A definição de big data são dados com maior variedade que chegam em volumes crescentes e com velocidade cada vez maior. Isso também é conhecido como os três Vs. Simplificando, big data é um conjunto de dados maior e mais complexo, especialmente de novas fontes de dados.
Nesta era digital, os dados estão a ser gerados a um ritmo sem precedentes. Desde publicações nas redes sociais a compras online, todas as acções que realizamos geram dados. O grande volume destes dados, juntamente com a sua complexidade e diversidade, levou ao aparecimento do conceito de Big Data. Mas o que é exactamente o Big Data e porque é tão importante?
Big Data refere-se a conjuntos de dados grandes e complexos que são demasiado difíceis de processar utilizando métodos tradicionais de processamento de dados. Estes conjuntos de dados são caracterizados pelos 3Vs: Volume, Velocidade e Variedade. O volume refere-se à grande quantidade de dados que está a ser gerada, a velocidade refere-se à velocidade a que estes dados estão a ser gerados e a variedade refere-se aos diferentes tipos de dados que estão a ser gerados. Os Big Data podem provir de uma variedade de fontes, incluindo redes sociais, sensores e outros dispositivos digitais.
Para dar sentido a esses dados, as organizações usam data warehouses. Um armazém de dados é um repositório de dados grande e centralizado que é utilizado para a inteligência empresarial e a elaboração de relatórios. Permite às organizações armazenar e analisar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados num único local. Dois exemplos da utilização de armazéns de dados são a Walmart e a Amazon. A Walmart utiliza um armazém de dados para controlar as vendas, o inventário e o comportamento dos clientes, enquanto a Amazon utiliza um armazém de dados para controlar as compras e o comportamento de navegação dos clientes.
A função de um armazém de dados é fornecer uma única fonte de verdade para os dados de uma organização. Permite às organizações tomar decisões informadas com base em informações exactas e actualizadas. Os armazéns de dados também são utilizados para a extracção de dados, que é o processo de análise de grandes conjuntos de dados para identificar padrões e conhecimentos. Existem várias técnicas utilizadas na extracção de dados, incluindo a classificação, o agrupamento e a regressão.
Para utilizar a extracção de dados, as organizações têm de começar por identificar o problema comercial que pretendem resolver. Em seguida, têm de recolher e preparar os dados, seleccionar a técnica de extracção de dados adequada e interpretar os resultados. As informações obtidas com a extracção de dados podem ser utilizadas para melhorar as operações comerciais, aumentar a eficiência e identificar novas oportunidades.
A criação de um data warehouse envolve várias etapas. O primeiro passo é identificar as fontes de dados, tanto internas como externas, que serão utilizadas para preencher o data warehouse. Em seguida, os dados são extraídos dessas fontes e transformados para atender aos requisitos do data warehouse. Os dados são então carregados no armazém de dados, onde são organizados e armazenados. Finalmente, os dados são disponibilizados aos utilizadores finais através de ferramentas de relatório e análise.
Em conclusão, o Big Data é um conceito complexo e importante na era digital. Para dar sentido a estes dados, as organizações utilizam armazéns de dados e técnicas de extracção de dados. Os armazéns de dados fornecem um repositório centralizado de dados que permite às organizações tomar decisões informadas com base em informações exactas e actualizadas. As técnicas de extracção de dados são utilizadas para analisar grandes conjuntos de dados para identificar padrões e conhecimentos. A criação de um armazém de dados envolve várias etapas, incluindo a identificação de fontes de dados, a transformação dos dados e o seu carregamento no armazém de dados.
A principal diferença entre os modelos em estrela e em floco de neve é que o modelo em estrela envolve uma única tabela de factos ligada directamente a várias tabelas de dimensões, enquanto o modelo em floco de neve envolve uma tabela de factos ligada a tabelas de dimensões que são normalizadas em tabelas de dimensões adicionais. Por outras palavras, o modelo de floco de neve é uma versão mais normalizada do modelo em estrela.
O artigo “Understanding the Concept of Big Data” (Compreender o conceito de Big Data) aborda os vários aspectos do Big Data, incluindo a sua definição, características e importância no mundo actual. Aborda também os desafios associados aos grandes volumes de dados e a forma como podem ser geridos e utilizados de forma eficaz.
Relativamente à pergunta, os objectivos da extracção de dados incluem a identificação de padrões, tendências e relações em grandes conjuntos de dados. Isto pode ajudar as organizações a tomar decisões informadas, a melhorar as suas operações e a obter uma vantagem competitiva no seu sector. Além disso, a extracção de dados pode ser utilizada para detecção de fraudes, segmentação de clientes e modelação preditiva, entre outras aplicações. Em geral, o objectivo da extracção de dados é extrair informações e conhecimentos valiosos dos dados que podem ser utilizados para impulsionar o crescimento e o sucesso da empresa.