Adélia, mineira de origem e carioca de coração, sempre gostou de Matemática. No colégio “fazia os exercícios de Matemática porque achava divertido”, conta. O que a atraía era a lógica que impera nas exatas e a maneira como padrões e fórmulas permitem solucionar toda sorte de problema. Optou pela carreira de Ciência da Computação, então em ascensão no mercado. Muito disciplinada — em parte fruto dos anos de treino árduo para se tornar bailarina profissional —, conseguiu aprender francês rapidamente para trabalhar em Paris. Dos oito anos vividos lá, guarda a tatuagem da Torre Eiffel no braço e as certidões de nascimento dos filhos. Hoje, trabalha em banco, cruzando dados para oferecer os melhores produtos a seus clientes. Mas não é só no trabalho que vive imersa em números. Em casa, faz questão de controlar meticulosamente as despesas e de ensinar aos filhos que a Matemática é parte integral da vida prática. Como? “Pagando uma mesada variável em função do comportamento deles”, diverte-se.

Ao pé da letra, Big Data significa grande (quantidade de) dados. Nos dias de hoje, há informações de diversos tipos na Internet — nas redes sociais, no Google, em servidores de e-mail, no Wikipedia, no YouTube etc. — armazenadas em servidores pelo mundo todo.

Além de numerosos — o volume de dados é imenso — eles possuem elevado grau de detalhamento, de formatos e relações entre si; a variedade deles é muito maior do que há pouco tempo. Sua veracidade é de difícil determinação — há informações verdadeiras e falsas de todos os tipos e não é fácil saber qual é qual. O valor que possuem varia muito — colocam em jogo dinheiro de alguém? São importantes para um país? Uma cidade? Uma instituição? E, finalmente, a velocidade é determinante — saber que as ações de uma empresa estão em queda livre é altamente importante no momento em que ocorre, mas muito menos importante na semana seguinte; outro exemplo é o vídeo que viraliza nas redes sociais e em instantes alcança um número enorme de pessoas em todas as partes do mundo.

Instituições públicas precisam decidir onde investir os recursos disponíveis; empresas privadas querem prever tendências para vender seus produtos; cientistas gostariam de antecipar a ocorrência de epidemias para impedi-las. O aumento da massa de dados nas últimas décadas e o desenvolvimento de novas tecnologias para coletar, transferir, armazenar, analisar e interpretar esses dados permite a previsão de comportamentos ou fenômenos e a obtenção de conclusões estratégicas.

A análise de dados envolve ferramentas estatísticas e computacionais, em que a Matemática tem papel fundamental. Não à toa o mercado de Business Intelligence — setor de empresas responsável por essas análises — solicita grande número de estatísticos, matemáticos, cientistas da computação, físicos e outros profissionais com formação téorica na área de exatas.

Apenas começamos a aprender a tratar Big Data e as perspectivas são impressionantes. Por isso mesmo, há várias correntes críticas que procuram alertar para os riscos do uso indiscriminado de ferramentas tecnológicas poderosas que aparentemente trazem resultados, mas são obscuras a respeito dos processos envolvidos. É o momento propício para reflexão!

By Maximilien Brice – https://cds.cern.ch/record/1211045, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=47844864
Experiências no acelerador de partículas LHC do CERN envolvem 150 milhões de sensores emitindo dados 40 milhões de vezes por segundo. São aproximadamente 600 milhões de colisões por segundo, das quais apenas 100 serão gravadas após filtros diversos.