O que são dados em informática?

Os dados são informações que podem ser interpretadas e utilizadas pelos computadores. Trata-se de um conjunto de factos, como números, palavras, medições, observações ou mesmo apenas descrições de coisas. Em informática, os dados são normalmente armazenados eletronicamente sob a forma de ficheiros ou bases de dados. Os dados podem provir de muitas fontes, incluindo dados introduzidos pelo utilizador (palavras ou imagens escritas), sensores (leituras de temperatura) ou algoritmos (cálculos).

Como é que os computadores utilizam os dados?

Os sistemas informáticos utilizam dados para processar tarefas que vão desde o envio de correio eletrónico até à realização de cálculos complexos. Sem dados, não funcionam. Os dados introduzidos num sistema informático ditam as instruções que este irá receber e, por conseguinte, as acções que irá realizar. Por exemplo, quando introduz um endereço Web no seu programa de navegação, estes dados dizem ao computador para ir buscar a página Web relevante a um servidor e apresentá-la no seu ecrã.

Que tipos de dados é que um computador compreende?

Os computadores só compreendem dois tipos de dados: código binário e código baseado em caracteres. O código binário consiste apenas em uns e zeros - que podem ser significativos quando reunidos em cadeias longas e diferenciadas. O código baseado em caracteres é composto por letras, números e símbolos que os humanos reconhecem como parte de um alfabeto, como o ASCII para caracteres ingleses ou o Unicode para línguas como o árabe.

Porque é que a compressão de dados é importante para o armazenamento de ficheiros informáticos?

A compressão de dados reduz o tamanho dos ficheiros digitais, codificando-os em menos bits do que o normal. Ao reduzir o tamanho dos ficheiros, podemos armazenar mais informação num espaço de armazenamento limitado, transferir ficheiros através de redes mais rapidamente e transmitir dados através de redes móveis com maior eficiência. Dois métodos populares de compressão de ficheiros digitais são a compressão sem perdas (em que não se perde qualidade, mas os ganhos de eficiência são mínimos) ou a compressão com perdas (em que se perde algum detalhe, mas é possível reduzir ainda mais o tamanho).

Como é que os dados são protegidos nos computadores?

A segurança dos dados garante que as informações sensíveis não podem cair nas mãos erradas. As técnicas utilizadas para proteger os dados informáticos incluem a encriptação, que codifica as mensagens de modo a que não possam ser lidas sem se conhecer uma chave de desencriptação específica; a autenticação, que verifica as identidades de acesso dos utilizadores através de palavras-passe; e o controlo de acesso, que limita a visualização de determinados dados por determinados utilizadores. Outras técnicas incluem firewalls que criam paredes virtuais entre redes fiáveis e a Internet, e software de verificação de vírus que detecta programas maliciosos.

Como é que a análise de dados é utilizada na informática?

A análise de dados envolve a recolha de informações de várias fontes e a tentativa de as compreender para descobrir padrões, tendências ou correlações. Ao analisar diferentes conjuntos de dados lado a lado, podemos detetar relações que, de outro modo, poderiam não ter sido detectadas. As empresas utilizam frequentemente a análise de dados para obter vantagens estratégicas sobre a concorrência, procurando prever tendências futuras.

Como é que os computadores aprendem com os dados?

Os computadores e as máquinas acionadas por computador podem "aprender" utilizando algoritmos com grandes conjuntos de dados conhecidos, chamados conjuntos de dados de treino. Estes conjuntos de dados contêm exemplos rotulados com resultados esperados com base em determinados dados. As máquinas aplicam os conceitos aprendidos de novas formas, eliminando a necessidade de pré-programação em determinados casos.

Como é que os seres humanos podem beneficiar dos grandes dados?

O chamado Big Data é regularmente utilizado para análise preditiva (previsões sobre eventos futuros) ou análise de sentimentos (monitorização da opinião pública sobre produtos/serviços). As empresas utilizam ferramentas de análise de Big Data para compreender melhor o comportamento dos clientes e melhorar a eficácia operacional. Os particulares podem tirar partido dos seus próprios conjuntos de dados pessoais para tomar decisões mais inteligentes sobre os seus investimentos financeiros e tratamentos médicos.

Os dados podem ser visualizados?

A visualização de dados é o processo de transformação de dados num formato gráfico, como um diagrama ou um gráfico, para nos ajudar a compreendê-los e interpretá-los melhor. As ferramentas de visualização de dados existem em muitas formas e tamanhos, desde as capazes de gerar simples gráficos de pizza e de barras até outras capazes de criar modelos 3D complexos e mapas interactivos.

Quais são as vantagens do Data warehousing?

O armazenamento de dados envolve o armazenamento de dados de várias fontes num repositório central para que possam ser geridos eficazmente com uma única fonte a partir da qual se pode aceder, analisar e elaborar relatórios. As vantagens do armazenamento de dados incluem a melhoria da tomada de decisões, uma melhor segmentação dos clientes, a poupança de custos resultante de processos mais eficientes e a redução do trabalho manual associado à recolha e gestão de dados.

Quais são os desafios do Data warehousing?

O armazenamento de dados é uma ferramenta poderosa que pode ajudar as empresas a compreenderem melhor as suas operações, mas traz consigo alguns desafios. Um deles é a qualidade dos dados; é essencial garantir que os dados armazenados num armazém são exactos e estão actualizados. A escalabilidade é outra questão, uma vez que, à medida que o volume de dados aumenta, os armazéns têm de o acompanhar. A segurança é outra grande preocupação - com tanta informação sensível numa área de armazenamento virtual, a sua proteção torna-se ainda mais importante.

Como é que as organizações podem beneficiar da visualização de dados?

A visualização de dados é uma ferramenta valiosa porque ajuda a contextualizar as tendências e os padrões encontrados nos dados. As visualizações podem tornar grandes quantidades de dados mais fáceis de digerir e tornar as decisões mais informadas.