Os testes são parte fundamental de toda e qualquer ciência, seja ela de natureza humana, exata ou biológica. Não existe hipótese ou teoria que possa ser levada a sério sem passar antes pela validação adequada, ou seja, sem ser devidamente testada, e no mundo dos dados não poderia ser diferente. Além disso, teorias e hipóteses distintas demandam testes específicos que levem em consideração suas particularidades e variáveis. Então, por que ainda hoje existem cientistas de dados que ignoram a importância dos testes?

Hoje vamos falar um pouco sobre os testes no universo do Big Data e sobre como eles são determinantes para o desenvolvimento de modelos e ferramentas adequadas, que processem e interpretem grandes volumes de dados com a maior precisão possível. Então, se esse é um tema que desperta interesse em você, fica de olho nesse post!

A Importância dos Testes

Nós já sabemos que o Big Data se refere a uma imensa quantidade de dados, estruturados ou não, que tem origem em mídias sociais, aparelhos eletrônicos, bancos de dados de empresas, dispositivos inteligentes, instituições financeiras e etc. Já falamos aqui também que, para ordenar esses dados e transformá-los em informações, é preciso desenvolver ferramentas e tecnologias capazes de processar todos esses elementos. E é aí que entram os testes.

Ao desenvolvermos um software de processamento de dados, por exemplo, não podemos garantir que o mesmo funcione perfeitamente, sem a ocorrência de erros, a menos que ele seja testado. Isso acontece porque, como quase tudo na vida, na prática a teoria é outra. Uma vez que utilizamos os dados para encontrar respostas cada vez mais precisas para perguntas cada vez mais complexas, os softwares desenvolvidos normalmente são projetados considerando um grande número de variáveis, fórmulas e algoritmos. No entanto, os desafios não param por aí. Com tantas variáveis envolvidas, seria impossível testar todas as combinações para uma validação 100% exata, pois isso tomaria um tempo tão grande que a chance de boa parte dos dados utilizados se tornarem obsoletos seria gigantesca.

É por isso que contar com cientistas de dados que reconheçam a importância de Testes de Hipóteses e Testes A/B, por exemplo, é tão necessário. São esses profissionais que devem filtrar quais as variáveis mais relevantes a serem testadas e em que situações, de forma a garantir que o software entre em atividade com a menor probabilidade de erros possível, para que os esforços associados ao Big Data sejam recompensadores.

 

Por mais que a relevância do Big Data seja inegável, os analistas de dados chamam a atenção para uma grande preocupação em torno da falta de qualidade dos dados, que chega a comprometer em média 14% da receita de algumas empresas. Logo, o ponto que queremos colocar no centro da questão é: se recolhemos, analisamos e interpretamos dados para conseguir respostas e tomar as melhores decisões, imagine o tamanho do estrago possível ao estarmos lidando com informações falhas e imprecisas por falta de testes, com potencial de contaminar o resultado de inúmeras etapas de trabalho. Por isso é essencial acompanhar o fluxo de dados constantemente, eliminando elementos irrelevantes e que podem causar ruído ao seu propósito. E os testes de qualidade e verificação são etapa fundamental desse processo.

BigData Corp

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