Nós todos sabemos que há muito mais informação em nossos mundos do que costumava ser. Quanto a quanto mais, bem, a maioria de nós é muito sem noção.
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Aqui está uma pepita de valor inestimável sobre todas essas informações, elogios de Dave Turek, o responsável pelo desenvolvimento de supercomputadores da IBM: Desde o ano de 2003 e trabalhando de trás para o começo da história humana, geramos, de acordo com os cálculos da IBM, cinco exabytes cinco bilhões de gigabytes - de informação. No ano passado, estávamos produzindo muitos dados a cada dois dias. No ano que vem, prevê Turek, faremos isso a cada 10 minutos.
Mas como isso é possível? Como os dados se tornaram tão kudzu digital? Simplificando, toda vez que seu celular envia sua localização GPS, toda vez que você compra algo online, toda vez que você clica no botão Curtir no Facebook, você está colocando outra mensagem digital em uma garrafa. E agora os oceanos estão praticamente cobertos com eles.
E isso é apenas parte da história. Mensagens de texto, registros de clientes, transações em caixas eletrônicos, imagens de câmeras de segurança ... a lista continua e continua. A palavra de ordem para descrever isso é “Big Data”, embora isso dificilmente faça jus à escala do monstro que criamos.
É o mais recente exemplo de tecnologia que superou nossa capacidade de usá-lo. Nesse caso, não começamos a acompanhar nossa capacidade de capturar informações, e é por isso que um tropo favorito de especialistas em gerenciamento nos dias de hoje é que o futuro pertence a empresas e governos que podem entender todos os dados que são coletando, de preferência em tempo real.
As empresas que conseguem interpretar cada migalha que seus clientes deixam para trás terão uma vantagem, raciocina - não apenas quem comprou o que aconteceu na última hora -, mas sim se elas tweetaram ou postaram uma foto em algum lugar no redemoinho das redes sociais. O mesmo vale para as cidades que podem coletar dados dos milhares de sensores que agora pontuam as paisagens urbanas e transformam os caprichos da vida na cidade, como o fluxo de tráfego, em ciência.
Não é de surpreender que as campanhas políticas já estejam tomando a iniciativa, furiosamente explorando dados como parte de seu enfoque nos eleitores de “nanotargeting”, para que eles saibam precisamente como lançá-los para seus votos e dinheiro. Entre as conclusões dos analistas, segundo o colunista Thomas Edsall, do New York Times, os republicanos mostram uma preferência pelos restaurantes “The Office” e Cracker Barrel, enquanto os democratas tendem a assistir “Late Night With David Letterman” e comer no Chuck E. Queijo
Essa pressa em interpretar os erros digitais explica por que o Google anunciou na semana passada que começará a vender um produto que chama de BigQuery, um software que pode digitalizar terabytes de informações em segundos. E por que uma startup chamada Splunk, que tem tecnologia capaz de analisar enormes quantidades de dados de clientes e transações, viu o valor de suas ações disparar quase 90% no dia em que foi divulgada no mês passado. Isso, para uma empresa que perdeu US $ 11 milhões no ano passado.
Ascensão do cientista de dados
Mas mesmo o acesso às melhores ferramentas de decodificação de dados não é garantia de grande sabedoria. Muito poucas empresas têm pessoas na equipe treinando não só para avaliar montanhas de dados - incluindo cargas de informações não estruturadas de milhões de páginas do Facebook e telefones inteligentes - mas também para realmente fazer algo com elas.
No ano passado, o McKinsey Global Insitute divulgou um relatório descrevendo “Big Data” como a “próxima fronteira para a inovação”, mas também prevendo que até 2018, as empresas nos EUA terão uma séria escassez de talentos quando se trata das habilidades analíticas necessárias– 190.000 pessoas. E alega que outros 1, 5 milhão de gerentes precisarão ser treinados para tomar decisões estratégicas com a torrente de dados que vem pela frente.
Nem todos, entretanto, acreditam na mágica do Big Data. Peter Fader, professor de marketing da Wharton School of Business, da Universidade da Pensilvânia, não está convencido de que mais dados sejam melhores. Não que ele pense que uma empresa não deve tentar aprender o máximo possível sobre seus clientes. É que agora há tanto foco em agregar todos os dados que ele acha que o volume é mais valorizado do que a análise verdadeira.
Eis a opinião de Fader de uma recente entrevista à Technology Review do MIT : “Mesmo com conhecimento infinito de comportamento passado, muitas vezes não temos informações suficientes para fazer previsões significativas sobre o futuro. De fato, quanto mais dados tivermos, mais falsa confiança teremos. A parte importante é entender quais são os nossos limites e usar a melhor ciência possível para preencher as lacunas. Todos os dados do mundo nunca atingirão esse objetivo para nós ”.
Quem são seus dados?
Aqui está uma amostra de como o Big Data está sendo usado para resolver grandes problemas:
- Eles sabem quando estão ruins ou são bons: enquanto a maioria das empresas se concentra em analisar seus clientes, a Amazon está obtendo pontos usando o Big Data para ajudar os seus.
- O estudo dos prisioneiros: Você quer saber quais touros geram as vacas leiteiras mais produtivas? A indústria de laticínios inventou uma maneira de processar os números.
- Diagnóstico por dados: Pesquisadores da SUNY Buffalo estão analisando conjuntos maciços de dados em seu esforço para determinar se há uma ligação entre a esclerose múltipla e fatores ambientais, como a exposição insuficiente à luz solar.
- Em busca de problemas: uma empresa chamada Recorded Future está pesquisando informações sobre redes sociais, sites governamentais e financeiros para fazer previsões sobre como o crescimento populacional, a escassez de água eo clima extremo podem levar a futuros distúrbios políticos e terrorismo.
Bônus de vídeo: capturar dados é uma coisa. Fazê-lo parecer atraente e compreensível é um outro desafio. David McCandless fala sobre o poder dos “mapas de informação” nesta palestra do TED.
