Principais conclusões:
- O volume, a velocidade, a variedade e a veracidade definem os big data, refletindo a sua dimensão, velocidade, diversidade e desafios de qualidade dos dados.
- Os big data provenientes de fontes em linha, como a análise da Web e as redes sociais, fornecem informações valiosas, com impacto na experiência do utilizador e nas decisões comerciais.
- No entanto, a recolha extensiva de dados dos utilizadores suscita preocupações em termos de privacidade, exigindo medidas de segurança robustas e conformidade regulamentar.
- A descentralização da Web3 poderá remodelar a gestão e a propriedade dos grandes dados aumentando a privacidade do utilizador e o controlo sobre a forma como os seus dados são utilizados.
O que são os Big datas?
Os big data referem-se a conjuntos de dados extremamente grandes e complexos que não podem ser facilmente geridos, processados ou analisados com ferramentas tradicionais de processamento de dados. O termo “big data” engloba não só a dimensão dos dados, mas também a sua velocidade, variedade e veracidade.
Os quatro V de big data
As características dos big data são frequentemente designadas por “quatro V”:
Volume: Os big data implicam o processamento de grandes volumes de dados. Pode tratar-se de dados da ordem dos petabytes ou exabytes, muito para além da capacidade das bases de dados tradicionais.
Velocidade: Refere-se à velocidade a que os dados são gerados, recolhidos e processados. Com o advento de tecnologias como a Internet das Coisas (IoT) e fluxos de dados em tempo real, os dados são gerados a uma velocidade sem precedentes.
Variedade: Os big data apresentam-se numa variedade de formatos, incluindo dados estruturados (como bases de dados), dados não estruturados (como texto e imagens) e dados semi-estruturados (como ficheiros XML). Lidar com esta gama diversificada de tipos de dados é um desafio na análise de grandes volumes de dados.
Veracidade: A veracidade refere-se à fiabilidade e precisão dos dados. Com os grandes volumes de dados, há muitas vezes uma mistura de dados fiáveis e não fiáveis, e a sua compreensão exige uma análise cuidadosa da qualidade dos dados.
Para além dos Quatro Vs, algumas discussões também incluem características adicionais como o valor (a capacidade de transformar os dados em valor) e a variabilidade (a inconsistência dos dados).
Para que são utilizados os big data?
A análise de big data envolve frequentemente técnicas analíticas avançadas, incluindo a aprendizagem automática, para extrair informações e padrões significativos de conjuntos de dados vastos e complexos.
A sua utilização tem-se tornado cada vez mais importante em vários domínios, incluindo negócios, cuidados de saúde, finanças, ciência e outros, à medida que as organizações procuram obter conhecimentos valiosos, tomar decisões informadas e melhorar a eficiência geral.
Por exemplo, os big data ajudaram a prever a chegada do furacão Sandy com cinco dias de antecedência e muitos hospitais recolhem e analisam grandes volumes de dados para melhorar os cuidados de saúde.
Para que são utilizados os big data gerados em linha?
A Internet é uma das principais fontes das enormes quantidades de dados que se enquadram no conceito de megadados.
Estima-se que um único utilizador de smartphone gere cerca de 40 exabytes de dados todos os meses – através de mensagens de texto, mensagens, e-mails, pesquisas no Google, histórico de navegação, comentários nas redes sociais, histórico de compras online e muitos outros pontos de dados. Atualmente, existem quase 7 mil milhões de smartphones em todo o mundo, o que representa um número impressionante de grandes volumes de dados.
Seguem-se algumas formas como os serviços de redes sociais, os motores de busca e outras plataformas online utilizam os dados online:
Análise da Web
Os sítios Web e as plataformas em linha geram uma grande quantidade de dados relacionados com o comportamento, as preferências e as interações dos utilizadores. As ferramentas de análise da Web recolhem e analisam estes dados para fornecer informações sobre as tendências dos utilizadores, melhorar a experiência do utilizador e informar as decisões comerciais.
Redes sociais
As plataformas de redes sociais são uma fonte importante de grandes volumes de dados. A grande quantidade de conteúdos gerados pelos utilizadores, as interações e as métricas de envolvimento fornecem informações valiosas para as empresas, os profissionais de marketing e os investigadores.
Motores de pesquisa
Os motores de pesquisa processam e armazenam enormes quantidades de dados relacionados com as consultas de pesquisa, o comportamento dos utilizadores e a indexação de conteúdos. Estes dados são cruciais para melhorar os algoritmos de pesquisa e compreender a intenção do utilizador.
Comércio eletrónico
As compras em linha geram uma grande quantidade de dados sobre as preferências dos consumidores, o historial de compras e o comportamento de navegação. Os retalhistas utilizam estes dados para marketing personalizado, sistemas de recomendação e gestão de inventário.
Serviços de streaming
As plataformas que fornecem serviços de streaming de música, vídeos e outros conteúdos geram grandes quantidades de dados relacionados com as preferências e os hábitos de visualização dos utilizadores. Estes dados são utilizados para recomendar conteúdos e melhorar a experiência do utilizador.
Cibersegurança
A Internet é também um campo de batalha para a cibersegurança, e a análise de grandes volumes de dados desempenha um papel crucial na deteção e prevenção de ciberameaças. A análise dos registos de rede, do comportamento dos utilizadores e dos dados do sistema ajuda a identificar padrões anormais indicativos de incidentes de segurança.
A Internet funciona como um vasto ecossistema para a geração, transmissão e armazenamento de big data. A interação entre os big data e a Internet transformou a forma como as empresas funcionam, os indivíduos interagem em linha e a informação é processada e utilizada em vários domínios.
Porque é que as pessoas estão preocupadas com os big data?
O impacto dos big data na Internet pode ter implicações positivas e negativas para os utilizadores e depende em grande medida da forma como os dados são recolhidos, geridos e utilizados.
Seguem-se os potenciais inconvenientes do megadados na Internet:
Preocupações com a privacidade
A recolha extensiva de dados dos utilizadores, especialmente de informações pessoais, suscitou preocupações com a privacidade. Os utilizadores podem sentir-se desconfortáveis por saberem que as suas actividades, preferências e comportamentos em linha estão a ser seguidos e analisados.
Os quadros regulamentares (como o RGPD na Europa) e a crescente sensibilização levaram as empresas a serem mais transparentes quanto às práticas de recolha de dados e a darem aos utilizadores controlo sobre os seus dados. No entanto, os desafios em matéria de privacidade persistem.
Riscos de segurança
Os big data armazenados e processados constituem alvos atrativos para os cibercriminosos. As violações de dados podem levar à exposição de informações sensíveis, causando danos às pessoas.
As organizações estão a investir em medidas de cibersegurança para se protegerem contra as violações de dados. A encriptação, a autenticação multi-fator e as auditorias de segurança regulares são algumas das estratégias utilizadas para melhorar a segurança dos dados.
Bias algorítmico
A análise de big data baseia-se frequentemente em algoritmos para fazer previsões e tomar decisões. Se os dados utilizados para treinar estes algoritmos forem tendenciosos, podem conduzir a resultados discriminatórios.
Estão a ser feitos esforços para resolver o problema do enviesamento algorítmico através da melhoria da qualidade dos dados, da transparência na tomada de decisões algorítmicas e da monitorização contínua para identificar e corrigir enviesamentos.
Manipulação e definição de perfis de utilizadores
Os big data são por vezes utilizados para criar perfis de utilizador detalhados, permitindo a publicidade direccionada e conteúdos personalizados. Embora isto possa melhorar a experiência do utilizador, também pode levar à manipulação e à formação de bolhas de filtragem, em que os utilizadores são expostos apenas a informações que se alinham com os seus pontos de vista existentes.
Uma maior transparência na utilização dos dados, mecanismos de consentimento do utilizador e orientações éticas podem ajudar a reduzir os riscos de manipulação e definição de perfis dos utilizadores.
Falta de compreensão
Muitos utilizadores podem não compreender totalmente a forma como os seus dados são recolhidos, processados e utilizados. Esta falta de conhecimento pode contribuir para uma sensação de perda de controlo sobre as informações pessoais.
Uma melhor comunicação e educação sobre as práticas de dados pode permitir que os utilizadores tomem decisões informadas sobre as suas actividades em linha e os dados que partilham.
Como é que a Web3 vai mudar o Big Data?
A Web3 refere-se a uma visão da próxima geração da World Wide Web, frequentemente associada a tecnologias descentralizadas e à blockchain. Embora o conceito da Web3 ainda esteja a evoluir, espera-se que tenha várias implicações para os megadados:
Descentralização
As tecnologias descentralizadas, como a blockchain e a moeda criptográfica, caracterizam a Web3, o que poderá ter impacto na forma como os dados são armazenados, partilhados e acedidos, passando de servidores centrais para redes distribuídas e para a propriedade de dados por alguns (pense-se no Google e no Facebook), como na Web2.
Este facto poderá alterar a forma como os grandes volumes de dados são geridos. Em vez de dependerem de bases de dados centralizadas, os dados podem ser distribuídos por uma rede de nós, proporcionando maior segurança e transparência aos utilizadores.
Propriedade e privacidade dos dados
A Web3 visa dar aos utilizadores um maior controlo sobre os seus dados e identidades digitais, podendo os utilizadores ter mais propriedade e controlo sobre os dados que geram.
medida que os indivíduos adquirem mais controlo sobre os seus dados, poderá haver mudanças no modo como as organizações recolhem, armazenam e utilizam os dados. O reforço das medidas de privacidade dos dados pode influenciar os tipos e as quantidades de dados disponíveis para a análise de megadados.
Contratos inteligentes e automatização
Os contratos inteligentes, possibilitados pela tecnologia de blockchain, permitem contratos auto-executáveis com os termos do acordo diretamente escritos no código. Isto pode automatizar determinados processos e transações.
Poderão também simplificar as transações de dados, reduzir a intervenção manual e melhorar a eficiência dos processos relacionados com os dados no contexto da análise de grandes volumes de dados.
Interoperabilidade
A Web3 prevê uma maior interoperabilidade entre diferentes plataformas e serviços, promovendo um ambiente digital mais conectado e colaborativo.
Uma melhor interoperabilidade pode facilitar a integração de diversos conjuntos de dados provenientes de várias fontes, contribuindo para uma abordagem mais abrangente e holística da análise de big data.
É importante notar que o desenvolvimento e a adoção das tecnologias Web3 estão em curso e que o seu impacto total nos grandes volumes de dados se tornará mais claro à medida que estas tecnologias amadurecerem e forem mais amplamente adoptadas.
Conclusão
É essencial reconhecer que, embora existam potenciais desvantagens, os big data também trazem benefícios significativos, como serviços melhorados, recomendações personalizadas e avanços em domínios como os cuidados de saúde e a investigação.
O movimento Web3 defende a proteção da privacidade e dos dados pessoais dos utilizadores, com uma posição crítica em relação aos big data e à forma como estes são atualmente utilizados na era da Web2. Encontrar um equilíbrio entre o aproveitamento das vantagens dos big data e a resolução dos seus desafios é crucial para criar um ambiente positivo e ético para os utilizadores da Internet. As medidas regulamentares, as melhores práticas da indústria e a sensibilização dos utilizadores desempenham um papel fundamental na definição do impacto dos big data na Internet.
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