Indústria 4.0 - O que é Big Data?
A Indústria 4.0 é um tema abrangente que se caracteriza pelo seu desenvolvimento histórico, bem como pelos seus objectivos e desafios actuais. Estão disponíveis outros artigos para o ajudar a obter uma compreensão abrangente:
- Contexto histórico: saiba mais sobre os marcos históricos que levaram ao surgimento desta revolução tecnológica.
- Objectivos, situação atual e tendências futuras: uma visão geral dos principais objectivos e da situação atual da Indústria 4.0.
- IA
- Aprendizagem automática
- Sombra digital
- Computação em nuvem
O que é big data?
Os grandes volumes de dados descrevem volumes de dados enormes e em constante crescimento, que são tão complexos que dificilmente podem ser tratados com os métodos tradicionais de processamento de dados. Atualmente, estes dados são gerados em quase todas as áreas da vida - seja através das redes sociais, de sensores, de máquinas ou de transacções digitais.
Para compreender melhor os grandes volumes de dados, é frequente falar-se dos "5V", que resumem as principais caraterísticas destes volumes de dados.
- Volume (quantidade de dados):
A quantidade de dados que é gerada todos os dias é enorme. Atualmente, as empresas recolhem entre terabytes e petabytes de informação. - Velocidade:
Os dados são gerados em tempo real, por exemplo, através do rastreio em direto, e devem ser processados com a mesma rapidez. - Variedade:
Os Big Data abrangem uma grande variedade de tipos de dados, desde tabelas estruturadas a ficheiros de registo semi-estruturados e formatos não estruturados. - Veracidade (veracidade):
Nem todos os dados são exactos ou fiáveis. Um aspeto importante é, portanto, garantir a qualidade e a fiabilidade dos dados. - Valor:
Em última análise, o objetivo é retirar um benefício dos dados recolhidos, por exemplo, através de melhores decisões ou de novos modelos de negócio.
Que tipos de dados existem?
Os grandes volumes de dados consistem em diferentes formatos de dados
- Os dados estruturados estão claramente organizados, por exemplo, em tabelas com colunas definidas.
- Os dados semi-estruturados têm uma certa ordem, mas não seguem um esquema fixo.
- Os dados não estruturados são os mais difundidos e, ao mesmo tempo, os mais difíceis de analisar.
Importância da análise de grandes volumes de dados:
- Cuidados de saúde: Medicina personalizada
- Finanças: Gestão e previsão de riscos
- Comércio eletrónico: otimização das cadeias de abastecimento
Vantagens e desvantagens dos grandes volumes de dados
| Vantagens | Desvantagens |
|---|---|
| Melhores conhecimentos e melhores decisões | Elevadas exigências em termos de qualidade e processamento de dados |
| Análises em tempo real | Custos muito elevados para infra-estruturas e análises |
| Personalização e orientação para o cliente | Proteção de dados e riscos de segurança |
Processamento e análise de grandes volumes de dados
O processamento e a análise de grandes volumes de dados são cruciais para obter informações valiosas a partir de quantidades enormes e complexas de dados. Para tal, são necessárias técnicas e ferramentas especializadas para efetuar o tratamento e a análise subsequente de forma eficiente.
Técnicas de processamento
Existem dois métodos principais de processamento de dados, que diferem na sua abordagem e velocidade:
- Processamento em lote:
Com este método, os dados são recolhidos em grandes quantidades e processados num momento posterior. É particularmente adequado para tarefas que não requerem uma análise em tempo real e em que o atraso no processamento não tem efeitos negativos. Um exemplo clássico de processamento em lote é o cálculo regular de relatórios ou a execução de análises periódicas de dados. - Processamento em tempo real:
Ao contrário do processamento em lote, o processamento em tempo real ocorre quase em tempo real. Os dados são processados assim que são gerados, permitindo uma reação e análise imediatas. Este método é particularmente útil em áreas como as transacções financeiras, a análise de redes sociais ou as aplicações IoT, em que é necessária uma ação imediata.
Para poder aplicar estas técnicas de processamento, existem, naturalmente, várias ferramentas para uma aplicação bem sucedida.
- Hadoop:
Uma estrutura de código aberto para processamento em lote - Apache Spark:
É conhecido pela sua velocidade e permite o processamento em lote e em tempo real - Basesde dados NoSQL:
Estas bases de dados foram concebidas para grandes volumes de dados não estruturados ou semi-estruturados. Suportam o processamento em lote e em tempo real
Métodos de análise:
- Análise descritiva:
Descreve o que aconteceu no passado e identifica padrões, como a análise de números de vendas anteriores - Análise de diagnóstico: Identifica as causas de determinados eventos, por exemplo, porque é que os valores das vendas caíram num determinado mês
- Análise preditiva:
Utiliza dados históricos para prever resultados futuros, por exemplo, a procura de um produto - Análise prescritiva:
Recomenda medidas baseadas em previsões e modelos de otimização, como a otimização de uma cadeia de abastecimento - Análise cognitiva:
Utiliza a IA e a aprendizagem automática para interpretar os dados de uma forma semelhante à humana e reconhecer padrões que, de outra forma, seriam difíceis de identificar
Visualização dos dados:
A visualização dos dados é possível através de
- painéis de controlo
- diagramas
- Visualização geoespacial
Desenvolvimento de grandes volumes de dados:
- Década de 1980: Bases de dados relacionais
- 1990s: Internet e crescimento dos dados digitais
- 2000s: Hadoop e NoSQL
- Década de 2010+: IA e computação em nuvem
Os megadados continuarão a desempenhar um papel decisivo na transformação digital no futuro.
