Serviço de Big Data Analytics: descobrindo segredos para o sucesso

Os dados são, sem dúvida, um dos recursos mais importantes e valiosos de uma organização. Qualquer coisa que forneça informações úteis é qualificada como dado. O valor dos dados continua a aumentar como resultado do rápido desenvolvimento mundial e do desenvolvimento de novas tecnologias. Reconhecendo o impacto e a importância dos dados, muitas organizações investiram milhões de dólares para armazená-los e protegê-los contra ameaças potenciais. Além disso, o aumento repentino da procura de dados em todo o mundo deu origem a centros de dados e instalações de dados especializadas. A questão de por que e como os dados são vitais para as organizações está sendo levantada e este blog pretende respondê-la.

• Existem atualmente cerca de 44 zetabytes de dados no cosmos digital, e espera-se que esta quantidade cresça rapidamente.
• Numerosas pesquisas e inquéritos demonstraram que 94% das empresas acreditam que os dados e a análise serão essenciais para o seu desempenho e para a transformação digital da sua empresa.
• As organizações orientadas por insights do consumidor têm uma chance 23 vezes maior de adquirir novos clientes e uma chance 6 vezes maior de manter esses clientes.
• Há muitas vantagens em implementar um projeto de big data, incluindo melhor tomada de decisões estratégicas (69%), maior controle de processos operacionais (54%) e melhor conhecimento do consumidor (52%).Noe#24kmk12345

Os factos e números acima definem claramente a essência e o significado dos dados no cenário digital atual. Vamos agora entender o que exatamente é a análise de big data para nutrir nosso conhecimento.

Compreendendo a análise de Big Data

O desafiador processo de análise de grandes quantidades de dados para encontrar informações que possam ajudar as empresas a tomar decisões sábias sobre suas operações, como padrões ocultos, correlações, tendências de mercado e preferências dos clientes, é conhecido como análise de big data. As organizações podem analisar conjuntos de dados e obter novos insights usando processos e tecnologias de análise de dados. Consultas básicas sobre desempenho e operações de negócios são respondidas por consultas de business intelligence (BI). A análise avançada, que inclui aspectos como modelos preditivos, algoritmos estatísticos e análises hipotéticas alimentadas por sistemas analíticos, é um subconjunto da análise de big data.

A importância do serviço de Big Data Analytics

Os serviços de análise de big data são cruciais porque permitem que as empresas usem seus dados para encontrar áreas de otimização e melhoria. Em todos os setores empresariais, melhorar a eficiência resulta em operações globais mais astutas, mais lucros e clientes satisfeitos. A análise de big data ajuda as empresas na redução de custos e na criação de bens e serviços superiores e focados no cliente.

A análise de dados auxilia na geração de insights que melhoram o funcionamento da nossa sociedade. A análise de big data no setor de saúde é essencial para rastrear e analisar registros individuais de pacientes, bem como para monitorar resultados em nível global. Os grandes volumes de dados ajudaram os ministérios da saúde dos governos de cada país a decidir como lidar com as vacinações durante a pandemia da COVID-19 e a elaborar estratégias para prevenir surtos pandémicos no futuro.

Vantagens e benefícios do serviço de Big Data Analytics

Aumente a eficiência e o desempenho geral

Várias ferramentas de serviço de análise de big data podem aumentar drasticamente a eficácia operacional. As tecnologias de Big Data conectam-se com clientes ou clientes e coletam seus comentários perspicazes para compilar quantidades significativas de dados utilizáveis ​​do cliente. Os gostos, padrões de compra e outros insights ocultos relevantes do cliente podem então ser extraídos desses dados por meio de análise e interpretação, permitindo que as empresas desenvolvam bens e serviços personalizados. Big Data Analytics pode localizar e examinar as tendências de mercado mais recentes, proporcionando uma vantagem sobre seus rivais. Esses serviços têm a capacidade de automatizar procedimentos e processos repetitivos, liberando o importante tempo dos trabalhadores humanos no processo.

Aumente a receita enquanto mantém consumidores fiéis

A coleta e análise de dados de clientes em grande escala são um dos principais objetivos dos serviços de análise de big data. As pegadas digitais dos clientes mostrarão muito sobre seus hábitos de compra, preferências, demandas e muito mais. Com a ajuda desses dados do consumidor, é possível criar produtos e serviços que atendam especificamente às demandas das diversas categorias de clientes. Uma empresa atrairá mais clientes quanto mais personalizada for. A fidelidade do cliente é impulsionada pela personalização e bens e serviços de alta qualidade. Os clientes retornarão sempre para você se você fornecer produtos do mais alto calibre a preços justos e competitivos, além de oferecer recursos ou descontos individualizados.

Permita uma melhor tomada de decisões de negócios

A análise e as tecnologias de Big Data são altamente capazes de explorar enormes bancos de dados em busca de dados perspicazes que podem ser transformados em planos e estratégias úteis para a empresa. Como a inovação depende dessas realizações, os serviços de análise de big data podem ser uma virada de jogo para o seu negócio. O conhecimento obtido pode ser aplicado para ajustar a estratégia corporativa, criar novos bens e serviços (que podem resolver problemas específicos dos clientes), melhorar o atendimento ao cliente, aumentar a eficiência dos funcionários e desenvolver novos métodos de divulgação da marca. Além disso, várias tendências, padrões e insights coletados a partir dos dados podem fornecer informações valiosas que podem ser usadas para formular estratégias mais personalizadas e centradas nos negócios.

Maior foco no meio ambiente local

Isto é especialmente importante para pequenas empresas que atendem os consumidores do bairro. Mesmo que sua empresa opere em um ambiente limitado, é fundamental compreender seus rivais. O mercado local pode ser escaneado e analisado usando técnicas de big data, que podem então fornecer insights que permitem ver as tendências regionais envolvendo fornecedores e clientes. Ao oferecer produtos e serviços altamente personalizados em seu mercado local especializado, você poderá aproveitar esses insights para obter vantagem competitiva.

Operações comerciais simplificadas

O uso de serviços de análise de big data pode melhorar todos os tipos de atividades comerciais. Auxilia na otimização de procedimentos corporativos para gerar economia de custos, aumentar a produtividade e melhorar a satisfação do cliente. A administração e a contratação de RH podem melhorar. As organizações podem diminuir as perdas financeiras e evitar possíveis perigos para as suas operações, melhorando a detecção de fraudes, a gestão de riscos e o planeamento da segurança cibernética. Melhorar os processos físicos é um dos usos mais intrigantes e frutíferos da análise de big data. Big data e ciência de dados, por exemplo, podem ser usados ​​para criar cronogramas de manutenção preditiva para reduzir o custo de reparos e o tempo de inatividade de sistemas e equipamentos importantes.

Casos de uso de análise de Big Data

Detecção de fraude

A análise de big data pode ajudar as empresas a identificar fraudes mais rapidamente. As empresas podem acumular e analisar enormes quantidades de dados sobre transações e atividades de clientes por meio de análises de big data, a fim de detectar padrões ou anormalidades que possam apontar para atividades fraudulentas. Um forte sistema de gerenciamento de dados que possa coletar, armazenar e analisar grandes volumes de dados é necessário para empresas que desejam usar análises de big data para detecção de fraudes. Para descobrir possíveis situações de fraude, eles também devem examinar os dados usando técnicas analíticas avançadas, como algoritmos de aprendizado de máquina e modelagem preditiva.

Otimização automatizada da cadeia de suprimentos

Um fluxo eficaz e contínuo de bens e serviços é garantido por uma cadeia de abastecimento bem otimizada. Ao reunir, avaliar e tomar medidas sobre as estatísticas da vasta cadeia de abastecimento, a análise de big data desempenha um papel crucial neste processo. As empresas podem identificar as áreas de transporte, gerenciamento de estoque e processamento de pedidos em sua cadeia de suprimentos que precisam de melhorias por meio da análise dos dados. A análise de big data pode ajudar as empresas a localizar as causas dos atrasos nas entregas e sugerir rotas alternativas para aumentar a eficiência. A análise de big data também pode ajudar as organizações na previsão de demanda e na otimização da cadeia de suprimentos. As empresas podem prever a procura futura analisando dados anteriores sobre tendências de procura, comportamento do consumidor e condições de mercado.

Monitoramento de segurança de rede

Um dos aspectos mais importantes da manutenção da segurança da rede é proteger dados confidenciais e prevenir ataques cibernéticos. Ao avaliar grandes quantidades de dados relativos às atividades de rede e detectar potenciais riscos de segurança em tempo real, a análise de big data pode ajudar as empresas a proteger melhor as suas redes. As empresas podem localizar problemas porque algoritmos de ponta e abordagens de aprendizado de máquina podem coletar, analisar e detectar tendências em dados de log, tráfego de rede e comportamento do usuário. Isto permite que as empresas evitem ataques cibernéticos antes que estes causem danos significativos. As empresas podem proteger a segurança dos seus preciosos ativos e prevenir a pirataria, aproveitando insights baseados em dados para melhorar a sua postura de segurança.

Diagnóstico de saúde e planejamento de tratamento

O diagnóstico e o planejamento do tratamento na área da saúde foram transformados pela análise de big data. Os profissionais de saúde podem criar planos de tratamento individualizados e sistemas de diagnóstico automatizados, avaliando os dados dos pacientes e melhorando os resultados dos pacientes. A saúde do paciente em tempo real também pode ser monitorada usando tecnologia vestível. Os procedimentos de saúde podem ser automatizados e simplificados através da integração de tecnologias como sistemas de apoio à decisão clínica, registros eletrônicos de saúde e algoritmos de aprendizado de máquina. A análise de big data também pode ajudar os profissionais de saúde a melhorar o atendimento ao paciente e a reduzir as despesas associadas a avaliações ou tratamentos inadequados. Eles podem criar programas de tratamento individualizados que atendam às necessidades específicas de cada paciente, utilizando análise de dados para encontrar padrões e tendências nos dados do paciente. Isso pode melhorar os resultados dos pacientes e diminuir a chance de readmissões dispendiosas no hospital.

Empacotando

Como podemos concluir no blog, os dados são um dos principais ativos para qualquer organização em todo o mundo. Tecnologias e abordagens modernas são necessárias devido à enorme quantidade de dados, que é definida pela sua velocidade, diversidade e complexidade. O aprendizado de máquina, a inteligência artificial e a análise de dados tornaram-se recursos essenciais para gerenciar esse ambiente orientado a dados. As vantagens da extração de dados são substanciais. Os insights baseados em dados transformam as abordagens estratégicas das empresas, melhorando a satisfação e a fidelidade dos clientes, bem como a eficiência e o desempenho. Além disso, a influência da análise de dados nas decisões do governo, da saúde e de uma variedade de outros setores vai além das fronteiras organizacionais.

A análise de Big Data mostra suas habilidades em diversos campos. Tem um impacto significativo em tudo, desde a detecção rápida de tendências de fraude até à racionalização das cadeias de abastecimento, ao aumento da segurança da rede e à transformação dos cuidados de saúde. Enormes conjuntos de dados podem ser processados ​​e usados ​​para gerar insights acionáveis, o que muda o jogo e permite que empresas e setores tomem melhores decisões, funcionem com mais eficiência e, em última análise, tenham sucesso. Big Data Analytics é um ativo estratégico para a sociedade moderna, trazendo uma nova era de inovação e resolução de problemas orientada por dados. Não é apenas uma ferramenta.

Leia mais: 86% das empresas estão se voltando para empresas de análise de big data para melhorar a experiência do cliente

Perguntas frequentes

P1 Quais são os 4 tipos diferentes de análise de big data?

Responder:

Análise de diagnóstico

Um dos tipos mais sofisticados de análise de big data que você pode empregar para examinar dados e conteúdo é a análise de diagnóstico. Você pode responder à pergunta “Por que isso aconteceu?” com esse tipo de análise usando o conhecimento que você coleta. Portanto, você pode compreender as causas de comportamentos e ocorrências específicas relacionadas à empresa para a qual trabalha, seus clientes, funcionários, produtos e muito mais, estudando os dados.

Análise Descritiva

Um dos tipos mais populares de análise usados ​​pelas empresas para monitorar as tendências atuais e o desempenho operacional é a análise descritiva. É um dos estágios iniciais da análise de dados brutos, fornecendo declarações sobre amostras e medições por meio de operações matemáticas básicas. Os outros tipos de análise podem ser usados ​​para descobrir mais sobre as causas das tendências que você descobriu com a análise descritiva.

Análise Prescritiva

A análise prescritiva utiliza inúmeras simulações e metodologias para encontrar ideias para melhorar os procedimentos da empresa com base nas descobertas da análise descritiva e preditiva. Ele faz recomendações sobre o melhor próximo passo da empresa com base em insights de dados.

Análise preditiva

Como o nome indica, o foco deste tipo de análise de dados está na criação de previsões sobre resultados potenciais com base na percepção dos dados. Ele emprega uma variedade de técnicas e modelos preditivos sofisticados, incluindo aprendizado de máquina e modelagem estatística, para obter os melhores resultados.

Q2 Quais são os exemplos de big data?

Resposta: Big data é derivado de uma variedade de fontes, incluindo bancos de dados de clientes, sistemas de processamento de transações, documentos, e-mails, registros médicos, registros de clickstream na internet, aplicativos móveis e redes sociais.Também inclui dados produzidos por máquinas, como arquivos de log de rede e de servidor, bem como dados de sensores em máquinas industriais, dispositivos de Internet das Coisas e máquinas de fabricação. Os ambientes de big data incluem frequentemente dados externos sobre consumidores, mercados financeiros, condições meteorológicas e de tráfego, informações geográficas, pesquisas científicas e muito mais, além de dados de sistemas internos. Os aplicativos de big data frequentemente usam dados de streaming que são processados ​​e coletados continuamente, incluindo imagens, vídeos e arquivos de áudio.

P3 Como o big data é armazenado e processado?

Resposta: Um data lake é frequentemente usado para armazenar big data.Embora os data lakes possam lidar com uma variedade de tipos de dados e muitas vezes sejam baseados em clusters Hadoop, serviços de armazenamento de objetos em nuvem, bancos de dados NoSQL ou outras plataformas de big data, os data warehouses são frequentemente construídos em bancos de dados relacionais e armazenam apenas dados estruturados. Um data lake central pode ser acoplado a outras plataformas, como bancos de dados relacionais ou um data warehouse, em muitos ambientes de big data, que combinam muitos sistemas em um design distribuído. Para necessidades analíticas específicas, os dados em sistemas de big data podem ser deixados no seu estado não processado e posteriormente filtrados e estruturados. Em outros casos, ele é pré-processado por meio de software para preparação e mineração de dados, a fim de torná-lo pronto para aplicações executadas regularmente.