{"id":3084,"date":"2015-01-06T08:10:54","date_gmt":"2015-01-06T11:10:54","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.dialhost.com.br\/?p=3084"},"modified":"2015-01-06T08:10:54","modified_gmt":"2015-01-06T11:10:54","slug":"visualizacao-de-dados-fundamental-para-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dialhost.com.br\/blog\/visualizacao-de-dados-fundamental-para-big-data\/","title":{"rendered":"Visualiza\u00e7\u00e3o de dados: fundamental para big data"},"content":{"rendered":"
\"computacao<\/a>
Imagem ilustrativa<\/figcaption><\/figure>\n

\u00c0 medida que trabalhamos com volumes e variedades de dados cada vez\u00a0 maiores, o antigo ditado \u201c uma imagem vale mais que mil palavras\u201d torna-se mais verdadeiro. Um exemplo simples \u00e9 usar o metr\u00f4 de uma grande cidade, como Londres. O tube, como \u00e9 chamado, tem 11 linhas e 270 esta\u00e7\u00f5es. Em tese, as informa\u00e7\u00f5es b\u00e1sicas s\u00e3o uma lista de esta\u00e7\u00f5es em ordem alfab\u00e9tica e nomes das linhas. Mas tente fazer isso\u2026 Compare a lista alfab\u00e9tica com o mapa<\/a>. Fica clar\u00edssimo que tentar ir de uma esta\u00e7\u00e3o para outra tendo em m\u00e3os apenas uma lista alfab\u00e9tica \u00e9 extremamente desgastante. No pr\u00f3prio link da Wikipedia aparece o mapa do tube. Nele fica claro como chegar de uma esta\u00e7\u00e3o a outra, que linha pegar e mesmo saber quantas esta\u00e7\u00f5es intermedi\u00e1rias existem e se ser\u00e1 necess\u00e1rio trocar de linha e em qual esta\u00e7\u00e3o fazer isso, de forma bem vis\u00edvel e simples. Um imagem vale bem mais que mil palavras.<\/p>\n

Este exemplo mostra o quanto \u00e9 importante a visualiza\u00e7\u00e3o de dados. Em uma planilha fica dif\u00edcil identificarmos tend\u00eancias ou fazermos correla\u00e7\u00f5es entre dados. Mas atrav\u00e9s de gr\u00e1ficos e imagens nossa percep\u00e7\u00e3o dos n\u00fameros muda. Podemos identificar com muita rapidez qual produto vende mais e qual loja \u00e9 mais lucrativa.<\/p>\n

O conceito de big data amplia o potencial das an\u00e1lises. Vamos pegar o exemplo acima das lojas. Analisando apenas dados internos podemos identificar que lojas s\u00e3o mais lucrativas e que produtos vendem mais dentro de nossa empresa. Podemos tomar a\u00e7\u00f5es corretivas em casos de desvios e de tend\u00eancias negativas. Mas e quando vemos uma queda nas vendas em determinada regi\u00e3o? Sem dados externos, como a situa\u00e7\u00e3o econ\u00f4mica da regi\u00e3o, nossas a\u00e7\u00f5es ter\u00e3o pouco resultado. Se soubermos da crise econ\u00f4mica, podemos, por exemplo, trocar o mix de produtos para baratear os pre\u00e7os unit\u00e1rios. Portanto, o conceito de big data, apesar da palavra big chamar aten\u00e7\u00e3o, n\u00e3o \u00e9 apenas volume. Um imenso volume de dados, mas sem as refer\u00eancias que me ajudem a identificar as reais causas da queda nas vendas n\u00e3o ser\u00e1 muito \u00fatil. Variedade, ou seja, acesso a outras fontes de dados (geralmente externas) me possibilita ter uma vis\u00e3o mais ampla do contexto. Aqui de forma simplista, Big data \u00e9 contexto interno + contexto externo.<\/p>\n

\u00d3timo, demos um passo importante. Mas sem uma boa ferramenta de visualiza\u00e7\u00e3o esta montanha de dados n\u00e3o vai nos ajudar muito\u2026 Quer ver na pr\u00e1tica? Veja esta apresenta\u00e7\u00e3o de David McCandless, no TED 2010, \u201cThe beauty of data visualization<\/a>\u201d.<\/p>\n

Com t\u00e9cnicas modernas de visualiza\u00e7\u00e3o temos condi\u00e7\u00f5es de identificar padr\u00f5es ou correla\u00e7\u00f5es de dados antes invis\u00edveis. Fazendo as perguntas certas, podemos identificar coisas que est\u00e3o acontecendo, ou que ir\u00e3o acontecer, se identificarmos corretamente as tend\u00eancias. N\u00e3o o conseguiremos olhando uma planilha\u2026 Ali\u00e1s, David cita uma frase que vale a pena repetir aqui: \u201cvisualization is a form of knowledge compression\u201d. Uma \u00fanica imagem pode comprimir em um gr\u00e1fico colorido um imenso volume de dados. Portanto, apenas com visualiza\u00e7\u00f5es \u00e9 que ser\u00e1 poss\u00edvel compreender volumes imensos e variados de dados.<\/p>\n

Afinal, a imensa maioria das informa\u00e7\u00f5es que captamos como seres humanos \u00e9 visual. Pesquisas mostram que a retina humana consegue transmitir 10 megabits por segundo. Em segundo vem a audi\u00e7\u00e3o, com 1\/10 desta capacidade. Nada mais natural que exploremos a potencialidade das t\u00e9cnicas de visualiza\u00e7\u00e3o para analisarmos e correlacionarmos dados de forma mais eficiente.<\/p>\n

Um exemplo do potencial de explora\u00e7\u00e3o de bases de dados\u00a0 \u00e9 o projeto do Google, o \u201cGoogle Public Data Explorer<\/a>\u201d. E vale a pena ver a apresenta\u00e7\u00e3o de Hans Rosling<\/a>, no TED 2006, sobre como uma visualiza\u00e7\u00e3o din\u00e2mica pode mudar ideias pr\u00e9-concebidas, usando dados p\u00fablicos. Isto \u00e9 importante pois muitas decis\u00f5es de neg\u00f3cios s\u00e3o baseadas na intui\u00e7\u00e3o, muitas vezes formada por ideias pr\u00e9-concebidas e enraizadas por experi\u00eancias anteriores. Mas, ser\u00e3o realmente v\u00e1lidas?<\/p>\n

Usando conceitos de big data e visualiza\u00e7\u00f5es din\u00e2micas podemos quebrar estas ideias e tomar decis\u00f5es de neg\u00f3cio muito mais corretas e precisas.<\/p>\n

Na verdade, \u00e0 medida que temos mais dados, mais importante se torna a capacidade de visualiz\u00e1-los, destilando este imenso e variado volume em informa\u00e7\u00e3o \u00fatil. As t\u00e9cnicas de visualiza\u00e7\u00e3o s\u00e3o hoje extremamente importantes para a gera\u00e7\u00e3o de valor do conceito de big data. Afinal, big data n\u00e3o \u00e9 um conceito apenas sobre dados, mas como n\u00f3s podemos extrair insights e intelig\u00eancia deles. E visualiza\u00e7\u00e3o \u00e9 a chave mestra para isso.<\/p>\n

—–<\/p>\n

Artigo de Cezar Taurion, publicado no iMasters<\/a>.<\/p>\n

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\t\t\t\tO conceito de big data, apesar da palavra big chamar aten\u00e7\u00e3o, n\u00e3o \u00e9 apenas volume. 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