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Introdução
Com a entrada do século 21, o mundo vivencia uma era
totalmente conectada à
internet
. Cerca de 40% da po-
pulação está conectada à
internet
(“Big data”, 15:19:59;
McKinsey Global Institute, 2011). Nesse sentido,
O’Reilly (2007), sugeriu o termo
Big Data
– um gi-
gantesco banco de dados atualizado em tempo real,
que atinge facilmente milhares de
terabytes
de armaze-
namento em diversos formatos. Os sistemas tradicio-
nais de gerenciamento de banco de dados relacional não
podem lidar com essas grandes massas de dados (J. L.
Magalhães & Quoniam, 2013; Quoniam, L, Lucien, A,
2010). O
Big Data
direciona uma nova geração de me-
todologias desenvolvidas para extrair valor económico
e estratégico de um grande e variado volume de dados
(estruturados e não estruturados), permitindo alta ve-
locidade de captura e análise (“Gray, J. and Chambers,
L. and Bounegru, L., The Data Journalism Handbook,
O’Reilly Media, 2012 - InfoVis:Wiki”, [s.d.]; O’Reilly,
2007a).
A análise de
Big Data
já é utilizada com sucesso em vá-
rios países, como os Estados Unidos, que incorporaram
o conceito em quase todos os seus setores produtivos.
Em 2014, o governo americano apresentou o relatório
“Big data: Seizing opportunities. Preserving values”,
com o objetivo de consultar os principais
stakeholders
americanos como a
Apple, IBM, Google, Bank of America
,
entre outros, sobre questões acerca de oportunidades e
valores no uso do
Big Data
e, assim, avaliar como este irá
alterar as relações entre governo, cidadãos, empresas e
os consumidores (TheWhite House, 2016).
O
Big Data
refere-se à terceira geração da era da infor-
mação (Magalhaes, JL & Quoniam, L, 2015; Raghupathi
& Raghupathi, 2014). Inicialmente, este volume expo-
nencial de dados abordava os critérios dos 3Vs: Volume,
Variedade e Velocidade (Laney, 2001), mais adiante, fo-
ram acrescentados mais 2 Vs: os atributos de Veracida-
de e Valor. Alguns autores ainda atribuem os últimos 3
Vs, como Veracidade, Versatilidade e Viabilidade, onde a
combinação de todos os “Vs” geram o “V” de Valor (Alei-
xo & Duarte, 2015)
O volume é uma referência à quantidade de informações
que são disponibilizadas diariamente na
web
, enquanto as
diferentes fontes caracterizam o termo variedade. Já a
veracidade e a velocidade estão relacionadas com o tra-
tamento desses dados para que sejam proveitosos, com
processamento em tempo real e fidedignos, respectiva-
mente (Breternitiz & Silva, 2013). O valor é o atribu-
to em que o bom tratamento de
Big Data
poderá gerar
acesso à informação essencial e economia aos cofres da
organização em questão.
Segundo Minelli
et al
(2013), o
Big Data
divide-se em
tempestade perfeita de dados, tempestade perfeita de
convergência e tempestade perfeita de computação, e
esta última é resultante de 4 fenómenos: lei de
Moore
,
computação móvel, redes sociais e computação em nu-
vem (
cloud
computing). Este acervo de dados deve ser
tratado para apresentar informação pesquisada de for-
ma seletiva e objetiva para aumentar a inteligência dos
negócios, além de permitir uma melhoria no processo
de tomada de decisão (Minelli, M., Chambers, M., &
Dhiraj, A., 2013).
A velocidade e o volume de disposição de dados no
mundo virtual têm mostrado a grandiosidade do
Big
Data
, bem como a capacidade de utilizar os resultados
dessas informações para a área da inteligência competi-
tiva. Ou seja, produzir mais em menos tempo, superar o
concorrente e economizar tempo. O resultado dos tra-
tamentos de dados tem se mostrado um diferencial para
as tomadas de decisões.
Segundo Wikipediaminer
1
apud
Magalhães
et al
(2013),
do volume diário de dados adicionados à
web
, 47% são
relacionados com Saúde e, destes, 43% referenciam-se à
saúde pública (Magalhães, 2014). Portanto, é
mister
pen-
sar em novas ferramentas para identificação, extração e
análise de dados do
Big Data
relativos à saúde no âmbito
global e glocal (regional). Segundo Humbert (2005), o
termo “glocal” está correlacionado na atitude de pensar
nos problemas de forma global e agir de forma a atuar
localmente, pois ações “glocais” poderão ter um impac-
to global. Este pensamento, reflete a globalização, onde
a tecnologia trouxe menos adaptação tecnológica a um
contexto único e a participação de empresas situadas em
locais menos privilegiados (Humbert, M., 2003).
O relatório “The real-world use of big data” realiza-
do pela IBM, em colaboração com a Universidade de
Oxford, revelou que a análise de
Big Data
permite que
as organizações sejam até 23 vezes mais propensas a su-
perarem os seus concorrentes de mercado do que aque-
las que não analisam. No entanto, alguns setores pro-
dutivos são mais adaptáveis às estratégias de
Big Data
do que outros, como os setores de saúde, financeiro,
de telecomunicações, governamental e o energético.
A saúde é considerada, maioritariamente, como um bem
público global: que não seja excludente, isso é, que nin-
guém ou nenhuma coletividade seja excluída da sua pos-
se ou de seu consumo; e de que os seus benefícios sejam
disponíveis a todos. Há, também, o aparente consenso
de que a saúde não seja concorrencial, e que não haja
rivalidade, isso é, a saúde de uma pessoa não pode se dar
a expensas da exclusão de outras pessoas (Buse & Wa-
xman, 2001; Haines et al., 2009; Hartz, 2012; Vance,
Howe, & Dellavalle, 2009).
O processo da globalização é o motor da evolução do
termo “Saúde Global”, que carrega desafios e oportuni-
dades no campo da saúde. Saúde Global pode ser com-
preendida ao mesmo tempo como uma condição, uma
Big Data
e ciência aberta