Por que eu devo ler este artigo:Esse artigo é útil para estudantes e profissionais que desejam conhecer mais sobre a área de análise de dados, tanto na teoria como na prática. Análise de dados é utilizada em diferentes setores de nossas vidas, como saúde, segurança, eleições, marketing entre outras.

Este artigo irá tratar os principais conceitos sobre big data, big data analytics (análise de dados) e estatística descritiva. Além disso, irá discorrer sobre uma das ferramentas open source existentes no mercado para realizar análise de dados, o R Studio.

As empresas estão investindo cada vez mais nesse segmento e em profissionais, para melhorar seus processos e facilitar tomadas de decisão. A análise de dados também é muito utilizada para algoritmos de aprendizado de máquina.

O volume de dados gerados, coletados e armazenados cresce constantemente, assim, novos métodos, tecnologias e ferramentas são desenvolvidas para possibilitar que as empresas e gestores possam analisar essa grande quantidade de registros coletados, auxiliando nas tomadas de decisão, estratégias de marketing ou até mesmo na identificação de fraudes entre outros casos.

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Atualmente existem diferentes ferramentas para análise de dados, tanto softwares privados, como SAS, SAP, QlikView entre outras, quanto softwares livres, como Pentaho, Talend, Jaspersoft, R entre outras. Uma observação a ser feita é sobre o R. Essa ferramenta durante muito tempo foi utilizada por especialistas na área de estatística, isso porque o objetivo desse software era atender a essa classe. Mas, com o passar dos anos, diversos desenvolvedores começaram a utilizar essa ferramenta, tornando-a atualmente uma das ferramentas mais utilizada para analisar grandes quantidades de dados.

Pelo alto preço das ferramentas pagas nessa área, empresas, desenvolvedores entre outros profissionais procuram ferramentas open source bem sólidas para realizar suas análises. Nessa imensidão de opções de softwares livres, muitas vezes a maior dificuldade que se tem é em escolher e surge a seguinte pergunta: “qual a melhor? ”. Como todo profissional sabe, não existe a melhor ferramenta ou a melhor linguagem de programação, mas sim, as mais ideais para os objetivos a serem alcançados.

Para analisar dados, apenas conhecer linguagens de programação ou ferramentas não é o suficiente, o estudante ou profissional que deseja atuar nessa área deve saber um pouco de cada coisa, além de conhecer as ferramentas já citadas, banco de dados, metodologias, regras de negócios e estatística. Ter conhecimentos de métodos estatísticos, gráficos, entre outros, é essencial para realizar uma boa investigação dos dados, mesmo as ferramentas muitas vezes possuindo funções para realizar os diferentes cálculos existentes, o profissional deve saber quais métodos irá utilizar para cada situação que se encontra.

A estatística para análise de dados, algoritmos de aprendizado de máquina, algoritmos de inteligência artificial entre outras áreas em ciência de dados, é essencial. O profissional que atua nessa área irá a todo momento se deparar com situações em que irá precisar aplicar métodos e/ou gráficos estatísticos, seja para tomar alguma decisão, ou para identificar o que acontecer em determinado caso, ou para ir mais adiante, como aplicar métodos de aprendizado de máquina.

O surgimento das linguagens de programação, ferramentas e o crescente uso da estatística para analisar os dados, deu-se por conta do constante crescimento do volume dos dados. Essa grande quantidade de dados pode ser um big data, um conceito bem antigo, mas que vem sendo divulgado e utilizado muito fortemente nos últimos anos. Muitos ainda confundem do que realmente se trata big data, se a empresa realmente possui um big data ou possui apenas um grande conjunto de dados armazenados.

Esse artigo tem como objetivo apresentar os principais conceitos de big data, análise de dados, estatística descritiva e a ferramenta a ser utilizada para análise de dados, nesse caso a linguagem de programação R, através da IDE RStudio.

Big Data

As empresas armazenam dados muito antes de o termo big data explodir mundialmente. O que diferencia antigamente dos dias atuais é a capacidade de trabalhar com esses dados, transformá-los em conhecimentos úteis para as organizações.

Muitos confundem o fato de que se ter muitos dados armazenados já se pode dizer que se tem um big data, e essa ideia muitas vezes está errada. Big data é uma estratégia de gerenciamento de informações holística que incluem e integra muitos tipos de dados e gerenciamentos de dados juntamente com dados tradicionais. Doug Laney, um famoso analista que articulou a definição de big data, define que big data possui três V’s:

  • Volume: coleta de dados de uma grande variedade de fontes, por exemplo, transações comerciais, redes sociais, informações de sensores, e-mails entre outras;
  • Velocidade: dados são gerados e coletados em uma velocidade sem precedentes e devem ser tratados online, por exemplo, já existem alguns aplicativos de internet das coisas (IoT) que possuem ramificações de saúde e segurança, então estes requerem uma avaliação em tempo real;
  • Variedade: os dados são gerados em todos os tipos de formatos, por exemplo, dados estruturados (como aqueles presentes em banco de dados), dados não estruturados (como e-mail, vídeos), comentários em redes sociais, transações financeiras entre outros.

Essas três características são os principais pilares para possuir um conjunto de dados do tipo big data, ou seja, quando se apenas possui um grande volume de dados armazenados nem sempre se tem um big data, mas sim apenas um conjunto de dados grande.

Com o crescente número de dispositivos que irão fazer parte ...

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