Big Data - Resenha crítica - Timandra Harkness
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Big Data - resenha crítica

Big Data Resenha crítica Inicie seu teste gratuito
Tecnologia e Inovação

Este microbook é uma resenha crítica da obra: Big Data: Does Size Matter?

Disponível para: Leitura online, leitura nos nossos aplicativos móveis para iPhone/Android e envio em PDF/EPUB/MOBI para o Amazon Kindle.

ISBN: 1472920058, 978-1472920058

Editora: Editora Érica

Resenha crítica

Tudo hoje é informação, algoritmo e marketing. E quando você mistura estes 3 conceitos, vemos um quarto aparecer, este bem atual - a Big Data. Provavelmente já ouviu este termo por aí. Mas você sabe o que ele significa? No presente microbook, entenderemos mais sobre o que é a Big Data, como ela influencia as nossas vidas, e como a privacidade existe em um mundo onde dados têm valor.

Ideal para ser lido em momentos de concentração, este microbook contém diversas informações que vão agradar àqueles interessados em marketing, estudo de atualidades e avanços tecnológicos.

A autora aqui é Timandra Harkness, uma apresentadora, palestrante, escritora e antiga repórter. Uma profissional renomada e cheia de humor (sendo inclusive uma comediante), Timandra traz informações bem relevantes sobre a atualidade de uma maneira leve, e ao mesmo tempo assustadora. Entenda o que ela tem a compartilhar nos próximos 12 minutos.

O que é Big Data?

O termo “Big Data” foi utilizado pela primeira vez em 2005. Ele se refere a qualquer massa de grande volume de dados que precisa ser armazenada e analisada computacionalmente.

Genericamente, estamos falando sobre conjuntos de dados tão grandes, que um ser humano não conseguiria analisar. Porém, a melhor maneira de definir Big Data é esquecer o volume e considerar as seguintes questões:

As dimensões ou diversidade: Dados de Big Data são coletados a todo tempo e em larga escala. Um bom exemplo seria o seguinte: analisar o quanto um único cachorro come observando-o por alguns dias, não é Big Data. No entanto, pegar um grande número de cachorros e analisar seus hábitos alimentares, combinando estes dados a outros fatores como tempo, localização, idade do cachorro, problemas de saúde e raça, nos daria uma figura mais completa da quantidade de comida que um cachorro come, quando e porque.

Automatização: Big Data não são dados coletados por uma pessoa que vai de porta em porta com uma prancheta. Os dados normalmente são coletados automaticamente, sem que notemos, quando passamos nosso cartão de crédito, quando passamos por roletas eletrônicas, pesquisamos no Google, ou compramos uma passagem de ônibus. Quase sem exceção, todas as vezes que entramos em contato com uma máquina, o dado está sendo coletado.

Tempo: O mundo do Big Data está se aproveitando de longos períodos de tempo e dados armazenados, e é assim que os dados são utilizados para entender padrões e fazer previsões. Dados de Big Data não são estáticos,existe um feedback contínuo e eles sempre estão sempre mudando e fluindo.

Inteligência artificial: A análise dos dados de Big Data depende de computadorespara fazer previsões baseadas em números. Os seres humanos só chegam aos dados depois que eles passam pelas máquinas, que filtram aquilo que é mais importante.

Big Data, na prática, significa confiar nas máquinas para coletar grandes volumes de dados automaticamente e analisá-los. Os dados são reunidos de diversos lugares e combinados com diversos fatores, levando em contalongos períodos de tempo para entender padrões e fazer previsões.

Como os negócios utilizam Big Data

A era do Big Data trouxe níveis inimagináveis de inteligência para entender o comportamento do consumidor. Os dados podem nos contar o que as pessoas estão comprando, quando elas estão comprando e, em alguns casos, até mesmo o que estão pensando em comprar. As empresas fazem isso de maneiras diversas, todas elas envolvendo Big Data.

Antes dos anos 90, os clientes de supermercados eram incentivados através de ofertas de cupons, que as empresas utilizavam para analisar e entender o comportamento do consumidor. Com o passar do tempo, os cupons foram substituídos por cartões de fidelidade das lojas, que não só ofereciam recompensas, mas também tinham a capacidade de gravar informações sobre os hábitos de compras das pessoas para construir um perfil do consumidor. Se, por exemplo, você está comprando fraldas, é fácil para a loja entender que você logo irá comprar materiais escolares, e então criar uma campanha de marketing personalizada para suas preferências. Com isso, as lojas não precisavam mais desperdiçar dinheiro mirando em 90% de pessoas que não estavam interessadas em alimentos orgânicos, podendo focar-se apenas nos exatos 10% interessados.

Essa não é a única maneira de utilizar Big Data. Hoje, as empresas estão construindo perfis de seus clientes-modelo de acordo com seus rastros digitais virtuais. Por exemplo, uma empresa de empréstimos britânica é capaz de oferecer empréstimos de curto prazo com altos juros para pessoas que precisam de dinheiro rapidamente. Mesmo assim, ela é capaz de manter uma impressionante taxa de inadimplência de apenas 7%. Como ela faz isso? Através do Facebook! Depois de conseguirem o endereço de e-mail das pessoas, os computadores da empresa procuram por seus perfis nas redes sociais, observam quem são seus amigos e fazem uma análise sobre o perfil financeiro de cada potencial cliente, para assim decidir se eles vão ofertar crédito a ele ou não.

Perfis de redes sociais também são usados para te mostrar anúncios personalizados. Isso ocorre, por exemplo, quando você olha o perfil no Instagram de um restaurante e no dia seguinte um anúncio aparece, te lembrando daquele restaurante e te oferecendo um cupom de desconto. Tudo que você faz nas redes sociais está sendo guardado, analisado e usado para direcionar anúncios personalizados para você.

As empresas adotaram Big Data usando cartões de fidelidade e seu histórico do cartão de crédito para entender seus hábitos de compra e construir o perfil dos seus hábitos de consumo. Algumas empresas vão ainda mais longe, monitorando suas redes sociais em busca de informações e utilizando então a inteligência artificial para fazer “suposições” sobre o que você poderia estar interessado em comprar no futuro. De certa maneira, graças a Big Data, algumas empresas te conhecem melhor do que você mesmo.

O poder público também utiliza Big Data

Big Data está sendo utilizado para tornar nossas comunidades mais seguras, seja analisando filmagens de circuitos internos de TV de espaços públicos em busca de anomalias ou construindo mapas para ajudar a polícia a capturar criminosos antes mesmo de cometerem crimes. Mas existe algum problema nisso? O uso de Big Data pode fazer mais mal do que bem?

Em Londres, a polícia publica mapas que mostram onde todos os crimes aconteceram em um dado código postal. Isso não só ajuda as pessoas a planejarem quando irão a algum lugar, mas também ajuda os visitantes potenciais e compradores de imóveis a conhecer uma determinada área. Em Los Angeles, a polícia utiliza uma ferramenta de análise de dados chamada PredPol, que também utiliza os dados de crimes para mostrar onde é mais provável que aconteçam crimes a qualquer hora. Isso significa que a polícia pode se organizar para chegar ao local até mesmo antes de o crime acontecer.

Podemos utilizar Big Data para nos ajudar a evitar áreas em que crimes são mais prováveis e podemos melhorar a segurança, já que a polícia é capaz de prever quando os crimes acontecerão.

Políticos estão usando Big Data em suas campanhas eleitorais

Com tanta informação disponível sobre o perfil dos eleitores, os partidos políticos não seriam muito espertos se decidissem ignorar as oportunidades que essas informações oferecem. No entanto, há uma linha tênue sobre que é moralmente aceitável e o que não é, e o público deve questionar suas motivações e seus meios.

Nas eleições americanas de 2008, os Democratas usaram um software chamado NationBuilder, que permitia que o partido monitorasse o que as pessoas estavam dizendo nas redes sociais, a partir de seus e-mails. Uma pessoa pode expressar suas preferências políticas ao voluntariar em uma escola ou reclamar sobre os problemas da sua vizinhança no Twitter. Utilizando informações como estas, um candidato pode direcionar a cada eleitor comunicações relativas às políticas que são mais importantes para ele. Foi isso que os conservadores fizeram em uma eleição recente: identificaram eleitores indecisos nas redes sociais, construíram um perfil de suas motivações e preocupações, e enviaram cartas personalizadas, falando sobre estes assuntos. Isso fez com que vencessem a eleição.

Contudo, enquanto estamos abertos às análises dos políticos, por outro lado, podemos também analisá-los e monitorá-los mais facilmente. O mundo do Big Data tornou possível rastrear tudo que os políticos dizem, como eles votam e com que frequência participam de debates. No passado, seria impossível saber tudo isso sobre nossos representantes eleitos, a menos que fôssemos atrás dos registros escritos. Hoje, podemos encontrar toda essa informação em segundos.

É uma via de mão dupla. Os políticos estão usando os dados para se aproximarem dos eleitores, assim como para informar suas propostas e nós, cidadãos, somos mais capazes de monitorá-los do que nunca. No entanto, precisamos nos lembrar de que o dado pode ser manipulado e de que dados computacionais não podem substituir a análise do eleitor. Conhecer seus representantes locais é uma maneira muito melhor de compreender seus objetivos.

Algumas dificuldades e problemas causados pelo Big Data

Escutamos muitas vezes que se não temos nada a esconder, então não devemos temer ao deixar públicos nossos dados. Mas esse é mesmo o caso? Uma sociedade transparente e aberta é realmente melhor para todo mundo ou devemos tomar atitudes para proteger nossas vidas privadas?

Pense sobre isso: a empresa de mapeamento CartoDB, criou um mapa com todas as viagens feitas pelos táxis em Nova York, durante todos os dias e todas as horas. A informação é utilizada para monitorar o tempo das jornadas e o congestionamento. Pode parecer interessante, mas imagine se você fosse uma uma pessoa pública e se a imprensa soubesse onde você mora. Eles poderiam construir o padrão de todas as jornadas de táxi que saem do seu endereço e assim monitorar toda sua vida.

Outro cenário potencialmente apocalíptico: Imagine se seus dados médicos fossem públicos e disponibilizados para todos. Será que seríamos sempre verdadeiros com nossos médicos? Se pensássemos que nossos chefes pudessem ter acesso a nossos registros médicos, estaríamos menos propensos a nos consultarmos? A ansiedade sobre a privacidade poderia levar a emergências médicas e até mesmo à morte, pois num mundo sem privacidade podemos relutar em abordar os médicos sobre assuntos sensíveis.

Mesmo quando pensamos que não temos nada a esconder, precisamos estar cientes de como e com quem nossos dados estão sendo compartilhados. Precisamos nos perguntar o tempo todo se estamos mesmo confortáveis em ter nossas ligações telefônicas monitoradas, nossas fotos privadas acessadas ou nossas buscas pela internet salvas por uma empresa que poderia ser hackeada.

Protegendo sua privacidade

É possível tomar atitudes para manter parte da nossa privacidade e aproveitar o anonimato. Mesmo que você não tenha nada a esconder, é importante proteger sua privacidade, para evitar um uma avalanche de ligações de vendedores porque uma empresa qualquer vendeu seus dados ou os publicou na internet. Talvez você também queira navegar na internet sem ser alvo de propagandas personalizadas.

Para preservar sua vida privada, você deve questionar toda vez que te pedem seus detalhes de contato. Você vai receber alguma coisa em troca ou você consegue viver sem isso? Se você não precisa compartilhar seus dados, não o faça. Nas redes sociais, talvez seja uma boa ideia diminuir a frequência e o conteúdo das informações que você compartilha. Se você marca um amigo em um passeio no parque quando ele deveria estar no trabalho,você pode estar arriscando o emprego dele. Proteger suas senhas é importante também. Não utilizar a mesma senha para tudo é essencial. Se você normalmente esquece um monte de senhas diferentes, você pode utilizar uma ferramenta de gerenciamento de senhas. Considere as perguntas de segurança também. Quão difícil é para alguém descobrir o nome do meio do seu pai? Em relação a seu celular, você precisa ser seletivo em relação a quais aplicativos está baixando e checar cuidadosamente quais informações de acesso são pedidas por eles.

A privacidade é um direito seu e é difícil viver uma vida autêntica quando estamos sendo observados permanentemente. Na era do Big Data, precisamos nos conscientizar sobre quando estamos compartilhando nossos dados e pensar com muita cautela e se queremos ou não fazer isso.

Notas Finais

O termo “Big Data” é utilizado para descrever grandes quantidades de dados que são reunidos automaticamente através de inúmeras fontes, cruzando referências e gerando padrões, que podem fazer previsões. Os negócios utilizam Big Data para construir perfis dos clientes e recebem permissão para coletar os dados em troca de descontos ou recompensas. Os negócios também utilizam Big Data de maneiras menos transparentes, até mesmo acessando e analisando nossas atividades nas redes sociais.

As possibilidades para o mundo do Big Data são inúmeras e temos certeza de que trarão muitos benefícios no futuro. No entanto, não podemos nos esquecer de que computadores não podem fazer julgamentos morais. Além disso, sendo a privacidade uma questão muito séria, precisamos assumir a responsabilidade de proteger os nossos dados.

Sabemos que Big Data é algo que veio para ficar e que está mudando a maneira como vivemos, por isso, precisamos garantir que estamos no controle e sabemos o que estamos compartilhando.

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Quem escreveu o livro?

Timandra Harkness é escritora, comediante e locutora e vem se apresentando em temas científicos, matemáticos e estatísticos desde os últimos dias do século XX. Ela escreveu sobre viagens para o Sunday Times, automobilismo para o Telegraph, ciência e tecnologia para WIRED, BBC Focus Magazine e Men's Health Magazine, e é voz regular na BBC Radio e repórter residente na série... (Leia mais)

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