Big Data Analytics: por que isso importa?

Grandes volumes de dados são analisados ​​usando análise de big data para encontrar padrões não descobertos, correlações e outros insights. Com a tecnologia atual, você pode analisar rapidamente seus dados e obter informações a partir deles, ao passo que esse processo levaria mais tempo e seria menos eficaz com ferramentas de inteligência de negócios mais convencionais.

O recurso mais importante de uma empresa são seus dados. Os dados estão sempre acordados. Grandes quantidades de dados são geradas a cada segundo de todos os sites, telefones, sensores e outros dispositivos. Independentemente de os dados serem úteis ou não, normalmente os preservamos para uso posterior. Produzimos mais de 2,5 quintilhões de bytes de dados por dia, se olharmos para as estatísticas. Embora existam muitos problemas de big data nesse caso, as empresas descobriram que o sucesso vem da compreensão de como obter insights dos dados.

O desenvolvimento e a história da análise de big data

A ideia de big data já existe há algum tempo, e a maioria das empresas agora percebe que, ao capturar todos os dados que entram em suas operações (talvez em tempo real), elas podem usar análises para extrair um valor significativo deles. Ao adotar métodos avançados como inteligência artificial, isso é especialmente verdadeiro. Mas mesmo na década de 1950, muito antes de o termo “big data” ser cunhado, as empresas empregavam análises básicas (basicamente, passando manualmente por números em uma planilha) para encontrar padrões e insights.

Velocidade e eficiência são duas das principais vantagens da análise de big data. As empresas costumavam coletar dados, executar análises e descobrir o conhecimento que poderia ser utilizado para informar decisões futuras apenas alguns anos atrás. As empresas agora podem coletar dados em tempo real e analisar big data para fazer escolhas rapidamente e com conhecimento mais excelente. As organizações ganham uma vantagem competitiva que não tinham antes ao serem capazes de operar mais rapidamente, mantendo sua agilidade.

Análise de big data: por que são cruciais?

As organizações podem aproveitar seus dados e usar análises de big data para encontrar novas oportunidades. Isso resulta em decisões empresariais mais sábias, operações mais eficazes, maior lucratividade e clientes mais satisfeitos. As empresas que combinam big data com análises sofisticadas se beneficiam de várias maneiras, incluindo:

1. Custos baixos: quando se trata de manter grandes quantidades de dados, as tecnologias de big data, como análises baseadas em nuvem, podem reduzir drasticamente esse custo (por exemplo, um data lake). Além disso, a análise de big data ajuda as empresas a encontrar maneiras de operar com mais eficiência.
2. Tomada de decisão mais rápida e melhor : as empresas podem avaliar rapidamente as informações e tomar decisões rápidas e fundamentadas devido à velocidade da análise in-memory e à capacidade de examinar novas fontes de dados, como streaming de dados da IoT.
3. Criação e promoção de novos bens e serviços . As empresas podem oferecer aos clientes o que eles desejam, quando desejam, usando análises para determinar suas demandas e nível de satisfação. A análise de big data oferece a mais empresas a chance de criar novos produtos de ponta que atendem às necessidades de mudança de seus clientes.

Como funciona o big data e a análise inteligente?

Principais tecnologias

A análise de big data abrange uma variedade de tecnologias. O big data pode, é claro, se beneficiar da análise avançada, mas, na prática, várias tecnologias se unem para maximizar o valor de seus dados. Os principais números estão listados abaixo:

Computação em Nuvem

A computação em nuvem, um modelo de entrega baseado em assinatura, oferece escalabilidade, entrega rápida e eficiências de TI necessárias para análises de big data bem-sucedidas. Organizações de todos os tamanhos o consideram intrigante, pois elimina muitos obstáculos práticos e orçamentários para integrar os requisitos de TI com os objetivos de negócios em constante mudança.

Gestão de dados

Antes que possam ser avaliados com sucesso, os dados precisam ser de alta qualidade e bem administrados. É crucial ter procedimentos repetíveis para criar e manter padrões de qualidade de dados porque os dados entram e saem continuamente de uma organização. Uma vez que os dados são confiáveis, as empresas devem criar um programa de gerenciamento de dados mestre para reunir toda a empresa.

Mineração de dados

Esse tipo de tecnologia é conhecido por ajudar os especialistas com grandes volumes de dados a descobrir padrões entre os dados. Essas informações também são usadas para análises adicionais, especialmente para responder a perguntas e consultas complexas de negócios. O software Data Mining também ajuda a mudar o ruído caótico e repetido dos dados, destacar o que é relevante e usar as mesmas informações para avaliar os resultados. Eles também aceleram a velocidade de tomada de decisão informada.

Armazenamento de dados

Essa tecnologia inclui Data Lake e Data Warehouse. Para que usuários de negócios e cientistas de dados acessem e usem os dados conforme necessário, é essencial poder armazenar grandes quantidades de dados organizados e não estruturados. Um data lake absorve rapidamente grandes quantidades de dados brutos não processados ​​em seu formato original. É perfeito para arquivar big data não estruturado, como voz, streaming de áudio e conteúdo de imagem de mídias sociais. Em um banco de dados central, um data warehouse mantém muitos dados estruturados. Numerosas empresas empregam ambas as técnicas de armazenamento complementares.

Análise de memória

Você pode agir rapidamente com base nos insights obtidos de seus dados, examinando-os na memória do sistema, e não no disco rígido. Essa tecnologia torna simples para as organizações permanecerem ágeis e tomarem melhores decisões de negócios. Ele também permite que eles executem cenários analíticos iterativos e interativos. Essa tecnologia é capaz de remover latências de preparação de dados e processamento analítico para testar novos cenários e criar modelos.

Aprendizado de máquina

Agora é possível criar modelos de forma rápida e automática que podem analisar dados maiores e mais complicados e fornecer respostas mais rápidas e precisas, mesmo em uma escala muito grande. O aprendizado de máquina é um subconjunto especializado de IA que ensina uma máquina a aprender. Além disso, ao criar modelos precisos, uma empresa tem mais chances de detectar possibilidades lucrativas ou evitar ameaças não identificadas.

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Análise preditiva

Dados, algoritmos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina são usados ​​pela tecnologia de análise preditiva para calcular a probabilidade de eventos futuros com base em dados históricos. Tudo se resume a dar a melhor previsão do que acontecerá no futuro, para que as empresas possam se sentir mais seguras de que estão tomando as melhores decisões de negócios possíveis. A análise preditiva é frequentemente usada nas áreas de detecção de fraude, risco, operações e marketing.

Conclusão

As empresas já começaram a obter valor comercial dos dados em nossa economia orientada por dados. Com a introdução da Internet das Coisas, melhores análises e conectividade expandida permitiram que as empresas aproveitassem as enormes oportunidades baseadas em dados. As soluções de big data ajudam as empresas a melhorar a consciência situacional, a tomar decisões mais sábias e a obter uma vantagem competitiva.

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