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Big Data: o que os dados podem revelar?

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Sem qualquer tipo de dúvida, a análise de dados por meio do Big Data está concretizando a frase de Galileu Galilei, que viveu há quatro séculos: “mede o que é mensurável e torna mensurável o que não o é”. No entanto, o que se deseja medir e por que é tão necessário medir?

Medir é uma das múltiplas formas de conhecer algo, suas características, sua natureza e sua dinâmica, por exemplo. Um passeio pela história da matemática e da física mostra o tamanho esforço dessas áreas do conhecimento para conseguirem medir algo com precisão. Mas muitos fenômenos, principalmente nas áreas sociais, não são de simples mensuração. Além disso, essencialmente estão imersos em um ambiente probabilístico e de relativa incerteza, tornando o processo de medição algo extremamente complexo e custoso.

Com o avanço da tecnologia de informação, captar o comportamento das pessoas se tornou uma tarefa mais simples e, consequentemente, passível de mensuração. Dessa forma, as ferramentas de Big Data, com base em uma quantidade imensa de dados, possibilita encontrar padrões de recorrência, ou seja, aquilo que se repete na grande maioria das vezes, como o fato de muitos homens que, ao comprar fraldas em lojas de conveniências, adquirem também cerveja, por exemplo. Não é um comportamento universal, mas observa-se com mais frequência do que outras aquisições.

Assim, a utilização do Big Data possibilita encontrar padrões de recorrência que contribuem para compreender a natureza, as características e a dinâmica de determinados fenômenos, principalmente sociais. Isso se aplica em muitas áreas, mas principalmente organizacionais, que administram grande quantidade recursos financeiros, materiais e humanos, e que não podem tomar decisões ao acaso.

Portanto, o Big Data está possibilitando medir e ter conhecimento sobre um vasto conjunto de situações que antes era impossível. E devemos aproveitar todas as ferramentas e recursos tecnológicos para melhorar as nossas decisões.

Escrito por

Rodolfo Coelho Prates é Doutor em Economia pela Universidade de São Paulo. É professor visitante do Middlebury College - EUA, especialista em Big Data pela Universidade da Califórnia (San Diego) e atua na área de modelos matemáticos e estatísticos.

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