Algoritmos de Big data são a melhor forma para tratar grande volume de dados que serão gerados com o aumento da conexão
O conceito de Big Data representa uma revolução na análise de dados armazenados e, cada vez mais, sua aplicação será imprescindível, ao passo que o mundo fica cada vez mais conectado. O membro Sênior do Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos (IEEE), André Gradvohl, Doutor em Ciência da Computação e Professor da Universidade de Campinas (UNICAMP), indica que dois campos férteis para a utilização desse método serão a Internet das Coisas e as Cidades Inteligentes, pois “com o aumento do volume de dados que as ‘coisas’ ligadas à internet geram e com os processos das cidades cada vez mais automatizados, os algoritmos para Big Data são a melhor alternativa para tratar esse ‘tsunami’ de dados. Teremos dispositivos saturando a internet o tempo inteiro. Se esses dados não forem tratados ou armazenados, então não faz sentido ter dispositivos ligados na rede”, afirma.
Essa saturação é prevista pelo Gartner. Estima-se que em 2020 serão 20,8 bilhões de ‘coisas’ conectadas gerando cerca de 44 trilhões de gigabites de dados. Todos esses dados, quando analisados, podem extrair informações importantes para diversos campos do conhecimento.
Uma utilização popular do Big Data hoje é nos setores de marketing. A partir da análise de dados, é possível traçar um perfil fiel do consumidor, elaborar campanhas de comunicação cada vez mais assertivas e entender padrões de compras, por exemplo. Artur Ziviani, Membro Sênior do IEEE Communication Society e Pesquisador do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) do Ministério da Ciência, Tecnologia e Informação (MCTI), esclarece que os dados coletados podem ser usados para analisar quais produtos são geralmente comprados em conjunto, o impacto das promoções de um produto na melhoria das vendas de outro produto relacionado, o quão sensível é a fidelidade do consumidor a uma marca, etc. Todas essas análises podem desencadear campanhas de marketing direcionadas ou tornar o conjunto de perfis de usuário um recurso para as estratégias de condução no mercado de varejo”.
Mas as aplicações da técnica vão além. “Podemos usar Big Data em qualquer situação em que é possível coletar grande volume de dados para fundamentar a tomada de uma decisão. Na medicina, por exemplo, é possível coletar dados epidemiológicos e históricos sobre uma doença específica e determinar qual a melhor política de saúde pública a ser aplicada em algumas populações e em que momento; o mercado financeiro também é outra aplicação potencial do Big Data, ao coletar dados sobre as negociações de ações na bolsa de valores, podemos determinar qual o melhor cenário para compra e venda dessas ações”, explica Gradvohl, cujo grupo de pesquisa HighPIDS (High Performance Intelligence Decision Systems), da Universidade de Campinas (UNICAMP), utiliza Big Data para a previsão de explosões solares. “Nós coletamos dados e imagens sobre manchas solares, explosões solares, emissões de raios-x e raios gama. Com base nesses dados, estamos desenvolvendo algoritmos para previsão de fenômenos solares com consequências na Terra”, finaliza.
O setor automotivo é mais um que vai se beneficiar da técnica. Carros conectados, que hoje já são uma realidade, podem compartilhar dados entre si para otimizar decisões de condução. “Se veículos viajando juntos, num cenário complexo de tráfego, trocarem informações sobre mudança de faixa, por exemplo, a conscientização sobre a situação aumenta, algo muito importante ao passo que temos cada vez mais veículos autônomos”, indica o Membro Sênior do IEEE Alexander Wyglinski, Professor do Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação no Instituto Politécnico de Worcester (WPI), em Massachusetts.
Tendência
Uma modalidade do Big Data que deve colaborar com a análise de grandes volumes de dados é o Data Stream, técnica que envolve a análise de dados gerados online, antes de serem armazenados. “O Data Stream pode evitar um esgotamento da capacidade de armazenamento, pois, ao invés de armazenar dados brutos para processamento posterior, podemos processá-los imediatamente após a sua produção e obter informações mais completas. Dessa forma, armazenamos apenas o que interessa – a informação processada – ao invés de armazenar dados brutos”, completa o professor.
Basicamente, a diferença está no movimento dos dados. “Enquanto os algoritmos para Big Data processam dados estáticos, armazenados em grandes volumes, em grande variedade de formatos e em grande velocidade – os chamados três ‘Vs’ do Big Data – em Data Stream o processamento é dinâmico, realizado enquanto os dados estão em trânsito, isto é, quando são transmitidos de uma fonte para um destino”, finaliza Gradvohl.
Geralmente, o Data Streams é utilizado para analisar séries de dados temporais, “isto é, uma coleção de dados obtidos sequencialmente ao longo do tempo, portanto, a ordem em que esses dados são produzidos é extremamente relevante”, completa o professor da UNICAMP.
Um dia na vida conectada
Com tantas utilidades para o Big Data, o Instituto de Engenheiros Eletricista Eletrônicos – IEEE, organização mundial dedicada ao avanço da tecnologia, lançou o hot site interativo “A Day in a Connected Life” para exemplificar como dispositivos conectados à rede podem gerar informações e como elas podem ser utilizadas. Acesse o link http://transmitter.ieee.org/iot-2017/ para saber mais.
Sobre o IEEE
O IEEE, Institute of Electrical and Electronic Engineers (Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos) é a maior organização profissional dedicada ao avanço da tecnologia para o benefício da humanidade. Através de suas publicações amplamente citadas, conferências, padrões de tecnologia, e atividades educacionais e profissionais, o IEEE é a voz confiável em uma vasta variedade de áreas, desde sistemas aeroespaciais, informática e telecomunicações até engenharia biomédica, energia elétrica e equipamentos eletrônicos. Conheça mais acessando o site http://www.ieee.org.