Big Data é como um imenso oceano de dados que fica mais cheio a cada dia. Geramos diariamente 2,5 quintilhões de dados, o equivalente a dois Museu do Louvre. E como você já deve ter ouvido por aí, dados são o novo petróleo, um recurso natural valioso para as organizações. Por isso, tem muita gente interessada em explorar esse mar de informação.

Só que para vasculhar essas águas é preciso investir em tecnologia, como algoritmos de inteligência artificial (IA). Esses recursos possibilitam, por exemplo, uma análise precisa de gostos e hábitos dos consumidores. As informações coletadas podem ser usadas para criação de produtos, serviços e experiências mais refinados e personalizados para cada cliente.

“Coincidentemente”, as empresas mais bem posicionadas no ranking das 500 marcas mais valiosas do mundo da consultoria Brand Finance, investem em Big Data. Estão no top 5 da lista: Amazon, Google, Apple, Microsoft e Samsung.

IA e Big Data

Além disso, a análise de dados por inteligência artificial pode ajudar seres humanos a tomar decisões melhores e mais rápidas. Nos hospitais de Nova York, por exemplo, todas as cirurgias feitas pelos médicos são registradas em um imenso banco de dados.

Fazendo uma análise dessa base, a IA pode dizer: y% dos médicos que fizeram esse protocolo z, tiveram a seguinte taxa de sucesso e assim sucessivamente com os demais protocolos.

Com essas informações, o médico tem subsídios para decidir qual protocolo realizar, sabendo ainda quais problemas podem ocorrer e que tipos de medicamentos utilizar. Isso garante mais agilidade e assertividade na escolha do procedimento.

Um pouco de história

Ao contrário do que muita gente pensa, o Big Data não é algo tão novo assim: o termo foi criado em 1997, mas o conceito de usar os dados para encontrar soluções foi utilizado já em 1663 pelo demógrafo inglês John Graunt, durante o surto de peste bubônica — momento muito semelhante ao que estamos vivendo… Ele usou estatísticas de mortalidade para alertar sobre o aparecimento e propagação da peste bubônica em Londres.

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Big Data: tudo o que você precisa saber sobre o assunto (Shutterstock)