conhecimento sólido é um risco demasiado grande. Então, vamos descobrir o que Grandes volumes de dados é, como pode ser utilizado e para onde vai a seguir.

O que é Big Data?

Comecemos por uma definição.

Existem três Vs nos grandes volumes de dados: variedade, volume e velocidade. Em termos mais simples, trata-se de um conjunto de dados grande e complexo. Este novo tipo de grande conjunto de dados pode fornecer muito mais informações às empresas para as ajudar a tomar decisões baseadas em dados, mas não pode ser tratado pelo software tradicional de processamento de dados.

Agora que já sabe o que são os grandes volumes de dados, deve estar a ver todas as formas como estes já estão a influenciar a sua empresa. Quase todas as esferas da nossa vida pessoal e profissional são impulsionadas por dados, uma vez que dependemos cada vez mais da Internet e de dispositivos relacionados. É evidente que o volume de dados é nada mais nada menos do que o futuro dos dados e que a manutenção de conjuntos de dados valiosos é o futuro da análise.

O surgimento do Big Data na análise

Antes do surgimento do big data, os analistas apenas armazenavam dados estruturados, mas a quantidade e os tipos de dados recolhidos aumentaram ao longo do tempo. À medida que os dados se tornaram não estruturados e semi-estruturados, deixaram de poder ser tratados por bases de dados transaccionais ou analisados com ferramentas tradicionais.A esse novo conjunto de dados, maior e mais diversificado, chamou-se "big data". Tornou-se o presente e o futuro dos dados e da análise de dados.Os grandes volumes de dados são recolhidos a partir de diferentes fontes, razão pela qual são tão diversificados. Abrange tudo, desde simples números a conteúdos multimédia, e tudo tem de ser analisado como uma peça única. Porquê? Porque quanto mais dados forem analisados, mais informação se obtém e mais se podem tomar decisões informadas. Isto pode ajudar uma empresa a prever com mais exatidão os resultados de escolhas futuras e a evitar perdas desnecessárias.Para analisar os dados, precisamos de os armazenar em algum lado. Uma vez que as bases de dados tradicionais não se adequam às nossas necessidades, temos de desenvolver algo que o faça. Para este efeito, foram criadas as bases de dados não relacionais ou NoSQL.Portanto, as NoSQLs resolvem esse problema, mas não precisamos apenas de armazenar dados. Também precisamos de os analisar e obter o máximo de informação útil possível. Uma vez que as tecnologias tradicionais de análise de dados não conseguem lidar com grandes volumes de dados, temos de utilizar técnicas não tradicionais. A aprendizagem automática e a inteligência artificial preenchem muito bem este nicho.O armazenamento e a análise de grandes volumes de dados podem ser incrivelmente lucrativos para as empresas. Porquê? Os grandes volumes de dados têm muita informação escondida e a extração de dados com a ajuda da aprendizagem automática ou da IA torna o tratamento destes enormes conjuntos de dados rápido, fácil e muito mais preciso. Estas tecnologias podem até encontrar padrões e correlações que um analista de dados humano nem sequer notaria, e as ferramentas automatizadas de visualização de dados facilitam a leitura de grandes volumes de dados e a tomada de decisões rápidas e precisas.Onde é utilizado o Big Data?Os grandes volumes de dados podem ser utilizados em várias áreas. É particularmente útil em:- Educação- Bancos e segurança- Comunicações e meios de comunicação social-Saúde- Indústria transformadora- Transportes- DesportoEmbora estas áreas sejam aquelas em que os megadados são utilizados com mais frequência, não se trata certamente de uma lista exaustiva. Pode ser uma ferramenta valiosa em quase todos os sectores.

High volumes of data hinder effective analysis and decision-making.

Utilizing big data tech, you will be able to chew through large sets of data to boost your operational efficiency.

Onde é que a análise de grandes volumes de dados pode ser útil?

Em geral, os grandes volumes de dados podem ser úteis em qualquer lugar onde a análise de grandes conjuntos de dados seja muito procurada. Como o retalho, o comércio eletrónico, o marketing, etc. Mas as utilizações mais rentáveis podem ser encontradas na educação, nos cuidados de saúde e no marketing.

No sector da educação, a análise de Big Data pode ajudar a avaliar o desempenho dos alunos e dos tutores ou mesmo a adaptar currículos inteiros. Por exemplo, pode ajudar a adaptar uma lista de literatura obrigatória ou a reconhecer quando os alunos estão interessados numa determinada disciplina.

No domínio dos cuidados de saúde, a maior utilidade pode ser encontrada na previsão do aparecimento de doenças específicas, o que significa que os profissionais médicos podem reagir mais rapidamente e abrandar ou mesmo impedir a propagação da doença.

No marketing, a análise de big data destaca com maior precisão o público-alvo de um produto, o que muito provavelmente aumentará a eficácia de uma determinada campanha, trazendo mais lucro a um custo menor. Há uma forte probabilidade de que o big data substitua a pesquisa de mercado num futuro próximo.

Que tecnologias de Big Data estão a ser procuradas?

Se está a considerar utilizar a análise de grandes volumes de dados para aumentar a eficácia da sua empresa, deve compreender quais as tecnologias que melhor se adequam às suas necessidades. Estas tecnologias de grandes volumes de dados, quer sejam de fonte aberta ou proprietárias, valem provavelmente o seu custo:

- Ferramentas de análise de dados da Apache Software (Hadoop, Spark, Kafka, etc.)

- MongoDB

- Ferramentas da Qlik

20 previsões que deve saber sobre o futuro dos grandes dados

Nesta altura, já deve saber o que são os grandes volumes de dados, como surgiram, onde são utilizados e porque são úteis. Mas e o futuro da análise de grandes volumes de dados? Os grandes volumes de dados vão mudar o mundo? Ou será esquecido dentro de alguns meses?

Reuni algumas das previsões mais populares sobre grandes volumes de dados para o ajudar a compreender o que pode esperar dele no futuro.

1. O volume de dados só vai aumentar

Os especialistas em Big Data afirmam que o volume de dados produzidos irá crescer exponencialmente. De acordo com o relatório Data Age 2025 da IDC, até ao ano 2025, a quantidade de dados poderá atingir 175 zettabytes. Isto é 40 vezes mais do que o volume de dados em 2013.

2. A aprendizagem automática continuará a desenvolver-se

Como afirmou o vice-presidente e diretor-geral da Intel, Wei Li, todos os anos a aprendizagem automática torna-se cada vez mais sofisticada. Utilizamo-la em carros autónomos, dispositivos de deteção de fraudes e grandes volumes de dados, e o número de formas de a utilizarmos só vai aumentar. Isto deve-se ao facto de a aprendizagem automática depender da quantidade de dados fornecidos como entrada, pelo que, à medida que a quantidade de dados aumenta, também aumenta a precisão dos resultados da aprendizagem automática.

Além disso, durante muito tempo, a aprendizagem automática não estava disponível para a maioria das empresas porque as plataformas de código aberto dominavam esta área. Isto significa que as empresas que queriam implementar a aprendizagem automática nos seus processos tinham de configurar as soluções por si próprias, e a maioria delas sofria de falta de competências neste domínio. Mas tudo mudou quando os fornecedores comerciais começaram a criar as suas próprias soluções económicas que não requerem demasiada configuração. As aplicações e plataformas de aprendizagem automática reuniram 28,5 e 14,4 mil milhões de dólares americanos, respetivamente, em financiamento até março de 2019, e estes números aumentam à medida que a procura aumenta.

3. Os especialistas em grandes volumes de dados serão muito procurados

Cargos como diretor de dados e cientista de dados são relativamente novos e só existem verdadeiramente desde a implementação maciça da aprendizagem automática e dos grandes volumes de dados.

Um bom responsável ou cientista de dados também é valioso pela sua base de conhecimentos. Têm de estar familiarizados com uma vasta gama de assuntos, incluindo linguagens de programação, algoritmos de aprendizagem automática, técnicas de manipulação de dados e plataformas e ferramentas de dados. Os especialistas têm de conhecer as últimas tendências e saber como utilizá-las para resolver tarefas específicas, o que requer tempo e experiência. Embora estes dois factores signifiquem que os especialistas podem ser caros, podem potencialmente trazer lucros significativos para a sua empresa, pelo que começar a procurar um especialista agora pode ser uma boa ideia.

4. Os dados rápidos e accionáveis serão cada vez mais utilizados

A concorrência entre empresas significa que estas têm de tomar decisões que mudam o jogo antes mesmo de outros concorrentes verem a oportunidade. Big data facilita a deteção e a atuação em relação a estas mudanças.

Quando falamos de análise de dados, mesmo quando se trata de aprendizagem automática, referimo-nos normalmente à análise em modo de lote (quando recolhemos lotes de dados, os fornecemos a um algoritmo e este nos dá informações valiosas sobre o resultado). Mas isto não significa que possamos tomar uma decisão no momento em que obtemos os dados; é preciso tempo para fazer uma análise final.

Os dados rápidos permitem o processamento em tempo real, tal como aparecem nas nossas bases de dados. Isto significa que podemos analisar as alterações nos fluxos de dados no local e responder-lhes rapidamente. É um verdadeiro fator de mudança.

Os dados accionáveis são o resultado da análise de grandes volumes de dados. Quando se obtém um grande número de vários tipos de dados, quase não se pode fazer nada com eles. Mas depois de os processar com ferramentas de análise de grandes volumes de dados, podemos obter informações que nos ajudarão a tomar decisões informadas e racionais.

De acordo com alguns especialistas, os grandes dados podem mesmo ser substituídos por dados rápidos e dados accionáveis no futuro.

5. Mais empresas tentarão rentabilizar os seus dados

Os dados são recolhidos em todo o lado, desde mercearias a sítios Web e aplicações, e todos estes dados podem ser vendidos a outras empresas como mais uma fonte de rendimento. A procura deste tipo de dados é elevada e não parece estar a diminuir.

6. Mais ferramentas de análise de dados deixarão de exigir um analista

A procura de análise de dados é elevada, mas, como já referimos, há falta de profissionais nesta área. É muito possível que os fornecedores comecem a oferecer aos clientes soluções que exijam muito menos competências técnicas.

7. Os grandes dados podem mesmo acabar com o debate sobre as alterações climáticas

A análise adicional de grandes volumes de dados pode ajudar os cientistas a solidificar a sua compreensão das alterações climáticas e das suas causas e efeitos. Isto ajudará a avançar com debates políticos baseados em provas.

8. Os grandes volumes de dados podem ajudar a encontrar curas para as doenças infecciosas

Os cuidados de saúde são um dos principais utilizadores de grandes volumes de dados. Alguns cientistas acreditam que, após a consolidação de grandes quantidades de registos médicos num único lote de dados, poderão ser encontradas novas curas muito mais cedo do que o esperado.

Têm razão de ser, mas esta ideia enfrenta dois grandes problemas. Em primeiro lugar, o volume de dados de registos clínicos foi de cerca de 170 exabytes só em 2019, e o aumento anual estimado é de 1,2 a 2,4 exabytes por ano. São muitos dados, e o desafio é reuni-los e armazená-los num único local. Outro desafio é o facto de as instituições de investigação poderem atrasar o processo de descoberta através da complicada legislação em matéria de patentes.

9. O processamento da linguagem natural (PNL) será mais amplamente utilizado

A tecnologia torna-se mais acessível e fácil de utilizar à medida que evolui. Alguns especialistas prevêem que, num futuro próximo, não será necessário utilizar código para interagir com sistemas inteligentes.

As empresas podem beneficiar da PNL mesmo agora, fornecendo aos seus clientes chatbots inteligentes que podem fornecer informações rapidamente, como faria um agente humano. A análise das interacções verbais entre o cliente e a empresa também pode ajudar os profissionais de marketing a compreender o que o cliente sente em relação à marca.

10. A cibersegurança continuará a ser um desafio

Quanto mais dados se armazenam, mais difícil é a sua proteção. As empresas que utilizam grandes volumes de dados enfrentarão mais desafios de cibersegurança, uma vez que a utilização de produtos de software adicionais traz mais oportunidades para os cibercriminosos roubarem dados.

11. Os dados continuarão a migrar para a nuvem

Uma vez que o volume de dados está a aumentar, as empresas que utilizam dados terão de escolher entre criar um armazenamento de dados com maior capacidade ou deixar que os serviços de computação em nuvem resolvam o problema do armazenamento de dados. Tendo em conta o facto de os serviços de computação em nuvem oferecerem um grande espaço de armazenamento a preços acessíveis e sem necessidade de manutenção de hardware, esperamos que a maioria das pessoas opte pela segunda opção. Isto é especialmente verdade porque, se ficar sem espaço de armazenamento na nuvem, não precisa de instalar ainda mais hardware; basta expandir o seu plano.

12. Os grandes volumes de dados não vão substituir os investigadores

É óbvio que a análise de grandes volumes de dados pode fornecer muito mais informações do que os métodos de investigação tradicionais, e essas informações serão mais precisas e valiosas. Mas o principal problema é que podemos ensinar uma máquina a encontrar padrões e correlações, mas não podemos ensiná-la a compreender o contexto tão bem como um ser humano. Por isso, os especialistas em megadados continuarão a ser uma ajuda para os investigadores e não um substituto.

13. No futuro, as competências em matéria de ciência dos dados poderão tornar-se tão comuns como as competências de utilização do Excel são atualmente

O CEO e fundador da Lotame, Andy Monfried, prevê o aparecimento de aplicações de megadados self-service com uma interface de fácil utilização, tornando assim quase todos os trabalhadores capazes de analisar grandes volumes de dados, o que poderá tornar-se uma rotina de trabalho no futuro.

14. Os megadados serão integrados na Internet das Coisas (IoT)

As empresas estão constantemente a procurar obter mais lucros com os seus produtos, e a geração de dados é uma forma de o conseguir. É provável que os dispositivos IoT recolham muitas informações sobre os utilizadores e o ambiente que os rodeia. Estes dados podem depois ser analisados dentro da empresa para melhorar a experiência do cliente ou as vendas.

15. Mais dados serão analisados e utilizados na tomada de decisões

99,5% dos dados recolhidos nunca são analisados ou utilizados de forma alguma. Trata-se de uma enorme perda para as empresas que recolhem esses dados. Com o desenvolvimento do big data e da aprendizagem automática, esta percentagem irá definitivamente diminuir. Os cientistas de dados encontrarão certamente uma forma de utilizar esses 99,5%.

16. As empresas que utilizam grandes volumes de dados registarão menos despesas

De acordo com os inquéritos realizados pela Syncsort e pela NewVantage, a análise de megadados ajudou 59,4% dos inquiridos a reduzir as despesas. 66,7% das empresas começaram a utilizar os megadados especificamente para esse efeito.

17. Os grandes dados vão renovar o interesse pela tecnologia das cadeias de blocos

A existência de grandes quantidades de dados traz preocupações em termos de segurança, e a cadeia de blocos pode ser muito útil para as resolver. Poderemos assistir a um interesse crescente na tecnologia de cadeia de blocos para a segurança dos dados num futuro próximo.

18. As empresas começarão a utilizar mais do que uma ferramenta de análise de dados

As ferramentas de análise de dados ainda são novas e, por vezes, um produto de software não consegue satisfazer todas as necessidades de uma determinada empresa. Por exemplo, uma solução pode ser muito boa para trabalhar com grandes volumes de dados, mas não ter capacidades de análise rápida de dados, enquanto outra pode ser capaz de trabalhar com dados rápidos, mas ter uma interface de utilizador não amigável.

É por isso que as empresas combinam diferentes aplicações para obterem o máximo lucro. De acordo com a Gartner, algumas empresas já estão a utilizar mais do que uma aplicação "padrão da empresa".

19. Espera-se uma maior utilização da arquitetura de estrutura de dados

A estrutura de dados é uma arquitetura que suporta dados e análises compostáveis juntamente com uma variedade dos seus componentes. As vantagens incluem uma redução de 30% no tempo de conceção da integração, uma redução de 30% no tempo de implementação e uma redução de 70% na manutenção. O Data Fabric também pode aproveitar as competências e tecnologias existentes de data hubs, data lakes e data warehouses. Tudo isto, juntamente com a capacidade de introduzir novas abordagens e ferramentas para o futuro, não deixa praticamente nenhuma dúvida de que esta arquitetura será amplamente utilizada.

20. O RGPD continuará a ser uma grande preocupação

As iniciativas de governação de dados não diminuíram as suas actividades. O RGPD designou os clientes como proprietários firmes de qualquer informação que criem, e estes têm o poder de escolher a que empresas querem fornecer os seus dados. Se uma empresa se comportar mal, podem recorrer a um concorrente, o que resulta em perda de receitas.

Os grandes volumes de dados dependem dos clientes, pelo que as empresas terão de cumprir o RGPD e os regulamentos locais, não só para evitar sanções, mas também para manter o rendimento dos seus dados.

Conclusão

O big data é um fenómeno muito interessante. Neste artigo, analisámos o que é, como surgiu, onde é utilizado e qual o seu futuro.

Os grandes volumes de dados vão mudar o mundo? Já mudou. São utilizados na educação, nos cuidados de saúde, no marketing, na deteção de fraudes e em muitas outras áreas. Está a ajudar pessoas e empresas em todo o mundo. Não estará isso a mudar o mundo?

Irá substituir os trabalhadores humanos e até mesmo ramos inteiros de processos empresariais? Talvez, mas apesar de a análise de grandes volumes de dados ser uma ferramenta muito poderosa, precisa das mãos de um profissional. Isto significa que os especialistas em grandes volumes de dados serão muito procurados durante muito tempo.

Será substituído por dados rápidos? Eu não diria que sim. Embora seja vital tomar medidas no local em que a análise rápida de dados é um assistente insubstituível, haverá sempre necessidade de uma análise mais longa.

Ontem foi o melhor dia para começar a pensar em implementar soluções de megadados nos seus processos empresariais, mas hoje é o dia seguinte. Os megadados trazem oportunidades que nunca tínhamos visto antes da sua implementação. Já está a ser utilizado pela sua concorrência, por isso experimente-o hoje.

FAQ

Research findings in big data expect increased adoption of machine learning and AI for data analysis, growth in edge computing for real-time data processing, and the use of big data for predictive and prescriptive analytics. There’s also a focus on enhancing data privacy and security, and integrating quantum computing for faster data processing.
Data analytics is evolving towards more advanced AI and machine learning applications, greater emphasis on real-time analytics, and increased use of cloud-based analytics platforms. Its boost businesses growth with better decision-making, more personalized customer experiences, improved operational efficiency, and the ability to identify and act on emerging market trends.
Future trends expected in big data and analytics include the rise of automated and augmented analytics, increased use of natural language processing for data interaction, the growing importance of data governance and ethics, the integration of IoT data into business analytics, and the expansion of predictive analytics across various industries.
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