Com pouco mais de 20 anos de surgimento, a tecnologia Big Data conquistou a confiança de diferentes setores da economia global. De acordo com a consultoria Fortune Business Insights, o mercado setorial foi avaliado em US$ 307,5 bilhões em 2023.
A estimativa da empresa é de que em 2024, os números tenham elevação de 13 pontos percentuais, somando US$ 348,2 bilhões. Se essa média for mantida, a projeção do setor é alcançar US$ 924 bilhões, até 2032.
É importante esclarecer que o termo Big Data é definido como o processamento e análise de grandes volumes de dados, que não seriam tratados por sistemas convencionais. Desse modo, os dados da tecnologia são caracterizados em três frentes de trabalho: volume, velocidade e variedade.
Outra informação importante foi revelada pela consultoria Markets and Markets, e, diz respeito ao desenvolvimento da tecnologia para os próximos cinco anos: integração de IA e aprendizado de máquina; evolução de tecnologias nativas da nuvem para aperfeiçoar a agilidade e tratamento dos dados; maior foco em interfaces intuitivas; acessibilidade e crescimento de soluções integradas com análise e business Intelligence.
Por outro lado, o roteiro tecnológico de longo prazo (mais do que cinco anos) prevê os seguintes aprimoramentos tecnológicos: computação quântica para lidar com processamento de dados; aumento de plataformas analíticas baseadas em IA e IoT; ampliação de sistemas autônomos e cidades inteligentes, avanços na medicina de precisão e integração de outras tecnologias como a Realidade Aumentada e Realidade Virtual.
Quais as vantagens do Big Data para a indústria de transformação?
O coordenador dos cursos de especialização Lato Sensu na área de TI, da Universidade Presbiteriana Mackenzie, Dirceu Matheus Júnior, esclareceu que o conceito de Big Data começou a se popularizar no início dos anos 2000, pois as organizações compreenderam o valor de ter acesso a dados em grande escala e a necessidade de empregar tecnologias para processá-los e armazená-los.
“Desde então, essa tecnologia se tornou essencial para impulsionar a inovação e eficiência em diversos setores, especialmente na Indústria de Transformação. Vale acrescentar o Big Data tem um papel determinante na Indústria 4.0, caracterizada pela automação e troca de dados em tecnologias de manufatura”, acrescenta o especialista.
Com esse entendimento, elencamos alguns dos principais benefícios do Big Data no setor industrial, abordados pelo especialista:
Melhorar a eficiência operacional: empresas industriais que implementam soluções de Big Data podem melhorar a eficiência operacional em até 20%.
Manutenção preditiva: utilizando dados para prever falhas em equipamentos e realizando manutenção programada, é possível reduzir consideravelmente o número de paradas não planejadas.
Personalização da experiência do cliente: por meio da análise de dados é possível ter uma compreensão mais assertiva das necessidades dos clientes e assim, personalizar os produtos e serviços.
Redução de custos e desperdícios: otimiza processos e reduz custos ao identificar ineficiências e desperdícios.
Inovação e desenvolvimento de produtos: utiliza insights gerados a partir de dados para desenvolver novos produtos e melhorar os existentes.
“Esses são apenas alguns exemplos de como o Big Data está transformando a indústria de transformação, tornando-a mais ágil, eficiente e orientada a dados. A capacidade de interpretar grandes volumes de dados, em tempo real, permite que as indústrias e empresas sejam mais reativas às mudanças do mercado e às necessidades dos clientes, além de impulsionar a inovação contínua”, pontua Dirceu.
Como implementar as tecnologias de Big Data?
Antes de esclarecer a pergunta é preciso ressaltar que as tecnologias do Big Data são divididas em quatro modelos principais: armazenamento de dados, mineração de dados, análise e visualização de dados. Como cada um está associado a uma determinada ferramenta, é preciso avaliar qual a opção mais adequada para otimizar as atividades da empresa.
Segundo Dirceu, é importante identificar os problemas específicos da empresa, nos quais a tecnologia pode agir com eficiência. “Uma das formas para encontrar as vulnerabilidades da organização é responder duas questões: O que não podemos fazer sem o Big Data e Como isso está nos afetando? A partir desses esclarecimentos será possível direcionar a estratégia de implementação do Big Data”.
Outra informação importante é ter conhecimento mais detalhado sobre os dados coletados, para saber quais serão usados ou excluídos. Vale acrescentar que nem todas as informações têm o mesmo nível de relevância, por isso, é importante reconhecer quais são essenciais para atender os objetivos da implantação e quais podem ser descartados.
Vale acrescentar que um dos principais desafios da implementação de sistemas com Big Data são as preocupações com a segurança e privacidade dos dados. “Garantir a privacidade e a segurança das informações confidenciais dos clientes não é apenas uma obrigação legal e ética, mas também um aspecto essencial no relacionamento comercial, que é a confiança. Portanto, as medidas de proteção de dados precisam ser reforçadas, para reduzirem ao máximo, o risco de violações nos sistemas”, observa o coordenador do Mackenzie.
Como se preparar para o mercado de trabalho em Big Data?
A área de TI continua a demandar profissionais com especialidades específicas, confirmando que o mercado continua aquecido e em desenvolvimento. O relatório da Brasscom (Associação das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação e de Tecnologias Digitais) destacou que o Brasil é responsável por 30% do mercado de produção na América Latina.
Em 2023, o crescimento do setor foi de 9,5% e as projeções dos especialistas são de que os investimentos em TIC somem R$ 729 bilhões até 2027. Complementando os resultados positivos, o macrossetor TIC é responsável pela geração de 2,05 mil novos postos de trabalho, o que corresponde a 4% dos empregos no país.
Desse modo, os profissionais de TI que desejam se especializar em Big Data podem buscar conhecimentos em cursos e certificações oferecidas por várias empresas. Algumas disponibilizam o documento como fornecedoras, entre as quais: Microsoft, IBM, Amazon e Dell/EMC.
“Lembre-se de que a escolha das certificações e cursos deve ser baseada em seus interesses pessoais, objetivos de carreira e nas tecnologias que você deseja dominar. O aprendizado contínuo, educação continuada, é fundamental para acompanhar as tendências e se destacar no mercado de TI, não basta ter certificações individualizadas”.
Por último, o especialista em TI destaca as tendências mais importantes no uso de Big Data, ainda em 2024, confira:
– Processamento em Tempo Real com Stream Processing: esse modelo de processamento já se tornou fundamental para diversas aplicações. Um exemplo são soluções como o Apache Flink, que permite analisar fluxos contínuos de dados em milissegundos, possibilitando insights imediatos e ações proativas.
– Gestão da Complexidade: Muitos sistemas de Big Data são complexos e podem causar confusão e custos adicionais. As organizações estão trabalhando para transformar essa complexidade em algo gerenciável.
Foco na Confiança e Valor dos Dados: à medida que o Big Data se torna mais central para as operações das empresas, a confiança nos dados é fundamental. Os líderes de dados e análises (CDAOs) devem demonstrar valor para a organização, vinculando suas capacidades ao alcance dos resultados de negócios.
Processamento de dados para IA: é fundamental para a Inteligência Artificial (IA). Ele envolve o tratamento, organização e análise de informações para que as máquinas possam aprender, tomar decisões e realizar tarefas de maneira autônoma.
“Essas tendências refletem a crescente importância do Big Data como um recurso estratégico para a indústria de transformação. A capacidade de processar dados em tempo real, gerenciar a complexidade e oferecer confiança nos insights gerados são fatores essenciais para o sucesso das organizações no cenário de dados, em constante evolução”, conclui o educador.
*Dirceu Matheus Junior, é professor e coordenador de Cursos de Especialização Lato Sensu da Faculdade de Computação e Informática do Mackenzie. É professor do Programa de Mestrado Profissional em Computação Aplicada, da Universidade Mackenzie.
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Aline de Oliveira Silva
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