Atualmente, vivemos em um mundo altamente conectado e digitalizado, onde a geração de dados é constante e abundante. Com a proliferação de dispositivos conectados à Internet das Coisas (IoT), a adoção de tecnologias como inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), e a crescente digitalização de empresas e organizações, cada vez mais dados são gerados a cada segundo. Esses dados são valiosos para entender o comportamento do consumidor, identificar tendências de mercado, desenvolver novos produtos e serviços e tomar decisões de negócios estratégicas. Espera-se que essa tendência de geração de dados continue a crescer exponencialmente nos próximos anos. De acordo com estimativas, em 2025, o volume global de dados atingirá 175 zettabytes - o equivalente a 175 trilhões de gigabytes, somente para ilustrar o tamanho dessa quantidade de dados, se fossemos fazer o download dessa massa de 175 ZB em uma taxa de download de 250 Mb/s (uma taxa muito boa para o Brasil) levaríamos aproximadamente 800 milhões de anos para baixar todos esses dados.
Diante desse volume de dados, foi concebido o conceito Dark Data, ele é um termo usado para se referir a dados que são coletados, processados e armazenados pelas empresas, mas que não são utilizados para nenhuma finalidade específica. Esses dados geralmente são gerados a partir de fontes internas, como transações financeiras, registros de clientes e logs de servidores, e podem ser compostos por informações valiosas, como tendências de mercado, insights sobre o comportamento do cliente e oportunidades de inovação. O problema é que, muitas vezes, esses dados são ignorados ou mal gerenciados pelas empresas, tornando-se "escuros" e inacessíveis para análise e uso. Isso pode ser devido a uma série de fatores, incluindo falta de recursos para processar esses dados, problemas de qualidade dos dados ou simplesmente falta de conhecimento sobre como extrair valor desses dados.
Podemos relacionar os dados escuros, com um buraco negro, que é uma região do espaço onde a gravidade é tão forte que nada pode escapar, incluindo a luz, o Dark Data é composto por dados que são coletados pelas empresas, mas que permanecem desconhecidos. De maneira similar, assim como os cientistas estudam o buraco negro para tentar desvendar seus mistérios, as empresas podem se beneficiar ao explorar seus dados escuros para identificar tendências de mercado, padrões de comportamento do cliente, oportunidades de inovação e agregação de valor ao negócio.
Dado a quantidade gigantesca de dados escuros, esses podem causar uma série de problemas, tanto financeiros quanto ambientais. Em primeiro lugar, o armazenamento desses dados pode se tornar um grande problema financeiro para as empresas, uma vez que exige recursos significativos, como servidores e infraestrutura de armazenamento. Isso pode resultar em um aumento nos custos operacionais da empresa, além de desperdício de recursos valiosos, como energia e espaço físico, mesmo que utiliza a estrutura de nuvem pública. Além disso, a falta de gestão efetiva dos dados escuros podem dificultar o entendimento e a utilização dos dados pelos analistas, impedindo que a empresa aproveite todo o potencial dos seus dados. Isso pode resultar em decisões de negócios menos informadas e menos estratégicas, o que pode ter um impacto negativo na competitividade da empresa no mercado. Por fim, o armazenamento excessivo de dados escuros tem um impacto significativo na sustentabilidade ambiental, uma vez que exige uma quantidade crescente de recursos energéticos e materiais. Isso pode aumentar a pegada de carbono da empresa, contribuindo para as mudanças climáticas e afetando a imagem da empresa perante os consumidores e a sociedade em geral.
Uma solução eficaz que podemos implementar para tratar os dados escuros é transformá-los em dados verdes, Green Data. Uma das boas práticas para essa transformação é a implementação de políticas de gerenciamento de dados eficazes, que incluem a identificação, análise e descarte adequado dos dados que não são mais necessários para a empresa. Essa atividade pode ser simplesmente implementada utilizando uma data de vencimento para cada registro ou conjunto de dados, permitindo assim que rotinas automatizadas façam o descarte ou a movimentação para armazenamento mais baratos.
Outra solução para criar dados verdes é investir em tecnologias de armazenamento mais eficientes em termos energéticos, como o armazenamento em nuvem. Ao migrar seus dados para a nuvem, as empresas podem reduzir sua pegada de carbono e os custos associados ao armazenamento físico, uma vez que a nuvem é mais escalável, flexível e eficiente em termos de energia. Como também, as empresas também podem adotar práticas de análise de dados mais eficazes, como a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial, que podem ajudar a identificar padrões e insights valiosos nos dados que antes eram considerados dados escuros. Isso permitirá que a empresa gerar dados de forma mais estratégica, ajudando a melhorar a eficiência operacional.
Em resumo, o Dark Data pode representar um grande desafio para as empresas, tanto em termos financeiros quanto ambientais. No entanto, transformar esse tipo desses dados em Green Data pode ser uma solução eficaz para aproveitar todo o potencial dos dados ao mesmo tempo em que se reduz o impacto ambiental do armazenamento excessivo. Devemos adotar uma abordagem mais consciente em relação ao gerenciamento de dados, e também contribuir para a sustentabilidade ambiental e para a construção de um futuro mais responsável e sustentável para todos.
Marcelo Goberto de Azevedo
Cloud Leader
