O que é big data e para que serve? Exemplos e usos práticos

Empresas que usam o Ciência de dados: como a Inteligência Artificial afeta o futuro da profissão estão sempre inovando, seja em produtos e serviços, tecnologias ou processos internos. Isso porque os insights obtidos a partir de grandes volumes de dados revelam tendências e trazem ideias criativas para as organizações. Apesar de novas tecnologias terem sido desenvolvidas para o armazenamento de dados, os volumes de dados estão dobrando em tamanho a cada dois anos.

Engenharia de Dados impulsiona a personalização no Marketing?

Com base nas informações geradas, é feita uma avaliação sobre reputação positiva ou se é preciso trabalhar melhor a percepção do público. O big data proporciona a possibilidade das organizações organizarem, lerem e interpretarem dados qualificados sobre tudo que diz respeito ao seu processo ou ao seu produto/serviço. A criação do Hadoop, uma estrutura open source designada para processamento de grandes volumes de dados, naquele mesmo ano, também serviu de faísca. Isso porque o Dow Jones, considerado um dos principais índices de mercado norte-americano, busca analisar o comportamento social e econômico a fim de propor melhores condições de investimento, por exemplo. Porém, para que esses dados sejam coletados, armazenados e devidamente analisados, justamente para fornecer informações holísticas da realidade de uma área, é que surge a ideia de big data.

• A grande parte dos negócios tem dados sendo gerados, mas não sabem como utilizar para gerar oportunidades.
• Com o passar dos anos, os bancos de dados passaram a interpretar com mais facilidade dados.
• Como exemplos práticos de big data, podemos citar a Nike e a UPS (United Parcel Service).
• Para começar, é fundamental utilizar os dados do Google Analytics, que mostra informações como número de visitantes, tempo de sessão, taxas de conversão e muito mais.
• No caso, o Big Data é o conjunto que inclui ambos os tipos de dados e que serve como base para as estratégias de analytics (analítica, em português).
• Basicamente, qualquer informação pode ser definida assim, mas existem diferentes formatos que podem facilitar, dificultar ou direcionar a análise feita pelas empresas.

Os três Vs do big data

O Big Data é uma fonte de informação valiosa para o desenvolvimento de produtos e serviços. Com a análise de dados sobre dores, necessidades e preferências dos consumidores, é possível criar soluções sob medida para as demandas do público-alvo. O processo de análise do Big Data é, hoje, um dos mais importantes para a compreensão da gama de informações disponíveis para qualquer negócio no mercado atualmente. E é claro que o negócio usa essa fonte de dados para analisar e combinar informações para, assim, entender os padrões de consumo de seu público. Por aqui, já foram construídas  opções de lanches baseados nas reações das redes sociais, por exemplo.

• As empresas que usam o BD para orientar suas decisões fazem isso estrategicamente, o que implica a definição de objetivos.
• O grande diferencial do Tableau é a agilidade na hora de criar seu gráfico e a possibilidade de atualização em tempo real.
• Essas redes, por sua vez, fazem a coleta de dados e as direcionam para um determinado ponto na rede (internet).
• Encontrar valor em big data não é só uma questão de analisá-lo (o que é um outro benefício).
• As tecnologias de Big Data estão em constante evolução, e já é possível apontar algumas tendências que estão sendo colocadas em prática e têm tudo para continuar em alta.
• Ao desenvolver uma estratégia, é importante considerar as metas e iniciativas de negócios e de tecnologia existentes — e futuras.

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• Com base nessas informações, é possível descobrir as maiores necessidades dos consumidores e o que pode ser realizado para melhorar o atendimento.
• Sendo assim, o analista precisa saber apresentar os resultados de suas análises de forma que as partes interessadas possam compreendê-las, não importa o quão instruídas sejam.
• O segredo das empresas de sucesso é tornar o Big Data Analytics uma parte ativa do cotidiano  dos times.
• O mais incrível é que isso é realizado em grande velocidade, com uso de ferramentas específicas de Tecnologia da Informação (TI).

Sendo assim, o analista precisa saber apresentar os resultados de suas análises de forma que as partes interessadas possam compreendê-las, não importa o quão instruídas sejam. Os resultados das análises de BD podem ser muito complexos de entender, principalmente por pessoas leigas. Uma vez que os dados sejam submetidos a um primeiro tratamento e filtragem, podem enfim começar a serem analisados com as ferramentas adequadas. Se estivermos lidando com uma solução voltada para clientes de um produto para o mercado financeiro, talvez seja coerente analisar o histórico das taxas de juros das últimas décadas. É preciso encontrar novas alternativas para armazenar essas informações e fazer a curadoria delas, pois de nada adianta ter o conteúdo e não saber extrair o que há de relevante nele. Com o Big Data, você consegue prevenir defeitos relacionados aos dados estruturados, como panes mecânicas que têm a ver com o ano de fabricação ou o modelo do maquinário em questão, por exemplo.

Esse tipo de trabalho, por enquanto, precisa ser realizado por uma pessoa, já que isso faz com que o tratamento de dados seja extremamente trabalhoso e complexo. Nesse sentido, é fácil descobrir o que as pessoas estão comentando sobre o seu negócio ou, até mesmo, realizar uma pesquisa mercadológica sobre seu nicho de atuação. Nesse sentido, o https://www.ubirataonline.com.br/2024/04/30/ciencia-de-dados-como-a-inteligencia-artificial-afeta-o-futuro-da-profissao/ faz referência a um grande fluxo de dados que foram construídos quase que instantaneamente, o que, de certa forma, altera a maneira como devem ser analisados. Desde 2002, o governo americano agrupou dados relacionados ao ataques de 11 de Setembro, visando combater o terrorismo e encontrar envolvidos.

Como implementar o Big Data na sua empresa