A informação em formato digital tornou-se parte integrante de vários aspetos da nossa vida neste nosso mundo digital. Neste contexto, o termo Big Data é em geral usado para descrever grandes quantidades de dados não estruturados, na maioria das vezes provenientes de vários canais. O termo é também usado para designar a tecnologia e a prática de trabalhar com dados que não são apenas grandes em volume, mas também de crescimento rápido e em diferentes formatos.
A cada dia são armazenados 500 milhões de tweets, 294 mil milhões de e-mails, 4 milhões de gigabytes de dados no Facebook, 65 mil milhões de mensagens no WhatsApp e 720.000 horas de novos conteúdos no YouTube. A geração de dados só tende a crescer ainda mais com a continua expansão do uso da internet das coisas. Para o desenvolvimento de outras tecnologias como carros autónomos, robôs e drones, para além de uma grande quantidade de dados armazenada, é necessária uma tecnologia analítica avançada que permita interpretar essas informações.
Assim, a partir de 2021 é apresentada como tendência que irá influenciar a forma como os dados e análises serão utilizados para o trabalho, o lazer e outras atividades cotidianas: a presença cada vez maior da inteligência artificial (IA) como facilitador das análises de grande quantidade de dados estruturados e não estruturados gerados por empresas e clientes. A IA também poderá ajudar na interpretação de todos os dados de forma conjunta além de fazer previsões.
Outra tendência é a busca por novas formas de interpretação dos dados, ou seja, novas maneiras de comunicar os resultados. Nomeadamente, com o desenvolvimento de ferramentas de análise voltadas para o uso da linguagem humana, como por exemplo o processamento de linguagem natural (PNL), além do uso da realidade estendida (XR), realidade virtual (VR) e realidade aumentada (AR).
A terceira é a influência do híbrido e computação em nuvem com a computação de ponta no Big Data. Ou seja, a capacidade de aceder a grandes quantidades de dados e agir com base em informações em tempo real sem a necessidade de infraestrutura dispendiosa e com dispositivos criados para processar dados onde eles são coletados, em vez de os enviar para a nuvem para armazenamento e análise.
Por fim, o crescimento do uso da metodologia DataOps que, neste contexto, significa remover obstáculos que limitam a utilidade ou acessibilidade dos dados e implantação de ferramentas de dados. Além disso, estima-se um crescimento do interesse por parte de profissionais com experiência ou interesse numa carreira de TI nesta área por não serem exigidas competências formal para trabalhar com DataOps.
Imagem de Gerd Altmann por Pixabay, acedida em 11/06/2021
Boudreaux, N. 2021. Five Big Compliments To Big Data. Acedido em 07/06/2021
Desjardins, J. 2019. How much data is generated each day?. Acedido em 07/06/2021
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