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Vamos falar de Big Data e da profissão analista de dados

O assunto Big Data está em voga e não é por acaso, a sociedade já esperava por este tipo de solução há muito tempo e só não tínhamos tecnologia para isso. 

Vou tentar explicar o fenômeno até o final desta postagem:

Usamos Big Data para obter diagnósticos complicados. Isso significa que usamos a tecnologia para conhecer mais sobre fenômenos naturais, sobre organismos, sobre tendências mercadológicas, assuntos complexos demais para que os teóricos consigam criar modelos matemáticos precisos que possam ser usados pelos profissionais para detectar uma tendência.

No meio científico, chamamos de problema inverso a tentativa de entender um fenômeno a partir de algumas medições periféricas.

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Para resolver um problema inverso é necessário ter dados, e quanto mais dados, mais preciso será a modelagem e melhor será a predição. Sim, o nome é predição mesmo!

Mas ter dados não é suficiente, é necessário ter algoritmos para encontrar o modelo que mais se adequa ao fenômeno que se deseja reproduzir.  E isso não é um problema banal, afinal com os mesmos dados, vários cenários são possíveis, mas não são igualmente prováveis!

Desta forma, a busca por algoritmos se concentra em métodos de máxima probabilidade, admitindo que será a melhor solução para um conjunto de medidas ou dados.  Estes algoritmos usam métodos numéricos complexos, que são empregados com mais precisão se a modelagem inicial levar em consideração os dados obtidos em condições diversas.

Resumindo: Big Data é uma ciência que tenta criar modelos matemáticos sobre fenômenos com muitas variáveis, modelos estes que serão usados em predição.  Assim, um grande volume dados, aplicados em algoritmos de origem probabilística, usando métodos numéricos otimizados e uma infraestrutura capaz de processar muitas operações em pouco tempo, gera um modelo que será usado para prever (ou mesmo provocar) novos comportamentos.

Por isso, as ferramentas de Big Data não tem tanto poder se não tivermos um excelente corpo de analistas de dados, uma vez que as informações devem ser colocadas precisamente nos pontos de entrada para que o modelo de aprendizagem ou predição tenha valia.

Para melhor compreensão, seria como tentar fazer uma tomografia com um paciente se mexendo o tempo todo, o resultado não será bom.  Só que na maioria dos problemas reais, não podemos controlar o fenômeno como fazemos com um paciente em uma maca.

Aplicações de Big Data são inúmeras: de pesquisas científicas, tendências de mercado, opinião pública, economia, meteorologia até análise da cadeia de suprimentos em tempo real, previsão de vendas, marketing personalizado, etc.

Lembrando que a escolha de uma ferramenta é apenas um pequeno passo para obter resultados com esta tecnologia.

Entre outras empresas, a Lab245 oferece análise de dados e ferramenta de Big Data em plataforma cloud computing no Brasil.

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