Criado por Anchieta Acacio

2023-12-16 17:50:29

Você já parou para pensar na quantidade de dados que são gerados a cada dia no mundo? Segundo a IBM, 90% dos dados existentes hoje foram criados nos últimos dois anos. Isso significa que estamos vivendo em uma era de explosão de dados, que podem ser provenientes de diversas fontes, como redes sociais, dispositivos móveis, sensores, câmeras, transações, etc.

Mas o que fazer com todos esses dados? Como transformá-los em informação útil e valiosa? É aí que entra o conceito de dataficação, que pode ser definido como o processo de transformar diversos aspectos da nossa vida em dados digitais, que podem ser coletados, armazenados, analisados e usados para diversos fins.

Neste artigo, vamos explicar o que é dataficação, como ela funciona, quais são os seus benefícios e desafios, e como ela pode ser aplicada na prática. Acompanhe!

O que é dataficação?

O termo dataficação foi introduzido pelos autores Kenneth Cukier e Viktor Mayer-Schöenberger no livro "Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think" (2013). Eles definem dataficação como "a capacidade de transformar aspectos da nossa vida que nunca foram quantificados antes em dados que podem ser tratados computacionalmente".

Em outras palavras, dataficação é o processo de converter informações que não eram originalmente digitais em dados que podem ser processados por máquinas. Por exemplo, a dataficação de um livro é transformar o seu conteúdo em um arquivo digital que pode ser lido por um leitor de e-books. A dataficação de uma conversa é transformar o som da voz em um arquivo de áudio que pode ser reconhecido por um software de transcrição. A dataficação de um rosto é transformar a imagem em um conjunto de pixels que pode ser identificado por um software de reconhecimento facial.

A dataficação é possível graças ao avanço das tecnologias de digitalização, que permitem capturar, codificar e armazenar dados de forma rápida, barata e precisa. Além disso, a dataficação é impulsionada pelo aumento da computação onipresente, que permite que os dados sejam acessados, processados e compartilhados em qualquer lugar e a qualquer momento.

Como funciona a dataficação?

A dataficação funciona em quatro etapas principais: coleta, armazenamento, análise e uso. Veja a seguir como cada uma delas funciona:

- Coleta: é a etapa de capturar os dados de diversas fontes, como textos, imagens, vídeos, áudios, sensores, etc. Esses dados podem ser estruturados, como números, datas, nomes, etc., ou não estruturados, como textos livres, imagens, vídeos, etc. A coleta pode ser feita de forma ativa, quando o usuário fornece os dados voluntariamente, como ao preencher um formulário ou fazer um cadastro, ou de forma passiva, quando os dados são obtidos sem a intervenção do usuário, como ao rastrear o seu comportamento online ou monitorar o seu batimento cardíaco.

- Armazenamento: é a etapa de guardar os dados em um local seguro e acessível, como um banco de dados, um servidor, uma nuvem, etc. Essa etapa envolve a organização, a classificação, a indexação e a compressão dos dados, de forma a facilitar a sua recuperação e consulta. O armazenamento deve garantir a integridade, a confidencialidade e a disponibilidade dos dados, evitando perdas, vazamentos ou danos.

- Análise: é a etapa de extrair informação e conhecimento dos dados, usando técnicas estatísticas, matemáticas, computacionais e de inteligência artificial. Essa etapa envolve a limpeza, a transformação, a exploração, a visualização e a modelagem dos dados, de forma a identificar padrões, tendências, correlações, anomalias, etc. A análise pode ser feita de forma descritiva, explicativa, preditiva ou prescritiva, dependendo do objetivo e do nível de complexidade.

- Uso: é a etapa de aplicar a informação e o conhecimento obtidos dos dados para fins específicos, como tomada de decisão, previsão, otimização, personalização, etc. Essa etapa envolve a comunicação, a interpretação, a avaliação e a ação sobre os resultados da análise, de forma a gerar valor e impacto.

Por que a dataficação é importante?

A dataficação é importante porque permite que as organizações e os indivíduos obtenham informações valiosas para tomar decisões mais assertivas, inovar, resolver problemas, melhorar processos, entre outros benefícios. Veja alguns exemplos de como a dataficação pode ser usada em diferentes áreas:

- Saúde: a dataficação pode ajudar a melhorar a prevenção, o diagnóstico, o tratamento e o acompanhamento de doenças, usando dados de prontuários, exames, sensores, wearables, etc. Por exemplo, a dataficação pode ajudar a identificar fatores de risco, sintomas, biomarcadores, efeitos colaterais, etc., e a recomendar intervenções personalizadas, como medicamentos, terapias, hábitos, etc.

- Educação: a dataficação pode ajudar a melhorar o ensino, a aprendizagem e a avaliação, usando dados de currículos, planos de aula, atividades, provas, feedbacks, etc. Por exemplo, a dataficação pode ajudar a identificar as necessidades, as preferências, os estilos, os ritmos e os desempenhos dos alunos, e a adaptar o conteúdo, a metodologia, a dificuldade e o feedback de acordo com cada perfil.

- Entretenimento: a dataficação pode ajudar a melhorar a experiência, a satisfação e a fidelização dos usuários, usando dados de consumo, preferências, comportamentos, emoções, etc. Por exemplo, a dataficação pode ajudar a recomendar conteúdos personalizados, como filmes, músicas, jogos, etc., e a criar conteúdos interativos, como realidade aumentada, realidade virtual, etc.

- Segurança: a dataficação pode ajudar a melhorar a prevenção, a detecção e a resposta a ameaças, usando dados de câmeras, sensores, alarmes, registros, etc. Por exemplo, a dataficação pode ajudar a identificar padrões, anomalias, suspeitos, vítimas, etc., e a acionar alertas, bloqueios, socorros, etc.

Quais são os desafios da dataficação?

A dataficação também apresenta alguns desafios, que devem ser considerados e superados para que ela possa ser usada de forma ética, responsável e sustentável. Veja alguns dos principais desafios da dataficação:

- Qualidade: a qualidade dos dados é essencial para que a dataficação possa gerar resultados confiáveis e precisos. No entanto, nem sempre os dados são coletados, armazenados e analisados de forma adequada, podendo apresentar problemas como incompletude, inconsistência, imprecisão, irrelevância, etc. Por isso, é preciso garantir que os dados sejam de boa qualidade, verificando sua origem, sua validade, sua atualização, sua representatividade, etc.

- Privacidade: a privacidade dos dados é um direito fundamental dos usuários, que deve ser respeitado e protegido. No entanto, nem sempre os dados são tratados de forma segura e transparente, podendo ser expostos, compartilhados ou usados sem o consentimento ou o conhecimento dos usuários. Por isso, é preciso garantir que os dados sejam de uso restrito, seguindo as normas e as leis de proteção de dados, como a LGPD no Brasil, e adotando medidas de segurança, como criptografia, anonimização, etc.

- Ética: a ética dos dados é um princípio que orienta o uso dos dados de forma justa, honesta e benéfica. No entanto, nem sempre os dados são usados de forma ética, podendo gerar prejuízos, danos ou discriminações para os usuários ou para a sociedade. Por isso, é preciso garantir que os dados sejam de uso consciente, seguindo os valores e os direitos humanos.

Conclusão

A dataficação é um fenômeno que transforma diversos aspectos da nossa vida em dados digitais, que podem ser coletados, armazenados, analisados e usados para diversos fins. A dataficação é possível graças ao avanço das tecnologias de digitalização, de computação onipresente e de conectividade, que geram uma enorme quantidade de dados a cada dia.

A dataficação é importante porque permite que as organizações e os indivíduos obtenham informações valiosas para tomar decisões mais assertivas, inovar, resolver problemas, melhorar processos, entre outros benefícios. A dataficação pode ser aplicada em diferentes áreas, como saúde, educação, entretenimento, segurança, etc.

No entanto, a dataficação também apresenta alguns desafios, que devem ser considerados e superados para que ela possa ser usada de forma ética, responsável e sustentável. Alguns dos principais desafios são a qualidade, a privacidade e a ética dos dados, que exigem cuidados e normas para garantir o seu uso adequado.

Portanto, podemos concluir que a dataficação é um processo que tem um grande potencial e impacto na nossa sociedade, mas que também requer uma conscientização e uma regulamentação para que ele possa ser aproveitado de forma positiva e segura.