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Série: os “Vs” do Big Data-velocidade

Atualizado: 16 de nov. de 2020


Olá! Continuando nossa série de artigos sobre os “Vs” do Big Data, hoje falaremos sobre a velocidade de dados no contexto de Big Data. Não é difícil imaginar, no mundo acelerado que temos hoje, como os dados afetam e são afetados pelas decisões de um mundo cada vez mais veloz.

Antigamente, empresas e mercados de ativos funcionavam em um mundo com menos informações disponíveis. Embora a assertividade nas decisões fossem necessárias naquele contexto, o intervalo de tempo era bem maior para tomadas de decisão com base nas análises dos cenários disponíveis.

No entanto, o mundo mudou! O mercado financeiro, por exemplo, opera em velocidades que beiram milésimos de segundos. Hoje, pensando em empresas, poucas horas de diferença no lançamento de um produto podem significar a perda na liderança de um setor.

Novamente temos as tecnologias de Big Data como referencial de vanguarda. Os imensos repositórios de dados criados no contexto do Big Data em conjunto com complexos algoritmos de Machine Learning e Inteligência Artificial são capazes de processar em tempo real os dados coletados e gerar produtos ou informações altamente relevantes.

Imagine a velocidade dos algoritmos de redes sociais que são capazes de capturar milhões de dados e indicar tendências em poucos minutos. Ainda é possível pensar em como empresas de logística podem coletar dados do trânsito, de estoque, de frota disponível e cruzá-los com dados climáticos, podendo calcular em poucos minutos as melhores rotas para milhares de produtos em regiões extensas geograficamente.

A velocidade, portanto, é um item fundamental quando estamos pensando em processamento de dados no contexto de Big Data. O paradigma tecnológico da Ciência de Dados está realmente causando uma revolução no mundo dos negócios e quem não estiver atento pode perder oportunidades incríveis.

Fernando Montini é cientista de dados, pedagogo, químico industrial e mestre em Biologia.

Escreve para o blog sobre tecnologia na área de Ciência de Dados, Business Intelligence e Mercado Financeiro.

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