Big data se refere a qualquer coleção de dados que seja grande demais para ser processada ou analisada pelos métodos tradicionais.
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Big data se refere a coleções de dados que são complexas, extremamente grandes e crescem rapidamente. Na verdade, são tão grandes que o software tradicional de processamento de dados não consegue gerenciá-las. Essas coleções podem conter dados estruturados e não estruturados. Embora não haja uma definição amplamente aceita e tecnicamente precisa de "big data", o termo é comumente usado para coleções de dados gigantescas que se expandem rapidamente.
A capacidade de armazenamento digital aumentou exponencialmente desde o desenvolvimento dos primeiros computadores. Os dados podem ser salvos em escala gigantesca e recuperados em poucos segundos. A computação em nuvem tornou o armazenamento de dados praticamente ilimitado. Juntos, esses desenvolvimentos tornaram possível o advento do big data. Além disso, com o uso generalizado da internet os dados de atividade de usuários, o conteúdo hospedado na web e os dispositivos de Internet das Coisas (IoT) podem ter seus dados registrados e analisados para que possamos fazer previsões ou treinar modelos avançados de inteligência artificial (IA).
O big data pode vir de fontes publicamente disponíveis ou pode ser proprietário. Exemplos de big data incluem:
Os usos de big data mais comuns incluem:
Embora não haja um acordo consistente sobre o que constitui exatamente o "big data", o termo costuma aplicado a uma coleção de dados que atenda aos critérios gerais de volume, velocidade e variedade:
Juntos, esses atributos são conhecidos como "os três Vês."
IA se refere à capacidade que os computadores têm de executar tarefas cognitivas, como gerar texto ou criar recomendações. De certa forma, o big data e a IA mantêm um relacionamento simbiótico:
Conjuntos de dados gigantescos possibilitam uma IA eficaz, permitindo um treinamento mais preciso e abrangente de algoritmos avançados. Grandes conjuntos de dados selecionados e rotulados podem ser usados para treinar modelos de aprendizado de máquina; os modelos de aprendizado profundo são capazes de processar dados brutos não rotulados, mas requerem um poder computacional proporcionalmente maior.
Por exemplo, o modelo de linguagem grande (LLM) ChatGPT foi treinado com milhões de documentos. As inserções que o modelo recebe dos usuários ajudam a treiná-lo ainda mais para produzir respostas que soem humanas. Como um outro exemplo, as plataformas de rede social usam algoritmos de aprendizado de máquina para selecionar conteúdo para seus usuários. Com milhões de usuários visualizando e curtindo as postagens, essas redes têm muitos dados sobre o que as pessoas querem ver e podem usar esses dados para selecionar um feed de notícias ou uma página do tipo "Para você" com base no comportamento do usuário.
Por outro lado, o processamento rápido e a capacidade de fazer associações significam que a IA pode ser usada para analisar conjuntos de dados enormes que nenhum ser humano ou software de consulta de dados tradicional poderiam processar por conta própria. Provedores de streaming como a Netflix usam algoritmos proprietários baseados no comportamento de visualização anterior para fazer previsões sobre os tipos de programas ou filmes que os espectadores devem apreciar mais.
Sobrecarga de informações: assim como um quarto muito entulhado torna mais difícil encontrar algo de que você precisa, bancos de dados grandes como esses podem, ironicamente, dificultar a localização de dados úteis e relevantes.
Análise de dados: de modo geral, quanto mais dados se tem, mais precisas são as conclusões que se pode tirar. No entanto, tirar conclusões de conjuntos de dados gigantescos pode ser um desafio, já que o software tradicional tem dificuldades de processar quantidades tão grandes (e o big data excede em muito a capacidade humana de analisar sem ajuda).
Recuperação de dados: a recuperação de dados pode ser cara, especialmente se os dados estiverem armazenados na nuvem. O armazenamento de objetos requer pouca manutenção e é quase ilimitado, o que o torna ideal para grandes conjuntos de dados. Mas os provedores de armazenamento de objetos geralmente cobram tarifas de saída para recuperar os dados armazenados.
Garantia da precisão dos dados: dados imprecisos ou não confiáveis fazem com que os modelos preditivos e os algoritmos de aprendizado de máquina treinados com base nesses dados produzam resultados incorretos. No entanto, é difícil verificar em tempo real a precisão de volumes de dados grandes que crescem rapidamente.
Questões de privacidade e regulamentação: coleções de big data podem conter dados que as estruturas regulatórias, como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD), consideram como dados pessoais. Mesmo que um conjunto de dados não contenha esses dados no momento, novas estruturas podem expandir a definição de informações pessoais de forma que os dados já armazenados passem a se enquadrar. Uma organização pode não estar ciente de que seus conjuntos de dados contenham esses dados, mas se isso ocorrer, estará sujeita a multas e penalidades caso os dados sejam acessados ou usados indevidamente. Além disso, se um banco de dados contiver informações pessoais, o proprietário do banco de dados estará sujeito a uma responsabilidade civil aumentada no caso de uma violação de dados.
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