Conceitos iniciais de Big Data para a Receita Federal

Receita Federal: Pontos positivos e negativos

Veja neste artigo uma análise sobre os Conceitos Iniciais de Big Data, da disciplina Fluência de Dados, para o concurso da Receita Federal.

O edital do concurso da Receita Federal finalmente foi publicado. Estão sendo ofertadas 699 vagas, sendo 230 para o cargo de Auditor Fiscal e 469 para Analista, com remunerações iniciais de R$ 21.029,09 e R$ 11.684,39, respectivamente.

Dessa maneira, neste artigo, realizaremos um resumo sobre os Conceitos Iniciais de Big Data, da disciplina Fluência de Dados, para o concurso da Receita Federal.

Vamos lá?

Conceitos Iniciais de Big Data para a Receita Federal

Primeiramente, o que é Big Data?

Bom, Big Data é o termo utilizado para designar a captura, o gerenciamento e a análise de um grande e complexo volume de dados estruturados ou não estruturados.

Como consequência do rápido avanço da tecnologia, grandes quantidades de dados são rapidamente gerados, por diversos meios. Dessa maneira, é importante que haja um gerenciamento adequado, com o intuito de superar os desafios encontrados nessa área, como a análise eficaz desses dados, o seu armazenamento, compartilhamento, visualização, entre outras situações.

A geração desses dados pode ser advinda de diversas fontes, como sensores de máquinas, smartphones, bancos de dados empresariais, entre outras.

Tais dados são geralmente extraídos de arquivos não estruturados, como sensores, vídeos e imagens, os quais podem gerar milhares de dados em um curto espaço de tempo. Contudo, vale salientar que o Big Data também pode ser formado por dados estruturados.

PARA FIXAR: É importante que você tenha em mente que o Big Data não se refere apenas aos dados, mas também às soluções tecnológicas utilizadas para realizar o seu gerenciamento de maneira eficiente.

Um exemplo disso é o chamado Big Data Analytics, o qual diz respeito à análise de grandes quantidades de dados, sejam eles estruturados ou não estruturados.

Tipos de Análises em Big Data

Há quatro principais tipos de análise de dados, no que diz respeito ao Big Data. São elas:

Análise Descritiva: corresponde à descrição das características dos acontecimentos em tempo real, com o intuito de visualizar e entender o estado comportamental dos dados analisados, auxiliando na tomada de decisões.

Análise Preditiva: utilizada na predição de comportamentos futuros, de modo a encontrar tendências dos dados, por meio de análise de informações anteriores. Assim, decisões podem ser tomadas com base nos cenários futuros previstos por essa análise.

Análise Prescritiva: usada para descrever os possíveis efeitos e consequências de ações que possam ser tomadas. Dessa maneira, as melhores decisões podem ser tomadas, com base em determinado cenário.

Análise Diagnóstica: por fim, por meio desta análise, procura-se compreender as relações existentes de causa e efeito entre determinados cenários, de modo a entender os resultados obtidos em decorrência das ações tomadas.

Aplicação do Big Data para a Receita Federal

São inúmeras as aplicações do Big Data, em praticamente todas as áreas, como no desenvolvimento de mercado, inovação, desenvolvimento de produtos e serviços, eficiência operacional, previsões de demanda de mercado, detecção de fraudes, gerenciamento de riscos, previsão de concorrência, vendas, campanhas de marketing, avaliação do desempenho de funcionários, alocação do orçamento anual, estabelecimento de previsões financeiras, identificação de potenciais compradores, entendimento da base de clientes, entre outras aplicabilidades.

Dessa maneira, não é difícil encontrar empresas e órgão públicos que realizam um alto investimento em Big Data e análise de dados, uma vez que eles trazem melhores resultados financeiros, devido a uma melhor visão dos cenários dos seus negócios.

Um exemplo disso é a procura, pela Receita Federal, de Auditores e Analistas Fiscais que possuem conhecimento neste assunto.

Premissas do Big Data para a Receita Federal

As premissas, também conhecidas como domínios, são os elementos estudados para analisar a possibilidade de implementação do Big Data.

É comum você encontrar em algumas literaturas apenas três itens, chamados de 3Vs (Variedade, Velocidade e Volume), os quais estão definidos abaixo:

Variedade: capacidade do Big Data de trabalhar com variados formatos de informação, seja de fontes estruturadas, não estruturadas ou semiestruturadas, como os dados adquiridos por meio de sensores, smartphones, programas computacionais, entre outros.

Velocidade: é importante que o processamento de dados seja realizado no momento em que são gerados, em alta velocidade, sem que eles sejam incluídos em banco de dados, de modo a dar uma resposta satisfatória aos usuários, praticamente em tempo real.

Volume: premissa importante que dispõe que o Big Data deve analisar grandes quantidades de dados.

Contudo, em literaturas recentes, novas premissas foram adicionadas ao Big Data. Abaixo você pode conferir duas delas, as mais importantes e mais cobradas, (Valor e Veracidade), formando o chamado 5Vs:

Valor: é importante que os dados agreguem valor ao negócio, ou seja, que tenham valor, para se tornarem úteis.
Veracidade: premissa imprescindível para que a informação seja verdadeira para possuir alguma utilidade, de modo a garantir a confiabilidade dos dados. Dessa maneira, é totalmente inútil se houver todo o processamento de uma grande variedade e volume de dados com valor, de maneira rápida e eles não forem verídicos.

A SABER: Além dos 5Vs, que são as premissas mais presentes em provas, há autores que já pontuaram a existência do 10Vs, agregando os conceitos de variabilidade, validade, vulnerabilidade, volatilidade e visualização.

Padrõesdo Big Data para a Receita Federal

A IBM, importante empresa da área de tecnologia, trouxe alguns padrões que podem ser utilizados para definir a arquitetura de soluções de Big Data. Vamos estudá-los a partir de agora.

Os padrões atômicos são aqueles que ajudam na identificação do modo que os dados são consumidos, processados, armazenados e acessados por problemas recorrentes, a nível de Big Data.

Já os padrões compostos, por sua vez, são classificados com base na solução de ponta a ponta. Eles são mapeados para um ou mais padrões atômicos, com o objetivo de resolver determinado problema.

Por fim, os padrões de solução também ajudam na definição do melhor conjunto de componentes, baseado na necessidade dos negócios em descobrir e explorar dados.

A SABER: É importante destacar que não existe uma sequência definida de aplicação dos padrões acima nas soluções de Big Data.

Hadoop– Big Data para a Receita Federal

O Hadoop é uma importante ferramenta de gerenciamento de Big Data. Ele consiste em uma plataforma de código aberto, o qual é usado na análise e processamento de grandes quantidades de informações, por meio de máquinas convencionais e comuns.

Ele é bastante utilizado mundialmente, estando presente em grandes empresas de tecnologia, como Twitter e Facebook.

Outra importante informação é que o Hadoop é um projeto Apache, sendo que seu desenvolvimento é realizado por uma rede de colaboradores e empresas, de maneira conjunta, por ser um software livre e de código aberto.

A utilização do Hadoop oferece diversas vantagens no mundo tecnológico, como a economia, uma vez que ele é de código aberto, não sendo necessário comprá-lo. Além disso, ele possui uma boa robustez e simplicidade de uso.

Inteligência artificial

Finalizando o nosso artigo, vamos falar sobre a inteligência artificial.

A inteligência artificial é uma tecnologia capaz de manipular quantidades massivas de dados. Nesse sentido, percebe-se que ela é uma ferramenta a ser utilizada juntamente com o Big Data.

Ela é composta por pesquisas, métodos, tecnologias e sistemas de aplicação para simular a extensão e expansão da inteligência humana, permitindo que as máquinas realizem algumas tarefas complexas que requerem, em geral, humanos inteligentes para que sejam concluídas.

Um dos exemplos é o ChatBot, muito utilizado em sistemas de atendimento ao público por órgãos e empresas. Trata-se de um programa de computador capaz de simular um ser humano na interação com os clientes. O seu principal objetivo é responder as perguntas de tal forma que as pessoas tenham a impressão de estar conversando com outra pessoa, e não com um mero programa de computador.

Quando o cliente envia uma pergunta, em linguagem natural, o ChatBot consulta uma base de dados, fornecendo, em seguida, a resposta mais próxima da pergunta realizada pelo usuário, de modo parecido com o comportamento humano.

Além disso, ela pode ser utilizada para detectar anomalias, para calcular probabilidades de sucessos, para reconhecimento de padrões, para reconhecimento de imagens, entre outras funções.

Finalizando

Pessoal, finalizamos o nosso resumo sobre os Conceitos Iniciais de Big Data, para o concurso da Receita Federal. Esperamos que tenham gostado.

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Não deixem de conferir.

Bons estudos a todos e até a próxima!