{"id":3050,"date":"2014-08-05T12:27:20","date_gmt":"2014-08-05T12:27:20","guid":{"rendered":"http:\/\/foccosti.com.br\/site\/?p=3050"},"modified":"2014-08-05T12:30:45","modified_gmt":"2014-08-05T12:30:45","slug":"5-razoes-para-acreditar-que-o-big-data-mudara-sua-vida","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/foccosti.com.br\/site\/5-razoes-para-acreditar-que-o-big-data-mudara-sua-vida\/","title":{"rendered":"5 raz\u00f5es para acreditar que o \u201cBig Data\u201d mudar\u00e1 sua vida"},"content":{"rendered":"

Entender como funciona o conceito de Big Data \u00e9 essencial para o empreendedor moderno<\/strong><\/span><\/p>\n

Neste s\u00e9culo, n\u00e3o basta que voc\u00ea tenha boas ideias. Nem mesmo boas teorias. Este par s\u00f3 \u00e9 eficiente se voc\u00ea agregar dados. Enormes quantidades de dados. E para que sejamos eficazes no trabalho e nos estudos, j\u00e1 n\u00e3o nos basta termos um pequeno banco de informa\u00e7\u00f5es (digamos, sua lista de clientes) e garimpar a partir dele alguma informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Entramos em uma era em que a vantagem competitiva para pessoas, empresas e governos consiste em possuir um enorme banco de dados, que possua quase toda a informa\u00e7\u00e3o dispon\u00edvel a respeito de um assunto, bem como a intelig\u00eancia (algoritmos) para retirar de tal banco o m\u00e1ximo de correla\u00e7\u00f5es, previs\u00f5es e tend\u00eancias relevantes.<\/p>\n

Este \u00e9 precisamente o esp\u00edrito do que se convencionou chamar \u201cBig Data\u201d. Inicialmente enigm\u00e1tico, o termo se usa para nomear conjuntos de dados t\u00e3o amplos que o n\u00famero de inputs (ou entradas) tende \u00e0 totalidade das informa\u00e7\u00f5es dispon\u00edveis a respeito daquele tema.<\/p>\n

Por exemplo: o Google n\u00e3o apenas mapeia o conjunto de p\u00e1ginas dispon\u00edveis na Internet para retornar resultados de buscas mais relevantes, ele grava todas as buscas realizadas por usu\u00e1rios e links acessados ap\u00f3s tais buscas. Com isto, consegue n\u00e3o apenas informa\u00e7\u00e3o altamente relevante para a venda de an\u00fancios e produtos, mas tamb\u00e9m para retornar resultados de busca cada vez mais pertinentes a cada usu\u00e1rio.<\/p>\n

A partir destes bancos de dados, uma empresa como o Google capitaliza sua inova\u00e7\u00e3o em diversas dimens\u00f5es: 1. Tra\u00e7a um perfil daquele usu\u00e1rio espec\u00edfico (a partir dos gostos, interesses e comportamentos); 2. Torna-se mais preciso ao retornar futuros resultados para outros usu\u00e1rios similares (seja por localiza\u00e7\u00e3o, idioma, faixa et\u00e1ria, grupo de interesses, etc.); 3. Avalia a relev\u00e2ncia de diversos links aparentemente equivalentes(isto \u00e9, que versam sobre os mesmos assuntos, com as mesmas palavras-chave) quando analisados por m\u00e1quinas, mas que a partir da intera\u00e7\u00e3o crescente com os usu\u00e1rios, come\u00e7am a revelar padr\u00f5es de interesse e relev\u00e2ncia.<\/p>\n

No jarg\u00e3o da estat\u00edstica, pode-se dizer que um banco de dados tem caracter\u00edsticas de Big Data sempre que \u201cN\u201d (i.e., valores\/informa\u00e7\u00f5es dentro daquele universo espec\u00edfico) tende \u00e0 totalidade (N=all) das ocorr\u00eancias dispon\u00edveis. At\u00e9 muito recentemente, apesar de teoricamente poss\u00edvel, a exist\u00eancia do Big Data e principalmente o seu potencial de utiliza\u00e7\u00e3o eram altamente limitados. Sem capacidade de armazenamento digital em largu\u00edssima escala e sem processamento r\u00e1pido e barato de dados, era praticamente imposs\u00edvel a boa utiliza\u00e7\u00e3o do potencial destas databases.<\/p>\n

Seria ao mesmo tempo f\u00e1cil e tentador que, como grandes expoentes e entusiastas do tema (Kenneth \u00e9 Data Editor da The Economist e Victor, professor de Governan\u00e7a e Regula\u00e7\u00e3o na Internet na Universidade de Oxford) que os autores transformassem o livro em uma louva\u00e7\u00e3o de 272 p\u00e1ginas dos benef\u00edcios dessa nova tecnologia. O olhar cr\u00edtico e ponderado de ambos, no entanto, afasta este temor desde as primeiras p\u00e1ginas.<\/p>\n

 <\/p>\n

Listamos abaixo as 5 reflex\u00f5es mais pertinentes:\u00a0<\/strong><\/span><\/p>\n

1.\u00a0<\/strong><\/span>Quantidade transborda em qualidade:<\/strong> \u00e9 sabido que em muitas ci\u00eancias os incrementos quantitativos podem levar a saltos qualitativos. \u00c9 o caso de um exemplo trivial como a \u00e1gua fervente: ap\u00f3s linearmente subir de temperatura, ao chegar a aproximadamente 100 graus, haver\u00e1 uma mudan\u00e7a qualitativa. Com a informa\u00e7\u00e3o, talvez isto seja ainda mais verdadeiro. Ficou famoso o caso dos algoritmos de tradu\u00e7\u00e3o do Google: mesmo os melhores softwares, utilizando fontes de tradu\u00e7\u00f5es de alta qualidade (como as notas taquigr\u00e1ficas do Parlamento Canadense, escritas em franc\u00eas e ingl\u00eas por profissionais de alt\u00edssima compet\u00eancia ao longo de mais de 50 anos) n\u00e3o superavam o desempenho de tradu\u00e7\u00f5es feitas por algoritmos comparativamente piores que utilizavam Big Data (por exemplo, todas as p\u00e1ginas da internet que aparentassem ter tradu\u00e7\u00f5es ingl\u00eas-franc\u00eas). Corol\u00e1rio: em se tratando de garimpar padr\u00f5es a partir de informa\u00e7\u00e3o, (muito) mais \u00e9 melhor.<\/p>\n

2.\u00a0<\/strong><\/span>Dados v\u00e3o superar a intui\u00e7\u00e3o:<\/strong> em um mundo com intera\u00e7\u00f5es complexas e em grande medida inimagin\u00e1veis, a figura do guru intuitivo, que baseia seu julgamento em puro \u201cfeeling\u201d e poucos dados, tende ao ostracismo. Quem diria, por exemplo, que nas temporadas de furac\u00e3o americanas, os consumidores do Walmart estariam especialmente prop\u00edcios a comprar Pop-Tarts (um biscoito de cobertura a\u00e7ucarada recheado com chocolate)? Ningu\u00e9m, mas as vendas disparavam ainda mais quando os gerentes os colocavam na entrada das lojas. Ou, por outro lado: qual g\u00eanio das pol\u00edticas p\u00fablicas seria capaz de cruzar informa\u00e7\u00f5es de fontes t\u00e3o diversas quanto Disque-Den\u00fancia, alvar\u00e1s negados de constru\u00e7\u00e3o e registros de pedidos autoriza\u00e7\u00e3o para obras de reforma, a fim de encontrar os pr\u00e9dios com maior chance de sofrer inc\u00eandios fatais em New York? Poucos, talvez nenhum. Pois foi o que aconteceu ao se utilizar de Big Data para guiar a inspe\u00e7\u00e3o dos fiscais da prefeitura: passaram de 13% de identifica\u00e7\u00e3o de casos cr\u00edticos (risco iminente de fogo a qualquer momento) para 70%. Como a an\u00e1lise feita a partir de Big Data frequentemente identifica rela\u00e7\u00f5es que n\u00e3o aparentam ter qualquer sentido l\u00f3gico, elas seriam imposs\u00edveis para a mente humana, t\u00e3o afeita \u00e0 procura de causalidades.<\/p>\n

3.<\/span>\u00a0Correla\u00e7\u00f5es s\u00e3o boas: <\/strong>\u00e9 poss\u00edvel que uma das caracter\u00edsticas mais tipicamente humanas seja a capacidade de perguntar-se \u201cpor qu\u00ea?\u201d. Mas por tr\u00e1s deste questionamento intrigante reside tamb\u00e9m uma das nossas maiores fraquezas: frequentemente procuramos explica\u00e7\u00f5es onde existem apenas correla\u00e7\u00f5es. Por que os consumidores prestes a enfrentar furac\u00f5es preferem bolachas Pop-Tarts ao inv\u00e9s de chocolate Snikers? N\u00e3o sabemos. Ningu\u00e9m sabe ou saber\u00e1. Nem mesmo os pr\u00f3prios consumidores. E a diferen\u00e7a \u00e9 que os computadores n\u00e3o se importam. Para eles, \u00e9 suficiente identificar uma correla\u00e7\u00e3o forte, enquanto para os humanos, a identifica\u00e7\u00e3o de uma causa parece essencial. \u00c9 um erro cl\u00e1ssico e conhecido de estat\u00edsticos e de epistem\u00f3logos a tend\u00eancia humana de confundir causalidade com correla\u00e7\u00e3o. Este insight do Big Data talvez seja apenas mais uma forma de sermos um pouco mais humildes: para nem tudo encontraremos um porqu\u00ea, e em muitas quest\u00f5es, se encontrarmos apenas boas correla\u00e7\u00f5es, j\u00e1 fomos longe o suficiente.<\/p>\n

4.\u00a0<\/strong><\/span>Abrace a bagun\u00e7a:<\/strong> a \u201cmania\u201d de ordem e limpeza \u00e9 outra grande ambi\u00e7\u00e3o que o Big Data progressivamente desconstruir\u00e1. A Microsoft conseguiu elevar enormemente a precis\u00e3o do software de corre\u00e7\u00e3o do Word somente quando aumentou \u00a0o banco de an\u00e1lise de alguns poucos milh\u00f5es de palavras para mais de um bilh\u00e3o entradas. N\u00e3o conseguiu o mesmo resultado ao melhorar seu algoritmo ou ao incluir inputs de dicion\u00e1rios. E \u00e9 \u00f3bvio imaginar que dentro deste um bilh\u00e3o de p\u00e1ginas, havia um grande n\u00famero de entradas desorganizadas, irregulares e at\u00e9 mesmo indignas de constar no banco de dados. Mas a bagun\u00e7a n\u00e3o importa, pois dos grandes n\u00fameros emergem padr\u00f5es muito mais fortes do que algumas ocorr\u00eancias sujas ou incorretas.<\/p>\n

5.<\/span>\u00a0Perigos:<\/strong> para al\u00e9m da grande capacidade de identifica\u00e7\u00e3o de tend\u00eancias e correla\u00e7\u00f5es, o Big Data tamb\u00e9m est\u00e1 se transformando em mecanismo excelente para prever comportamento (e at\u00e9 refor\u00e7\u00e1-lo, trazendo sempre mais do mesmo \u2013 como \u00e9 o caso do algoritmo usado no Facebook). Em tempos em que ataques sistem\u00e1ticos \u00e0 privacidade (como a espionagem e grava\u00e7\u00e3o de dados pela National Security Agency, NSA, revelada por Edward Snowden) seguem galopantes e sem limita\u00e7\u00e3o para governos e corpora\u00e7\u00f5es, n\u00e3o \u00e9 dif\u00edcil imaginar um retrocesso significativo, na dire\u00e7\u00e3o de um mundo cada vez mais vigilante sobre esferas antes puramente privadas. A eros\u00e3o de liberdades fundamentais dos indiv\u00edduos j\u00e1 \u00e9 uma realidade. A media\u00e7\u00e3o digital de nossa vida (via diversos aplicativos como Whatsapp, Facebook, etc) s\u00f3 tende a aumentar este perigo. E tais abusos podem rapidamente ser transpostos inclusive para outros dom\u00ednios, como o sistema judici\u00e1rio (com ju\u00edzes analisando a liberdade condicional de presos a partir de Big Data e n\u00e3o dos casos individuais, como reza a lei) e policial (com patrulhas mais severas contra determinadas popula\u00e7\u00f5es).<\/p>\n

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