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Passado mais de 20 anos observa-se que além de qualquer

previsão, a revolução da informação com o

Big Data

, exi-

giu novas abordagens para olhar a ciência e tecnologia e

conectar-se constantemente às grandes redes estabeleci-

das. Esse fato se agrava diante da capacidade de absorção

de um país/empresa a determinada tecnologia. Exempli-

fica-se que o Brasil iniciou sua primeira conexão com a

Internet

(protocolo NCP para o TCP/IP) em 1991, pela

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo

(FAPESP)

3

[34], [35].

A despeito de encontrar o grande volume de dados na

Web

, vale ressaltar a existência de duas categorias de da-

dos no mundo virtual, a

Web

visível (

surface Web

) e a in-

visível, também conhecida como

Web

profunda (

deepWeb

ou

dark Web

). A visível é aquela onde qualquer informa-

ção pode ser obtida através de pesquisa simples padrão,

como por meio do

Google

e outros motores de busca, as-

sim como

Twitter, Facebook

e

sites

não dinâmicos. Estima-se

que os dados disponíveis nesta categoria correspondam a

4% do que existe em toda

Web

. Já para a

Web

profunda,

encontram-se os 96% de dados restantes, ou seja, aque-

les que realmente podem ser considerados mais valiosos.

Nesta

Web

, não é trivial obter dados.As informações estão

“enterradas” em muitas camadas para baixo em uma pá-

gina dinâmica, representam um vasto repositório de in-

formações que não é acessível a motores de busca padrão

[35]–[37]. São banco de dados,

sites

de empresas e outras

fontes, onde muitas vezes, a acessibilidade só é permitida

através de consulta personalizada, como cadastro, licença

etc.

Considerando a evolução exponencial de dados, o tra-

tamento do

Big Data

é necessário para produzir conhe-

cimento em inteligência. Sua finalidade é fornecer um

produto de inteligência preciso, oportuno, relevante e

abrangente para os líderes de governo, gestores de em-

presas e outros formuladores de políticas no afã de apoiar

o processo de tomada de decisão. Entretanto, o processo

de inteligência por sua própria natureza está sujeito a er-

ros. A informação é aberta as interpretações alternativas

e o pensamento humano está sujeito a distorções cogniti-

vas, culturais, e outras.

Nesse contexto, nasce a complexidade no tratamento da

informação, pois é preciso envolver pessoas, processos e

tecnologia, onde as pessoas devem estar capacitadas, tanto

para uma abordagem estratégica e de gestão, quanto para

buscar soluções e propostas em problemas mais operacio-

nais. Ou seja, gestores preparados para gerir, tomar de-

cisões e técnicos preparados para a análise, para oferecer

alternativas. Já nos processos, esses envolvem metodolo-

gias, relações entre uma etapa e outro processamento e

resultados do

Big Data

inicial. Concernente à tecnologia,

destacam-se as ferramentas, sistemas computacionais e a

conectividade para usar a

Internet

. Não obstante, a tecno-

logia pode ficar obsoleta com o tempo, e, portanto, surge

a necessidade de atualizações constantes e adaptações às

novas ferramentas [38, p. 0].

Vale ressaltar que o

Big Data

não faz milagre. Embora a

gama de informações no presente século são inúmeras,

se a interconectividade de pessoas, processos e tecnolo-

gia não forem executados de forma eficaz (tomar decisão

através de uma visão sistêmica da organização em relação

ao ecossistema inserido), empobrecerá todo esforço em

“traduzir” os dados “minerados” sobre determinado assun-

to. Consequentemente, ferramentas para analisar grandes

volumes de dados permearão cada vez mais as organiza-

ções, em razão de que a tecnologia cada vez mais está no

‘DNA’ delas, desde que exista pessoal qualificado para

usar as ferramentas e traduzir os resultados eficazmente.

Atualmente,

O Big Data

faz parte de um ecossistema bem

maior do que um conjunto de

software

de análise de da-

dos. A sociedade inicia a era da “

Internet

das coisas”. Ela

sai do mundo virtual, das telas dos computadores e vem

se tornando presente no cotidiano das pessoas. É possível

encontrar

chips

nos celulares/

smartphones

, em eletrodo-

mésticos e nos carros, permitindo que os mesmos tenham

a possibilidade desses dispositivos estarem conectados à

Internet

. A partir daí, ser possível gerenciar e se antever

a inúmeras situações do dia-a-dia como alguns

softwares

programarem a geladeira para descongelar, verificar a

temperatura da casa e se autorregular, administrar o me-

lhor trajeto da residência-trabalho e vice-versa, efetuar

compras online e receber em casa, monitorar e emitir

alertas de saúde ao médico e paciente etc. Esses pequenos

exemplos de conexões geram uma vasta quantidade de

dados. A partir deles é possível analisar e entender com

mais precisão, o comportamento das pessoas e se anteci-

par a situações buscando melhor qualidade de vida para o

ser humano [19], [31], [39], [40].

Outro exemplo de

Big Data

pode-se cunhar uma situa-

ção no mercado varejista. Quando uma pessoa acessa uma

loja

online

, o

site

pode levar milissegundos para identificar

o perfil de compra do indivíduo e oferecer os produtos

mais relevantes, haja vista, por exemplo, os diversos me-

canismos (aplicativos,

cookies

, etc.) que se auto instalam

automaticamente no IP

4

do computador através dos

clicks

que a pessoa executa quando “navega” na

Internet

. Assim,

pelo tratamento algorítmico em

Big Data

dos programas,

poderão ser sugeridos produtos que venham “encantar” o

potencial cliente. Anteriormente, pensar essa situação no

mundo físico levaria meses através de pesquisas e outras

ações. Como exemplo, nos Estados Unidos, as empresas

de energia estavam instalando relógios de leitura para me-

dir o consumo dos eletrodomésticos de forma individual.

Isto possibilitou que o consumidor verificasse a dimensão

de seu desperdício, proporcionando economia na conta

de luz quando passassem a desligar alguns aparelhos. Por

outro lado, as empresas de energia identificam em tempo

real, quanto está sendo consumido em cada residência,

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