Você sabe o que é big data? Essa ideia surgiu por causa da alta demanda e do desejo de novas tecnologias, o que leva ao aumento da quantidade de dados e informações.

Durante o texto, vamos explicar o que é big data e porque ele é tão importante no mundo de hoje, que é cada vez mais digital. Confira.

O que é big data?

O conceito de big data surgiu na década de 1990, quando a NASA tentou descrever o conjunto de dados complexos que ultrapassam os limites sistema tradicional da computação.

A tradução literal do termo em inglês seria Grande Conjunto de Dados, e seu significado diz muito sobre o que ela representa.

Podemos compreender o que é a big data como um grande volume de dados, que, em sua captura, processamento, análise e armazenamento, são gerados de forma rápida e diversificada.

O conteúdo gerado no mundo digital dobra a cada dois anos. Essas informações precisam de tecnologias inovadoras e formas econômicas para que possam ser processadas e organizadas.

É aí que entra o big data, ele permite uma tomada mais rápida de decisão através dos insights analisados com o objetivo de descobrir padrões escondidos e correlacionar informações.

As vantagens do big data

Com a velocidade do big data, é possível interpretar quantidades muito grandes de dados de uma só vez, em um espaço curto de tempo.

Isso inclui, também, a análise de dados não estruturados, como e-mails, documentos de texto e mídias sociais. As fontes diferentes conseguem aumentar sua abrangência.

Englobando setores como educação, economia e saúde, o big data consegue antecipar tendências de eventos, fazendo um panorama mais realista do futuro.

O big data consegue aumentar o acesso ao conhecimento de:

  • Hábitos de consumo do cliente: com mais dados sobre o cliente, é possível traçar um perfil levando em conta especificidades como informações sociais, demográficas, renda familiar.

Assim, você pode cruzar as informações dos produtos de preferência do consumidor e trabalhar promoções e melhorias em cima deles. Você otimiza seu site de compras para conseguir atender às demandas.

No setor financeiro, pode ser feita uma análise de dados com base nas manifestações emocionais dos clientes, diagnosticando problemas e antecipando soluções;

  • Diagnósticos na saúde: a medicina tende a ficar mais precisa à medida que a tecnologia evolui. Os diagnósticos ficam mais precisos e é possível monitorar epidemias e doenças no geral;
  • Desvios de receita pública: a possibilidade de cruzar os dados permite que os órgãos públicos identifiquem lavagem de dinheiro, assim como outros desvios financeiros;
  • Novas técnicas de manufatura: entendendo o que é big data e como fazer a análise, você consegue otimizar a relação entre quantidade e qualidade da produção, diminuindo o desperdício e aumentando a lucratividade;
  • Indicadores do ensino: a comparação de dados ajuda a entender como anda o ensino, os métodos de avaliação e o progresso dos alunos, quesitos que podem ser melhorados com acompanhamento;
  • Tomada de decisão: se o big data for bem explorado, você passa a ter acesso a informações concretas e relevantes, que vão te ajudar a tomar decisões assertivas.

Um dos maiores benefícios de analisar esse volume de dados é obter um número grande de insights de como melhorar seu produto/serviço.

Assim, é possível antecipar as necessidades da sua empresa e dos seus clientes também, aumentando seu diferencial competitivo.

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O big data analytics

Dentro da definição sobre o que é big data, é necessário fazer uma separação entre conceito e ferramenta.

O big data analytics é a ferramenta de análise que permite a execução de milhares de simulações ao mesmo tempo.

Ela permite capturar, armazenar e interpretar diversos tipos de dados de forma automatizada. Essa automação faz com que o sistema ajuste todas as variáveis possíveis até encontrar um padrão que possa ser trabalhado.

Quanto mais informações você tem sobre qualquer assunto, maior é a probabilidade de conseguir insights realmente efetivos.

Essa análise quantitativa e qualitativa é feita usando suporte como planilhas, modelos de simulação e tecnologia de ponta, incluindo inteligência artificial.

Os computadores são programados para identificar os dados por meio de processos de linguagem alfanumérica ou pelo reconhecimento de imagens, estabelecendo padrões com maior rapidez.

Os cinco Vs do big data

O conceito do que é big data envolve alguns elementos importantes, que são chamados de os 5 Vs:

  1. Volume: o volume diz respeito à quantidade elevada de dados gerada a todo momento. Usando o big data analytics, é possível processar e gerenciar isso tudo de uma só vez.
  2. Velocidade: a velocidade de produção de dados é assustadoramente alta. O tratamento das informações, por sua vez, também é feito com uma rapidez surpreendente, sendo, geralmente, realizado em tempo real.
  3. Variedade: os formatos analisados pela big data são bastante variados. Os dados podem ser estruturados ou não, incluindo vídeo, áudio, texto, transações financeiras, prints de tela e dados de reconhecimento facial.
  4. Veracidade: as informações precisam ser confiáveis e, para isso, a consistência dos dados deve ser garantida. O big data fornece, por meio de relatórios, dados mais verídicos.
  5. Valor: Os dados informados pelo big data devem trazer benefícios que compensem o investimento financeiro realizado para sua implementação.

Depois de entender os 5Vs, vamos explicar como funcionam as etapas.

As etapas de análise

Algumas empresas como Amazon, Spotify e Netflix já utilizam o big data. Empresas como essa utilizam um passo-a-passo para fazer a análise dos dados:

  • Coleta: é a busca pelos dados. Nessa parte, o big data acessa relatórios, históricos, indicadores de desempenho, documentos, estatísticas, e-mails, conteúdos de redes sociais, banco de dados e cadastros;
  • Armazenamento: o armazenamento é a distribuição dos dados em servidores e dispositivos, tanto físicos quanto na nuvem, garantindo um backup de segurança;
  • Organização: aqui entra a categorização e a classificação das informações, além da divisão por dados estruturados, não estruturados e semiestruturados;
  • Análise: essa é a fase efetiva de avaliação dos dados. Na maioria das vezes, é feita em tempo real. Essa análise pode ser descritiva (com histórico de dados), diagnóstica (centrada em causa e consequência), preditiva (previsões futuras) e prescritiva (foco em entender a causa).

As organizações ainda estão lutando para conseguir se adaptar ao aumento do volume de informações. O big data ainda é um assunto desafiador, mas que a ciência vai dar conta de ajudar.

Agora que você já sabe o que é big data e como ele é importante nessa era tecnológica, coloque a ferramenta em prática! Para ficar ainda mais ligado nas tecnologias, leia: O que são bots e como eles melhoram a relação com seu cliente.

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