Para entender completamente o big data, você precisa conhecer sua história. O movimento começou há cerca de quinze anos com o surgimento de dados grandes demais para serem processados com técnicas tradicionais, como bancos de dados relacionais e consultas SQL.
Os motores de busca foram confrontados com grandes volumes de dados não estruturados. Diante desses desafios, o Google criou o Big Table, um banco de dados compactado, em 2001, e o algoritmo MapReduce, que publicou em 2004.
Doug Cutting então percebeu o potencial dessa tecnologia. O Hadoop, que agora é uma referência no mundo do big data, lançou seu protótipo de código aberto.
Com seu sistema de arquivos altamente distribuído, o Hadoop processa grandes volumes de dados não estruturados. Embora o tema big data tenha surgido no início dos anos 2000, o termo “Big data” só foi ouvido na Web em meados de 2010.
Portanto, o big data processa o armazenamento tradicional de várias fontes e produzido em tempo real. Representa grandes volumes de dados estruturados ou não estruturados que são difíceis de gerenciar com soluções de processamento.
Big data é o ponto de encontro entre a proliferação de dados não estruturados, a necessidade de analisar esses dados e o avanço da tecnologia.
É difícil falar completamente sobre big data. Isso varia de um setor para outro, pois os meios e os volumes de dados gerenciados não são os mesmos. Portanto, os bancos têm bancos de dados muito maiores do que as empresas de construção.
Além disso, devido ao avanço contínuo da tecnologia, o big data não será o mesmo em 2030 como foi definido em 2015.
Mas, em geral, podemos dizer que, para os próximos anos, o big data ocorrerá em uma faixa que varia de dezenas de terabytes a alguns petabytes e até exabytes, dependendo do setor.
No entanto, o volume é apenas um elemento auxiliar. As possibilidades de analisar esse big data estão atraindo muito mais atenção.
Finalidades da Visualização de Dados
A análise de dados volumosos geralmente leva a resultados numéricos difíceis de interpretar porque não são muito significativos. Nem sempre é fácil entender tabelas numéricas muito simples.
O principal objetivo da visualização de dados é transformar os dados em uma forma visual relevante, simples, informativa e educacional. (chamado Visualização de Dados ou Dataviz em países anglo-saxões)
Trata-se, portanto, de construir um gráfico, uma imagem ou um diagrama adaptado à informação que se quer transmitir.
Os recursos do computador agora facilitam muito a produção de representações gráficas bi ou tridimensionais, coloridas ou não.
Com o advento do big data e a crescente ênfase na análise de dados, torna-se possível comunicar, entender e melhorar os resultados da análise de big data. Há um ponto de ebulição nessas técnicas de visualização (imagens, diagramas, animações).
Tipos de visualização de Big Data
Dentre as muitas possibilidades de visualização, vamos falar sobre as mais utilizadas no contexto de big data.
Visualizações clássicas
São histogramas, curvas, setores, gráficos de pizza, áreas, bolhas, etc. encontrados na maioria das ferramentas tradicionais de manipulação de dados, incluindo automação de escritório como o Excel.
Essas ferramentas ainda são adequadas para apresentar os resultados de análises relacionadas a dados volumosos do tipo Big Data.
Esses gráficos permitem que os tomadores de decisão analisem os dados rapidamente e reduzam o tempo necessário para entender o básico. As notações relevantes são, portanto, simples.
Esse tipo de visualização é muito comum nos negócios, principalmente para comunicação interna ou externa. Os departamentos de marketing, finanças, controle de gestão e administração geral fazem uso extensivo dessas ferramentas de visualização na forma de indicadores para transmitir o faturamento ou o lucro líquido.
Visualizações avançadas
Com a explosão do volume de dados, assistimos há anos a uma busca por criatividade na apresentação de dados com visualizações mais estéticas e até artísticas. A ascensão do jornalismo de dados contribui para esse fenômeno, que encontra sua inspiração na computação gráfica.
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