Como o Big Data transforma as organizações

O QUE É BIG DATA

É um conjunto extremamente grande de registros, que podem ser estruturados (total ou parcialmente) ou não, vindo de diversas fontes independentes e não relacionadas, de assuntos correlatos, que possuem uma enorme velocidade de geração e captação.

A transformação digital colocou os dados (ou registros) computacionais no centro de todas as organizações, em todas as indústrias, de todos os portes, tanto no setor público quanto no privado.

Vários fatores levaram a isso, incluindo a popularização da computação, armazenamento e hospedagem na “nuvem” (CLOUD), o uso generalizado da Internet e, mais recentemente, os sensores, dispositivos e sistemas que compõem a Internet das Coisas (IoT).

Os dados de alta velocidade e alto volume de uma ampla variedade de fontes são acessíveis às organizações, e com isso, a análise de BIG DATA agora se torna um requisito para operar no cenário competitivo de hoje. Entretanto, nota-se que aproveitar o poder do BIG DATA requer mais do que investir no equipamento certo. A ESTRATÉGIA DE DADOS abrangente é vital para usufruir de todas essas informações.

TERMOS CORRELATOS AO BIG DATA

Data Lake

Conceito operacional, que “pega” os dados do BIG DATA, que podem ser não estruturados, semiestruturados ou estruturados e os armazenam de forma segura e acessível para serem processados. A forma como essa estruturação é feita depende da estratégia definida.

Data Warehouse

É o “refinamento” dos dados do Data Lake, onde os dados precisam ser “limpos” e estruturados, estrutura essa que também depende da estratégia e lança mão da Inteligência Artificial para acontecer.

Data Science

É o campo que lida com todos os passos envolvidos no processo que começa com a captura de todas os dados possíveis, passando por sua limpeza e estruturação, e culminando com a conclusão pesquisada, definida estrategicamente.

Data Analitics

É um dos processos que compões o Data Science que consiste no exame dos dados brutos para se chegar à conclusão.

Arquiteto de dados

Traduz os requisitos de negócios em requisitos de tecnologia – estrutura de gerenciamento de dados corporativos alinhada com a estratégia corporativa.

Engenheiro de dados

Responsável por desenvolver, construir, testar, manter, otimizar, supervisionar e monitorar as arquiteturas de dados, que, por sua vez, são alinhadas com os requisitos do negócio.

COMO AS EMPRESAS USAM A ANÁLISE DE DADOS?

Deixando claro: o termo “ANÁLISE DE DADOS” tem sido usado por muitas organizações, fornecedores de BI (Business Intelligence) e publicações para descrever uma gama quase infinita de funções. Como tal, responder à pergunta “como as empresas estão usando a análise de dados” é complicado.

A forma como as empresas usam a ANÁLISE DE DADOS em seus negócios varia consideravelmente por setor, tamanho da empresa e acesso a recursos.

Exemplos de análise de dados de negócios incluem: 

• Empresas de serviços financeiros, para analisar concessão de crédito.
• Empresas de Cartões de crédito, para detectar e prevenir fraudes.
• Os departamentos de recursos humanos, para tomar melhores decisões sobre processos de contratação e medir o desempenho dos funcionários. 
• Varejistas on-line, para examinar o tráfego da Web, acompanhar o desempenho do marketing por e-mail e executar campanhas publicitárias direcionadas.

COMO FUNCIONA A ANÁLISE DE DADOS DO BIG DATA

Big data é um termo usado para descrever a imensa quantidade de dados brutos, estruturados ou não, capturados de diversos tipos de fontes, cujas principais características (conhecidas como os 4 V’s) as seguintes:

• Volume
• Velocidade
• Variedade
• Veracidade

Esses 4V’s significam, ao mesmo tempo uma grande promessa de resultados, mas também enormes desafios, tais como:

• Armazenamento de grandes volumes de dados
• Proteção desses dados
• Estratégia e Metodologia de extração de informação e conhecimento a partir dos dados
• Assegurar que os dados são acurados (validação).

VANTAGEM COMPETITIVA DA ANÁLISE DE DADOS

Coletar informações e aplicá-las para melhorar produtos, processos e serviços não é novidade. Pesquisas em papel, relatórios de vendas, grupos de foco e assim por diante têm sido usados ​​há muito tempo para identificar falhas e informar estratégias de negócios. O problema é que essas estratégias são muito lentas para fornecer insights significativos e os tamanhos de amostra são muito pequenos para garantir a precisão dos dados. A quantidade de dados gerados por empresas em todos os setores é sem precedentes, e as organizações que podem extrair rapidamente insights úteis e precisos de seus dados são as que podem obter uma vantagem competitiva.

Algumas áreas em que o uso da análise de dados oferece ganhos significativos:

• Redução de custos.

O uso de tecnologias de big data, como análise baseada em nuvem ou Hadoop (plataforma de software para o armazenamento, acesso, governança, segurança, operações e processamento distribuído de grandes conjuntos de dados, utilizando clusters de computadores – grupo de computadores simples trabalhando em conjunto, como se fossem uma máquina só), permite que as organizações armazenem grandes quantidades de dados de maneira econômica e eficiente. 

Além disso, a análise de dados em tempo real permite que as empresas identifiquem e corrijam ineficiências, incorporem feedback e simplifiquem processos, permitindo que as organizações evitem desperdícios, trabalhem mais rapidamente e até aumentem os lucros.

• Melhor Tomada de Decisão. 

O principal valor do BIG DATA vem de sua capacidade de facilitar a tomada de decisões mais inteligente e rapidamente. As empresas agora podem analisar um enorme volume de informações quase em tempo real e tomar decisões estratégicas com maior precisão.

• Produtos e Serviços Aprimorados. 

Os aplicativos de análise de big data também permitem que as empresas criem soluções e produtos novos e aprimorados. Novamente, esse benefício vem da capacidade de identificar as necessidades do cliente, avaliar a satisfação e incorporar mudanças à medida em que surgem novos insights. Para as marcas, a análise evita suposições desassociadas da realidade ou desejo dos clientes.

CONCLUSÃO

Os dados por si só não oferecem nenhuma vantagem competitiva real. É preciso um sistema eficaz para coletar, armazenar e analisar dados de várias fontes heterogêneas para extrair e agir com base em conclusões mais consistentes.

Quem ainda se pergunta se a análise de big data se encaixa em sua estratégia de negócios está perdendo terreno rapidamente, à medida que os pioneiros continuam a refinar e evoluir como capturam, acessam e gerenciam seus conjuntos de dados em constante expansão.

 

Crédito: bomshopping.com.br