“Big data” é um jargão profissional que recentemente ganhou popularidade no mundo da tecnologia. Refere-se à coleta e armazenamento de uma enorme quantidade de dados, os quais só podem ser processados por supercomputadores. Estamos falando de petabytes de dados (um milhão de gigabytes).
A coleta de dados não é um conceito novo. A maneira como esses dados são adquiridos e manipulados é o que torna o big data tão intrigante. Tudo está sendo observado e rastreado agora mais do que nunca – texto e áudio, de nossos telefones celulares, Internet, câmeras de CFTV – todos estão sendo observados e medidos. Nosso mundo está sendo absorvido eletronicamente.
Anteriormente, era difícil filtrar todos esses dados, mas algoritmos aprimorados, juntamente com o surgimento de supercomputadores, permitiram que governos e empresas conectassem os pontos e descobrissem padrões em todos esses dados. Esses padrões permitem que as organizações executem três funções críticas de forma mais eficaz: controlar sistemas cada vez mais complexos, melhorar os sistemas existentes e prever o futuro.
Como você pode esperar, os aplicativos para big data são vastos. Ele permitirá que empresas de todos os tamanhos tomem decisões mais informadas sobre os serviços e sistemas que administram.
No entanto, big data também desempenhará um papel significativo em ajudá-lo a fazer escolhas importantes sobre como você vive sua vida.
Big Data leva à inteligência de máquina?
É crucial notar que, no passado, os humanos eram responsáveis por interpretar montanhas de gráficos de dados e tentar entendê-los. O casamento agora comum de software e hardware permitiu que os computadores assumissem esse trabalho. Para fazer isso, cientistas e engenheiros desenvolveram computadores com habilidades analíticas semelhantes às humanas, estabelecendo assim um novo tipo de inteligência.
Antes de fazer qualquer suposição, sejamos claros: estamos discutindo a área de inteligência de máquina (MI). A inteligência de máquina consiste em uma rede de sistemas de software que podem coletar e analisar grandes quantidades de dados para fazer sugestões ou agir sem um operador humano. Estamos falando de uma ferramenta ou utilitário superalimentado destinado a ajudar os humanos quando eles precisam, não quando querem. Um exemplo desse tipo de software são as tecnologias automatizadas de criptomoedas como Método de código de bits. O software por trás dessas ferramentas é capaz de escanear o volátil mercado de criptomoedas, analisar grandes conjuntos de dados e executar negociações sem qualquer intervenção humana. Softwares como esse estão tornando mais fácil para usuários que não têm experiência anterior em negociação lucrar com mercados extremamente voláteis.
Este software é apenas um exemplo, mas mais e mais ferramentas como ele estão sendo lançadas em velocidades rápidas. Big Data e Machine Intelligence parecem estar trabalhando juntos para tornar nossas vidas mais simples.
Outro exemplo: assistentes virtuais
Nossos e-mails, textos, pesquisas na web, histórico de navegação, conteúdo de mídia social, o trabalho que fazemos, com quem interagimos online, como viajamos, textos, e-mails, postagens sociais, navegação na web e histórico de pesquisa, o trabalho que você faz, quem você liga, para onde vai e como viaja, quais eletrodomésticos você usa, o que ouve e assiste, até mesmo como dorme são exemplos de como o indivíduo moderno gera enormes quantidades de dados em um determinado dia.
Todos esses dados serão usados por futuros Assistentes Virtuais para melhor compreendê-lo e ajudá-lo a realizar suas atividades cotidianas com mais sucesso. Você já pode ter sido exposto a versões anteriores de assistentes virtuais, como o Bixby da Samsung, o Siri da Apple ou o Cortana da Microsoft.
Cada uma dessas empresas oferece uma variedade de serviços ou aplicativos para ajudá-lo a coletar, armazenar e utilizar uma grande quantidade de dados pessoais. Veja, por exemplo, o Google. A criação de uma única conta do Google concede a você acesso à vasta rede de serviços gratuitos da empresa — pesquisa, e-mail, armazenamento, mapas, fotos, calendário, música e muito mais — a partir de qualquer dispositivo habilitado para web. Todas as atividades que você realiza nessas plataformas (milhares delas por dia) são registradas e salvas em uma “nuvem pessoal” nos farms de servidores do Google. O Google aprende suas preferências e hábitos quanto mais você o usa. Seu objetivo final é usar “sistemas antecipatórios” para fornecer as informações e os serviços de que você precisa quando precisar, e antes mesmo de saber que precisa deles.
Pesquisadores de software, juntamente com engenheiros de TI, prevêem que os assistentes virtuais servirão como nossos assistentes pessoais e colegas de trabalho em um futuro próximo. No entanto, para as próximas gerações, que serão expostas à eficiência dos VAs muito mais cedo, essas ferramentas desempenharão um papel muito maior.
Em conclusão: como as empresas de tecnologia lucrarão com os VAs?
Os VAs são mascotes de marca para várias empresas, com o objetivo de atraí-lo ainda mais para seus ecossistemas, fornecendo serviços sem os quais você simplesmente não pode viver. Os usuários da Apple são um exemplo. É relatado que você só deve usar produtos da Apple para tirar o máximo proveito de seus produtos e serviços. Isso é principalmente verdade. Os produtos, software e aplicativos da Apple arrastam você para dentro do ecossistema deles. À medida que você personaliza os serviços da Apple e domina seu software, fica mais difícil sair. Depois de investir, é mais provável que você se identifique instintivamente com os produtos da Apple, pague mais por produtos futuros e os promova em sua rede.
Os VAs de última geração são os brinquedos mais novos e brilhantes para atrair mais atenção e mantê-lo gastando dinheiro com eles.