Como “Dados Brutos” Se Tornaram Ouro Digital
Desde os anos 1950, com o advento da computação comercial, o mundo testemunhou uma revolução na forma como os dados são coletados, armazenados e analisados. A Ciência de Dados, como a conhecemos hoje, é o resultado de décadas de avanços tecnológicos e metodológicos que transformaram dados brutos em insights valiosos para empresas e sociedades.
Nos anos 1950, os primeiros computadores comerciais, como o UNIVAC I, começaram a ser utilizados por empresas e governos. Embora limitados em capacidade e velocidade, esses sistemas possibilitaram o processamento de grandes volumes de dados numéricos, principalmente para cálculos científicos e militares. A noção de gerenciamento de dados começou a ganhar forma, apesar das limitações tecnológicas da época principalmente no armazenamento de dados, as tecnologias existentes na época eram muito arcaicas e com dispositivos “lentos” para os padrões atuais.
A década de 1970 marcou um ponto de inflexão significativo no campo da computação e do gerenciamento de dados com a introdução dos bancos de dados relacionais. Em 1970, Edgar F. Codd, um cientista britânico trabalhando na IBM, publicou o artigo seminal “A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks“. Nesse trabalho, Codd propôs o modelo relacional, que transformou fundamentalmente a maneira como os dados eram armazenados e recuperados.
O modelo relacional permitiu que dados fossem organizados em tabelas (também chamadas de relações), onde cada tabela representa uma entidade e é composta por linhas e colunas. Isso facilitou operações como inserção, consulta, atualização e exclusão de dados de forma eficiente e consistente. O modelo contrastava com os sistemas hierárquicos e em rede existentes na época, que eram mais complexos e menos flexíveis.
Com a adoção do modelo relacional, surgiu a necessidade de uma linguagem padrão para interagir com esses bancos de dados. Foi então que linguagens como o SQL (Structured Query Language) emergiram. Desenvolvido inicialmente pela IBM nos anos 1970, o SQL tornou-se a linguagem padrão para gerenciamento e manipulação de bancos de dados relacionais, permitindo que usuários executassem consultas complexas de forma mais intuitiva e padronizada.
Nesse ambiente de inovação e avanço tecnológico, o Oracle Database fez sua estreia. Fundada em 1977 por Larry Ellison, Bob Miner e Ed Oates, a Software Development Laboratories (que posteriormente se tornaria a Oracle Corporation) lançou, em 1979, o Oracle V2, o primeiro sistema de gerenciamento de bancos de dados relacionais comercialmente disponível que utilizava SQL. O “V2” foi escolhido como versão para sugerir que o produto estava à frente de seu tempo.
O Oracle Database rapidamente ganhou reconhecimento por sua robustez, escalabilidade e recursos avançados. Projetado para suportar grandes volumes de dados e um número elevado de usuários simultâneos, o Oracle tornou-se a escolha preferencial para ambientes corporativos que exigiam alto desempenho e confiabilidade. Suas funcionalidades avançadas incluíam recursos de recuperação de desastres, segurança aprimorada, processamento transacional online e suporte a ambientes de computação distribuída.
A adoção do Oracle Database em ambientes corporativos permitiu que empresas em setores como finanças, telecomunicações, saúde e governo gerenciassem dados críticos de maneira eficiente e segura. A capacidade do Oracle de lidar com transações complexas e garantir a integridade dos dados foi fundamental para operações que não podiam tolerar falhas ou inconsistências.
A combinação do modelo relacional de dados proposto por Codd, a padronização do SQL e o desenvolvimento de sistemas avançados como o Oracle Database foram fundamentais para moldar o cenário atual da Ciência de Dados e do gerenciamento de informações. Esses avanços permitiram que organizações armazenassem, acessassem e analisassem dados de maneira eficiente, abrindo caminho para as tecnologias de Big Data, analítica avançada e inteligência artificial que impulsionam a inovação nos dias de hoje.
Na década de 1980 com o aumento do poder computacional e a diminuição dos custos de armazenamento durante as décadas de 1980 e 1990, as empresas começaram a coletar e armazenar volumes cada vez maiores de dados. Essa abundância de informações levou ao surgimento dos conceitos de Business Intelligence (BI) e data warehousing, que se concentravam em centralizar dados de diferentes fontes para análises estratégicas. Essas ferramentas permitiram que organizações tomassem decisões baseadas em dados, melhorando a eficiência operacional e a competitividade no mercado.
Nesse contexto, a necessidade de sistemas de gerenciamento de bancos de dados robustos e eficientes tornou-se crucial. Dois sistemas que ganharam destaque nesse período foram o IBM DB2 e o Microsoft SQL Server.
Desenvolvido pela IBM e lançado em 1983, o DB2 é um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Relacional (SGBDR) projetado inicialmente para operar em plataformas mainframe e servidores de alto desempenho. O DB2 foi valorizado por sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados e por sua integração com outros produtos e serviços da IBM.
As ferramentas de BI capacitadas por esses bancos de dados robustos transformaram a forma como as empresas operavam, promovendo uma cultura orientada por dados que continua a ser um diferencial competitivo nos dias atuais.
Com o aumento do poder computacional e a diminuição dos custos de armazenamento nas décadas de 1990 e 2000, as empresas começaram a coletar e armazenar volumes cada vez maiores de dados. Esse crescimento exponencial de informações levou ao surgimento dos conceitos de Business Intelligence (BI) e data warehousing, focados em centralizar dados de diferentes fontes para análise estratégica. As ferramentas de BI permitiram que organizações tomassem decisões baseadas em dados, aprimorando a eficiência operacional e aumentando a competitividade no mercado.
Nesse cenário, os bancos de dados de código aberto MySQL e PostgreSQL emergiram como pilares fundamentais para o desenvolvimento e implementação de soluções de BI e data warehousing acessíveis e eficazes.
Os Banco de dados de código aberto foram também um marco no que diz respeito a possibilidade de qualquer empreendedor com uma ideia na cabeça e conhecimentos de programação poderem desenvolver seus próprios softwares comerciais, e isso permitiu uma “revolução industrial” que foi a base do surgimento das big techs atuais, empresas que começaram com um programador dedicado trabalhando sozinho se tornaram corporações digitais, grandes portais entre outros. Esse momento ímpar no desenvolvimento da tecnologia eu falarei eu outro artigo específico sobre os anos 1990 e sua importância para os dias atuais.
A disponibilidade da internet para o público em geral nos anos 1990 e, posteriormente, o surgimento das redes sociais nos anos 2000, gerou uma quantidade sem precedentes de dados não estruturados. Esse aumento exponencial de informações trouxe novos desafios para o armazenamento, processamento e análise de dados. Termos como “Big Data” entraram em voga.
BIG DATA descreve conjuntos de dados tão grandes e complexos que ferramentas tradicionais não eram capazes de processá-los de maneira eficaz.
Para enfrentar esses desafios, tecnologias como o Hadoop e o MapReduce foram desenvolvidas, possibilitando o processamento distribuído de grandes volumes de informações. Essas ferramentas permitiram que empresas e organizações extraíssem valor de dados que antes eram considerados não administráveis devido ao seu tamanho e complexidade.
Na última década, a Ciência de Dados emergiu como um campo interdisciplinar, combinando estatística, computação e conhecimento de domínio para extrair insights valiosos de dados. O aprendizado de máquina (machine learning) e a inteligência artificial (IA) avançaram significativamente, impulsionados pela disponibilidade de grandes conjuntos de dados e poder computacional aprimorado. Linguagens de programação como Python e R tornaram-se ferramentas essenciais para cientistas de dados, fornecendo bibliotecas e frameworks poderosos para análise de dados, visualização e análise preditiva.
Para lidar com os grandes volumes de dados não estruturados, surgiram os bancos de dados NoSQL (Not Only SQL), que oferecem maior flexibilidade na modelagem de dados e são projetados para escalar horizontalmente.
A evolução de bancos de dados NoSQL permitiu que as empresas armazenassem e processassem dados em uma escala sem precedentes. Combinados com técnicas avançadas de ciência de dados, aprendizado de máquina e IA, eles possibilitaram:
- Análises em Tempo Real: Processamento rápido de grandes volumes de dados para insights imediatos.
- Personalização de Experiências: Adequação de serviços e produtos às preferências individuais dos usuários.
- Detecção de Padrões Complexos: Identificação de tendências e anomalias que não seriam perceptíveis com ferramentas tradicionais.
- Escalabilidade e Flexibilidade: Capacidade de crescer e se adaptar rapidamente às mudanças nas demandas de dados.
Hoje, os dados são frequentemente comparados ao “novo ouro” devido ao seu valor estratégico e econômico. A capacidade de coletar, armazenar e analisar grandes volumes de informações tem revolucionado diversos setores, impulsionando a inovação e a eficiência.
Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: Com o avanço da ciência de dados, técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial têm sido amplamente aplicadas em áreas como reconhecimento de voz, processamento de linguagem natural e veículos autônomos. Essas tecnologias dependem de grandes conjuntos de dados para treinar modelos que podem prever tendências, automatizar processos e melhorar a tomada de decisões.
Personalização de Experiências: Empresas utilizam dados para personalizar produtos e serviços, oferecendo experiências únicas aos usuários. Plataformas de streaming, comércio eletrônico e redes sociais analisam o comportamento dos usuários para recomendar conteúdos e produtos alinhados às preferências individuais.
Análises em Tempo Real: Tecnologias como bancos de dados NoSQL e frameworks de processamento distribuído permitem análises em tempo real de grandes volumes de dados. Isso é crucial em setores como finanças, onde a detecção de fraudes e a gestão de riscos dependem de informações atualizadas instantaneamente.
Internet das Coisas (IoT): A proliferação de dispositivos conectados gera uma quantidade massiva de dados que podem ser analisados para otimizar processos, desde a gestão energética em cidades inteligentes até a manutenção preditiva em fábricas.
Setor de Saúde: Dados são utilizados para melhorar diagnósticos, desenvolver tratamentos personalizados e monitorar a disseminação de doenças. A análise de big data na saúde pode levar a avanços significativos na medicina preventiva e na eficiência dos sistemas de saúde.
Marketing e Publicidade: Análises de dados permitem que empresas segmentem melhor o público-alvo, otimizem campanhas e aumentem o retorno sobre o investimento. O uso inteligente de dados resulta em estratégias de marketing mais eficazes e relevantes para os consumidores.
O valor dos dados na vida atual está na capacidade de transformar informações brutas em insights acionáveis. Eles são a base para inovação, eficiência operacional e vantagem competitiva. No entanto, esse valor também traz responsabilidades, como garantir a privacidade e a segurança das informações. A gestão ética e responsável dos dados é essencial para manter a confiança dos usuários e maximizar os benefícios que os dados podem proporcionar à sociedade.
Como diretor de produtos na Datamines (www.datamines.com.br), acredito fortemente que a Inteligência Artificial, combinada com Big Data, é essencial para empresas que buscam resultados mais eficazes e competitivos. Na Datamines, oferecemos soluções avançadas de IA que transformam dados em insights acionáveis, ajudando nossos clientes a otimizar operações, personalizar experiências e inovar em seus setores. Nossa plataforma de análise de dados proporciona às empresas uma vantagem estratégica em um mundo orientado por dados, permitindo que tomem decisões mais inteligentes e alcancem melhores resultados. Vamos juntos explorar como a Datamines pode impulsionar o seu negócio!
Participação: “Envie suas perguntas e comentários! Adoramos ouvir suas ideias e sugestões sobre como podemos melhorar nossa news!!
francisco.garcia@difini.com.br
Confira a TV Humana, a WebTV dedicada a mostrar o “lado bom da humanidade”. Como fundador, tenho o privilégio de colaborar com um grupo de amigos altamente talentosos e capacitado, criando conteúdo dinâmico focado em educação, entretenimento e cultura. Acesse www.tvhumana.com.br e confira meu programa semanal, “Papo na Cidade“, onde converso com personalidades de diversos segmentos. Venha explorar conosco os aspectos mais positivos da vida!
