O termo "Big Data" está sendo substituido e o "Machine Learning" sendo mais difundido.

Os dados são "Apenas Dados", independentemente da quantidade, estrutura ou velocidade.

Os ciclos de inovação não são as únicas coisas cada vez mais curtas.

Os problemas associados a certos termos também se alternam cada vez mais rapidamente. Isto é especialmente verdadeiro no ambiente de novas tecnologias e modelos de negócios digitais.

O instituto de pesquisa de mercado Gartner removeu o termo "Big Data" do seu Hype-Cycle notado em 2015.

Um olhar para o Google Trends mostra quão precisamente a previsão corresponde ao final do hype em torno de Big Data.

Por exemplo, aqui é uma comparação direta dos termos de pesquisa "Machine Learning" e "Big Data":

Mesmo quando a frase "Big Data" acabou de chegar à consciência de muitos tomadores de decisão e salas de reuniões, agora deve ser claramente estabelecida: Big Data está "morto".

Assim como o Gartner, determinou que as coisas são essencialmente diferente quando se trata de projetos de ciência de dados:Dados importantes, dados pequenos, dados pequenos, dados rápidos e dados inteligentes são todos "Apenas Dados". Os fatores críticos de sucesso para o uso de dados não dependem de sua quantidade, estrutura ou velocidade - trata-se de usar dados para criar um verdadeiro valor agregado!

Projetos de ciência de dados bem-sucedidos sem Big Data

Vemos que os projetos de ciência dos dados podem ser bem-sucedidos sem qualquer grande informação em prática diária.

Quando um fabricante automotivo premium chegou com a tarefa de aumentar a taxa de recompra na área de locação, enfrentamos o desafio de prever o tempo da recompra. O problema que até agora enfrentava o revendedor de automóveis era que a abordagem do cliente geralmente ocorreu na hora errada.

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Para aumentar a precisão do prognóstico, esse volume de dados não apenas aumentou. Na verdade, durante a análise, observamos que o próprio pool de dados era responsável pela imprecisão das previsões.

Nosso modelo, baseado em dados de diagnóstico e de veículos, não levou apenas o fabricante a corrigir 25% das entradas implausíveis e a poder abordar o cliente no momento certo. Ao mesmo tempo, os retalhistas não confiáveis podiam ser identificados e seus processos melhoraram de forma sustentável usando os métodos de melhores práticas dos retalhistas. Este caso mostra que a qualidade da previsão não depende do volume dos dados. Apenas Dados significa que, acima de tudo, os dados certos precisam ser incorporados na análise.

A simples mentalidade de dados facilita o foco nos dados relevantes

Outro caso teve que ver com a melhoria da exatidão do modelo de previsão anterior para um cliente do setor de energia. Os produtores de energia precisam saber com precisão o quão alta é a carga atual para ajustar a entrada de energia à demanda exatamente como possível. Muito baixo ou muito alto de uma fonte de alimentação pode levar multas para os fornecedores de energia. Portanto, é necessário manter essas penalidades tão baixas quanto possível.

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Solução foi baseada em um algoritmo de aprendizado profundo para melhorar o modelo de prognóstico.

Sobre a origem e a significância do termo "Big Data"

O termo "Big Data" surgiu em um momento em que cada vez estava cada vez mais difícil processar o volume exponencialmente crescente de dados com o hardware disponível no momento.

Desde o início, o fenômeno Big Data compreendeu mais do que apenas o volume de dados.

Em vez disso, ele designou um ecossistema inteiro. É por isso que a conversa sobre o "Vs" de Big Data tornou-se estabelecida. Ao longo do tempo, o conceito tornou-se cada vez mais refinado. Inicialmente, o ecossistema Big Data foi descrito com três Vs: Volume, Variety e Velocity. Este conceito foi muito rapidamente expandido para que em breve fosse quatro Vs, então cinco Vs, então sete Vs, nove Vs e, finalmente, dez Vs.

Neste ponto, a questão precisa ser perguntada se o termo "Big Data" ainda realmente faz sentido, ou se o conceito há muito tempo não se tornou completamente diluído e indistinto.

As variantes Small Data, Little Data e Smart Data representam apenas tentativas de resgate de um conceito que realmente não é mais necessário hoje. Agora é o momento de reconsiderar fundamentalmente o termo "Big Data" e suas variantes e, porque suas definições tornaram-se inconsistentes, pouco claras e desnecessárias, para jogá-las ao mar. A partir daqui surge a questão crucial de qual é o núcleo essencial do Big Data ou sobre o que é realmente relevante.

O que realmente é o Big Data, no seu núcleo?

Como já mencionado, a Big Data nunca foi realmente sobre as maiores quantidades de dados possíveis.

Foi mais sobre como selecionar dados relevantes para o caso de aplicação respectivo, limpá-lo e avaliá-lo com os métodos correspondentes.

É certo que pode resultar regularmente em volumes de dados grandes. No entanto, isso não é automaticamente o recurso decisivo para projetos de ciência de dados bem-sucedidos.

É por isso que, em muitos casos, as empresas têm acesso a volumes de dados tão grandes, porque eles coletam dados a qualquer custo. Sua esperança é obter vantagens estratégicas de dados de massas aparentemente não relacionados, semelhantes aos principais jogadores do Google, Amazon, Facebook & Co., ou mesmo a NSA. O resultado são gigantescos lagos de dados nos quais as empresas reúnem todos os dados estruturados e não estruturados possíveis.

No entanto, concentrar-se na quantidade de dados muitas vezes obscurece a essência essencial dos projetos Big Data: o tratamento analítico dos dados - ou seja, "Dados Apenas".

Aqueles que se dedicam a essa tarefa, quebraram seus fundamentos, perceberão muito rapidamente que os fatores essenciais para o sucesso de tais projetos não são exclusivamente de natureza tecnológica.

Para transformar os dados em informações valiosas, as empresas também exigem uma mentalidade correspondente, que diz respeito a toda a cultura corporativa.

Apenas dados: independentemente da quantidade, estrutura e velocidade

Independentemente de sua quantidade, estrutura e velocidade, os dados são simplesmente "Dados Apenas". Muito mais importante que as idiossincrasias dos dados em si estão definindo corretamente o caso de negócios, incorporando projetos de análise no ambiente de uma organização e selecionando o analítico correto método. É por isso que o termo Data Compass surge.

O sucesso dos projetos de dados depende freqüentemente de fatores que não são de natureza técnica.

As empresas precisam ter uma certa cultura de aprendizagem para entender melhor certos contextos usando processos abertos e inclusivos (aprendizagem). Parece paradoxal: grandes dados (Big Data) podem estar mortos, mas precisamente esse fato representa uma grande oportunidade para projetos de ciência da informação.

Quando movemos a nossa concentração para longe da frase de grandeza "Big Data", alcançamos a questão realmente crucial. Ou seja: como as empresas e as organizações podem criar valor agregado a partir de dados?

Valdir Adorni

Technologist & Executive empowering Customers and EUC into infrastructure - data protection, management & Intelligence

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