Tecnologia
O que significam Big Data e Data Science? Entenda sua relação com a análise de dados

Na era digital, a produção de dados é massiva, em uma velocidade sem precedentes em toda a história. Empresas, governos e pesquisadores lidam com informações que chegam de múltiplas fontes e em diferentes formatos, exigindo novas abordagens para coleta, processamento e interpretação.
Nesse cenário, conceitos como Big Data e Data Science se tornaram essenciais para entender como transformar dados brutos em conhecimento estratégico. Mais do que termos técnicos, eles representam uma revolução na forma de tomar decisões, inovar e resolver problemas complexos.
Big Data: o universo dos dados massivos

Big Data refere-se ao universo dos dados massivos, caracterizado pelos chamados “5 Vs”: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor. O termo surgiu no final dos anos 1990 e ganhou relevância com o avanço da digitalização, internet e dispositivos conectados.
Atualmente, estima-se que mais de 2,5 quintilhões de bytes são gerados diariamente, provenientes de redes sociais, sensores, dispositivos móveis, sistemas corporativos e diversas outras fontes.
Seu uso possibilita personalizar produtos e serviços, prever tendências e comportamentos, melhorar a eficiência de operações e processos, detectar fraudes em transações financeiras e desenvolver novos produtos a partir de dados de mercado.

No entanto, o Big Data também apresenta desafios importantes. Entre eles o gerenciamento para armazenar, processar e analisar grandes volumes de informações; a segurança para proteger contra acessos não autorizados e ataques cibernéticos; a privacidade, garantindo anonimato e conformidade com leis de proteção de dados; a análise, que deve focar na extração de informações realmente relevantes; e o custo, que envolve a manutenção de infraestrutura tecnológica avançada.
As dimensões do Big Data: 5 Vs
- Volume: quantidades imensas de dados produzidos constantemente.
- Variedade: múltiplos formatos, de planilhas a vídeos e textos não estruturados.
- Velocidade: necessidade de processamento rápido, muitas vezes em tempo real.
- Veracidade: confiabilidade e precisão das informações coletadas.
- Valor: utilidade prática extraída a partir da análise dos dados.
Data Science: a ciência por trás da análise
A Ciência de Dados é um campo interdisciplinar que combina estatística, ciência da computação e o método científico para coletar, processar, analisar e interpretar dados, sejam eles estruturados ou não. Seu objetivo é gerar conhecimento, identificar padrões e apoiar decisões estratégicas.

Diferente do Business Intelligence, que busca responder “o que aconteceu?” por meio de análises descritivas, a Ciência de Dados procura prever “o que pode acontecer?” utilizando análises preditivas e modelos estatísticos avançados.
A concepção moderna do termo é de William S. Cleveland, e desde os anos 2000 a área vem ganhando destaque com o avanço do Big Data, do machine learning e da capacidade de processamento computacional.
Entre suas principais aplicações estão a previsão de tendências de mercado, o desenvolvimento e monitoramento de sistemas de inteligência artificial, a otimização de processos e a descoberta de novos insights a partir de grandes volumes de dados.
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Análise de Dados: do bruto ao estratégico
A Análise de Dados é o elo que conecta Big Data e Data Science. Ela envolve inspecionar, limpar, transformar e modelar informações para extrair conclusões úteis e apoiar decisões. O processo começa com a definição clara dos requisitos, que determinar quais variáveis serão observadas.

Em seguida, é feita a coleta, que pode envolver fontes internas, sensores, entrevistas ou bases online. Esses dados passam por um processamento para organização em formatos estruturados e por uma etapa de limpeza que remove erros, duplicatas e inconsistências.
Com as informações preparadas, inicia-se a análise exploratória, na qual estatísticas e visualizações revelam padrões iniciais. A partir daí, entram em cena a modelagem e a aplicação de algoritmos, que podem prever comportamentos, classificar informações ou identificar relações ocultas.
Os resultados podem se materializar em produtos de dados, como sistemas de recomendação, e são comunicados em relatórios e dashboards. Esse ciclo é contínuo, com feedbacks que alimentam novas rodadas de ajustes e melhorias.

Por que a ciência de dados é estratégica?
A combinação entre Big Data e Data Science oferece uma base sólida para decisões mais precisas, ajudando organizações a identificar padrões invisíveis a métodos tradicionais. Isso permite otimizar processos, reduzir desperdícios e inovar com mais segurança, seja na criação de novos produtos, seja na melhoria dos serviços já existentes.
Além disso, empresas orientadas por dados tendem a responder com mais rapidez às mudanças do mercado, conquistando vantagem competitiva e fortalecendo seu posicionamento.
Inteligência artificial na Análise de Dados

A inteligência artificial potencializa a análise de dados ao gerar previsões e recomendações a partir de grandes volumes de informações. Utiliza técnicas como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural (NLP) e data mining, superando as limitações das abordagens tradicionais, que dependiam de análises estatísticas manuais e modelos preditivos simples.
Existem quatro tipos principais de análise impulsionados pela IA:
- Descritiva: identifica e explica o que aconteceu, analisando padrões e tendências passadas.
- Diagnóstica: investiga por que determinado evento ocorreu, detectando causas e correlações.
- Preditiva: projeta cenários futuros com base em padrões históricos.
- Prescritiva: recomenda ações e decisões ideais para diferentes situações.
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Patinete elétrico é mais perigoso do que parece, alerta estudo

Os patinetes elétricos se tornaram uma opção prática e popular para o transporte urbano. No entanto, um estudo recente aponta que quedas com esse veículo causam lesões graves na cabeça com uma frequência muito maior do que se imagina.
A pesquisa, publicada na revista Nature no começo de agosto, analisou dados de mais de 15 mil feridos atendidos em hospitais da Inglaterra e do País de Gales. Os resultados mostram que o próprio design do patinete e a falta de capacete transformam tombos aparentemente simples em traumas graves.
Entre os adultos gravemente feridos no estudo, mais de um terço sofreu traumatismo craniano. O levantamento indica que os acidentados de patinete elétrico tiveram 3,5 vezes mais lesões cerebrais do que os motociclistas e 1,7 vez mais do que os ciclistas.
Por que o tombo de patinete é tão grave?
A explicação para esse tipo de machucado está na estrutura do veículo (que deixa o condutor em pé), com centro de gravidade alto e rodas pequenas. Jerry Tsang, professor clínico sênior da Queen Mary University of London, explica, num artigo publicado no The Conversation nesta semana, que essa combinação é perigosa em vias irregulares.
“Ao atingir um buraco, meio-fio ou pedaço de entulho, a pequena roda dianteira pode parar de repente e o condutor continua se movendo para a frente, podendo ser arremessado por cima do guidão em direção à pista, com pouquíssima proteção entre a cabeça e o chão”, escreve Tsang.

A gravidade dos acidentes é reforçada pela ausência de equipamentos de segurança entre os usuários. Apenas 6% dos condutores de patinete gravemente feridos usavam capacete no momento do impacto. O índice é muito inferior ao registrado entre ciclistas (45%) e motociclistas (76%).
Outro dado marcante do estudo é a presença frequente de jovens nos prontuários médicos. Cerca de 16% dos feridos em patinetes elétricos no banco de dados tinham menos de 18 anos, proporção substancialmente maior do que a observada entre ciclistas ou motociclistas.
Apesar dos riscos, o patinete elétrico é uma alternativa conveniente para substituir viagens curtas de carro. Mas especialistas reforçam que o condutor não deve tratar o veículo como diversão inofensiva.
“Um patinete elétrico pode parecer mais com um patinete infantil do que com uma motocicleta, mas os ferimentos vistos nos hospitais mostram que cair de um deles não é necessariamente um evento banal”, alerta Tsang.
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EUA: estados vão pedir R$ 1,05 trilhão da Meta em julgamento

Uma coalizão de estados estadunidenses vai pedir US$ 193 bilhões (aproximadamente R$ 1,05 trilhão) à Meta em um julgamento contra a empresa que terá início na próxima terça-feira (18). A companhia é acusada de ter desenvolvido intencionalmente o Facebook e o Instagram para tornar crianças dependentes das redes sociais.
O julgamento será realizado em Oakland, na Califórnia (EUA), e terá duração prevista de seis semanas. A Meta, que possui mais de três bilhões de usuários em seus aplicativos, terá de se defender das acusações apresentadas pelos estados.
Caso a gigante das redes sociais perca a ação, as autoridades também pedirão que um juiz determine mudanças no funcionamento de seus dois principais aplicativos, além da aplicação de multa.
Estados negam pedido de R$ 7,6 trilhões
O valor que será solicitado pelos estados é bem inferior aos US$ 1,4 trilhão (cerca de R$ 7,6 trilhões) mencionados anteriormente no processo.
Durante audiência realizada na quinta-feira (13), um advogado dos estados fez questão de esclarecer que as autoridades não pedirão esse valor.
“Não pedimos US$ 1,4 trilhão”, afirmou o advogado, segundo o qual a Meta teria calculado essa cifra “para causar impacto”. O representante confirmou que a indenização reivindicada pelos estados será de US$ 193 bilhões.

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Acusações contra Facebook e Instagram
- O processo teve origem em 2023, quando um grupo de estados estadunidenses acionou a Meta por suspeitar que a empresa havia criado funções potencialmente viciantes para crianças em seus aplicativos e violado leis estaduais;
- Agora, os promotores que representam Califórnia, Colorado, Kentucky e Nova Jersey tentarão provar que a Meta violou leis federais e estaduais relacionadas à segurança e à privacidade de menores;
- As autoridades sustentam que a empresa desenvolveu seus aplicativos de maneira intencionalmente voltada a tornar crianças dependentes das plataformas;
- Se a acusação for acolhida, além da indenização, os estados querem que a Meta seja obrigada a modificar o Facebook e o Instagram.
Meta nega acusações
A Meta rejeita as acusações apresentadas pelos estados. Em declaração à AFP, um porta-voz da companhia afirmou que a empresa “nega categoricamente essas acusações” e que acredita que “as provas vão mostrar seu compromisso de longa data com o apoio aos jovens”.
O julgamento, que começa na próxima semana e deve durar seis semanas, será realizado em Oakland e representa mais uma disputa envolvendo as práticas das grandes plataformas de redes sociais e a proteção de crianças e adolescentes.
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Hackers afirmam ter roubado dados de dezenas de empresas

Um grupo de hackers conhecido por explorar vulnerabilidades de softwares para realizar ataques simultâneos afirmou ter roubado grandes volumes de dados de quase 50 empresas em todo o mundo, incluindo Shell, Philips, GE e Fiserv. A alegação foi publicada no próprio site do grupo, segundo a Reuters.
As empresas citadas confirmaram que foram alvo ou que estão investigando as alegações, mas não há confirmação independente sobre quais dados teriam sido roubados ou sobre a quantidade de informações comprometidas.
A Reuters também não conseguiu verificar de forma independente as alegações do grupo. Os hackers não responderam aos pedidos de comentário enviados pela agência.
Empresas confirmam ataques ou investigação
- A Philips confirmou ter sido alvo do grupo Cl0p. Segundo a companhia, foi identificada e contida uma tentativa de comprometimento de um servidor corporativo específico relacionado a dados internos;
- “A Philips identificou e conteve uma tentativa de comprometimento de segurança de um servidor corporativo específico relacionado a dados internos”, afirmou a empresa;
- A companhia acrescentou que o incidente não afeta ambientes de clientes;
- A Shell, por sua vez, disse estar ciente de um possível incidente recente, confirmando uma informação divulgada anteriormente pela imprensa holandesa BNR;
- “Estamos trabalhando com nossas equipes de segurança e especialistas relevantes para investigar a situação”, afirmou um porta-voz da Shell;
- A Fiserv também confirmou que está ciente das alegações feitas pelo grupo. A empresa, porém, disse não ter encontrado evidências de comprometimento de dados.
Segundo um porta-voz, “com base em nossa análise abrangente até o momento”, não foram identificados indícios de que dados de clientes, bancários, transações ou informações pessoais tenham sido comprometidos. A companhia também afirmou não ter encontrado evidências de impacto em seu ambiente operacional.
A GE disse estar ciente da alegação e informou que iniciou seus protocolos de resposta a incidentes cibernéticos. “Iniciamos nossos protocolos de resposta cibernética e estamos trabalhando para avaliar o possível problema”, afirmou um porta-voz.

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Grupo pode ter explorado vulnerabilidades em softwares industriais
Ainda não está claro como os hackers teriam conseguido acessar as empresas. Uma possível pista está em vulnerabilidades encontradas nos softwares Windchill e FlexPLM, da empresa PTC. As duas plataformas são utilizadas para auxiliar processos de engenharia e manufatura.
O Ransom-ISAC, grupo especializado em compartilhamento de informações sobre ransomware e ameaças cibernéticas, publicou um alerta em 22 de julho, afirmando que o Cl0p estava explorando vulnerabilidades nesses produtos.
A PTC, com sede em Boston (EUA), não respondeu imediatamente ao pedido de comentário da Reuters. A empresa, porém, publicou diversos avisos de segurança em seu site desde 18 de junho, recomendando que clientes instalassem uma correção para uma vulnerabilidade e divulgando informações sobre um atacante não identificado que estaria explorando seus produtos.
Cl0p mira vulnerabilidades, não empresas específicas
Brandon Parsons, gerente de inteligência de ameaças da Ascent Solutions e autor do alerta do Ransom-ISAC, afirmou que algumas empresas começaram a receber notificações do Cl0p em 19 ou 20 de julho. Segundo ele, o grupo não costuma escolher empresas específicas como alvo. Em vez disso, procura vulnerabilidades em softwares amplamente utilizados e tenta explorá-las em diversas organizações.
Parsons classificou os integrantes do grupo como “profissionais de extorsão de dados”. “Eles não têm como alvo uma empresa específica; eles têm como alvo uma vulnerabilidade específica de dia zero e vão atrás dela”, afirmou.
O termo zero-day (ou dia-zero, em português) é usado para vulnerabilidades ainda desconhecidas ou para as quais os fornecedores de software ainda não disponibilizaram uma correção. A estratégia permite que um mesmo grupo explore uma falha presente em diferentes organizações, potencialmente obtendo acesso a grandes quantidades de dados em uma única campanha.
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