Big Data Analytics – O que é, por que é importante e como implementá-lo nos negócios

Ter sucesso na era digital de hoje é difícil. Os líderes de negócios precisam estar extremamente cientes de seu mercado – do setor, das necessidades de seus clientes e das interrupções e benefícios do mercado em constante mudança. A única maneira de se manter atualizado sobre esses eventos é por meio da incorporação da análise de big data .

Com a crescente adoção de tecnologias emergentes, como Machine Learning, Inteligência Artificial e Automação Inteligente, empresas de todos os setores começaram a experimentar vários aplicativos de análise de big data.

Em uma pesquisa realizada pela NewVantage Partners no final de 2021 , descobriu-se que 91,7% dos executivos de TI e de negócios disseram que estão aumentando seus investimentos em big data e IA, enquanto 92,1% deles relataram que estão obtendo grandes resultados de negócios com essas tecnologias . Agora, para fazer parte dessas estatísticas, é essencial aplicar as melhores técnicas de análise de big data.

Neste artigo, analisaremos os conceitos básicos de introdução às tecnologias de análise de big data em sua empresa. No entanto, antes disso, também analisaremos o que é análise de big data e por que é importante para o seu negócio.

O que é análise de big data?

A análise de big data é o processo de encontrar padrões, tendências e relações entre uma grande quantidade de dados brutos, com a intenção de tomar decisões de negócios baseadas em dados. Com o fluxo constante de dados provenientes de vários pontos de contato, como dispositivos inteligentes, uso da Web e interações com clientes, etc., os engenheiros de big data podem usar as informações e convertê-las em insights de negócios importantes.

Tipos de análise de big data

O big data pode ser dividido em três categorias principais. Os três tipos são cruciais não apenas para entender como o big data funciona, mas também para começar a incorporar a tecnologia nos negócios. Aqui estão esses três tipos de análise de big data.

Dados estruturados – Esses conjuntos de dados são organizados com dimensões definidas de acordo com os parâmetros definidos. Esses são números tangíveis que facilitam para uma arquitetura classificar e coletar dados.

Dados não estruturados – Qualquer dado que venha com um modelo ou estrutura desconhecido é categorizado como o conjunto de dados não estruturado. É difícil processar e analisar esse tipo de dados, pois carece de especificidade na estrutura e na forma.

Dados semiestruturados – esse tipo de dados é uma mistura de tipos de dados estruturados e não estruturados. É aquele que não foi classificado em nenhum repositório específico, mas consiste em tags ou informações importantes que diferenciam elementos dentro do conjunto de dados.

Os principais elementos do big data

A tecnologia gira em torno de várias funções e componentes que variam de:

Arquitetura de big data – O data warehouse tradicional é incorporado à arquitetura de big data para armazenar os dados estruturados. Além disso, as empresas usam data lakes que armazenam vários conjuntos de dados nos formatos nativos e geralmente são construídos em tecnologias de análise de big data , como bancos de dados Hadoop, Spark e NoSQL.

Análise de big data – As arquiteturas de big data geralmente são usadas para aplicativos de análise que podem variar de relatórios a análises avançadas, como encontrar anomalias. O aprendizado de máquina, especificamente, vem se beneficiando da presença de big data para encontrar padrões que ditam o gráfico de negócios.

Integração de big data – Várias técnicas de integração são adotadas em big data para preparar as informações para etapas de análise, como descoberta de dados, limpeza e validação. O elemento é muito crucial quando se trata de definir o sucesso de um projeto de big data.

[ Leia também : O que é integração de dados e por que ela é importante para o seu negócio? ]

Governança de big data – É necessária uma governança de dados eficiente para garantir que a coleta de dados seja consistente e esteja em conformidade com os padrões de dados e os regulamentos de privacidade. Para conseguir isso, as práticas de gerenciamento de qualidade de dados são incorporadas em cada etapa individual da integração de big data.

Agora que estabelecemos o básico do que é big data, vamos analisar a importância da análise de big data para o seu negócio.

As vantagens da análise de big data

A importância da análise de big data é tanto para empresas estabelecidas quanto para startups. Para o primeiro, ajuda a entender a enorme quantidade de conjuntos de dados, para o segundo, ajuda a promover agilidade e a capacidade de tomar decisões rápidas centradas em dados.

Entendendo os clientes

Os aplicativos de análise de big data ajudam a fornecer às empresas uma visão completa de seus clientes. O que os faz agir, que tipo de produtos compram e quando, como interagem com as empresas e por que escolhem determinada empresa/produto em detrimento de outros.

Por meio do conjunto certo de técnicas de análise de big data, as empresas podem coletar dados de dados internos, mídias sociais, dados públicos e logs do navegador – uma combinação que oferece uma visão de dentro para fora das expectativas dos clientes.

Encontrando tendências

Identificar e rastrear padrões e comportamentos é outro conjunto de benefícios da análise de big data. Ele informa às empresas para onde seu crescimento está indo, qual é a demanda de seu produto e como ela está mudando ao longo do tempo. A tecnologia remove o “instinto” da previsão sobre tendências.

As ferramentas de big data são projetadas para reunir tendências de mídia social e conjuntos de mídia tradicional, padrões de comportamento do cliente. Ele, por sua vez, informa às empresas onde devem concentrar sua energia em um nível proativo, tanto em termos de anúncios direcionados quanto na retenção de clientes.

Acompanhamento da concorrência

Tradicionalmente, entender os movimentos da concorrência se limitava a atividades como ler notícias de negócios, fingir ser um cliente para obter insights sobre processos etc. Hoje, no entanto, você obtém todas as informações necessárias sobre a concorrência sem sair da mesa.

O Google Trends pode mostrar a popularidade de uma marca, as mídias sociais podem informar sobre o que as pessoas estão pensando sobre o produto e os sites de classificação e resenha podem mostrar onde a marca está atrasada. Tudo isso é disponibilizado por meio de técnicas simples de análise de big data.

Melhores operações

A tecnologia de big data está em demanda para otimizar processos e operações de negócios. Ao ser incorporada em todas as operações de negócios com muitos dados, como linha de produção, sistemas de pedidos de clientes, etc., a tecnologia está sendo usada para definir eficiências, encontrar anomalias e destacar quando o processo precisa ser aprimorado.

Esses benefícios da análise de big data estão sendo muito usados ​​em setores como varejo , cadeia de suprimentos , telecomunicações , saúde e outros setores semelhantes.

Ajustando os modelos de negócios

Os aplicativos de análise de big data têm sido usados ​​por empresas para atualizar seus produtos atuais enquanto criam novos produtos e linhas de negócios. Com um enorme conjunto de dados de mercado à sua disposição, as empresas podem definir o que seus clientes estão procurando e quais empresas estão atendendo às suas necessidades. Essas informações, por sua vez, estão sendo utilizadas para definir novos produtos e modelos de negócios.

As vantagens da análise de big data que abordamos são apenas as explicações superficiais de como as empresas usam big data. Existem várias outras maneiras pelas quais a tecnologia está sendo usada na startup global e no ecossistema de negócios estabelecido. No entanto, para um negócio que é novo no domínio, é importante entender que esses benefícios só podem acontecer quando você integrou corretamente a análise de big data em seu negócio.

Como começar com a análise de big data em seu negócio?

Uma parte importante para obter todos os muitos benefícios que a tecnologia de big data promete é saber como começar com sua incorporação em seu modelo de negócios.

Na Appinventiv, vimos esse processo acontecer sempre que um cliente nos procura em busca de ajuda para criar um projeto de big data.

Projetos de big data começam a existir quando um executivo de negócios se convence de que está perdendo os benefícios de big data. Essa convicção leva as equipes de CMO e CIO a trabalharem juntas onde especificam e fazem um escopo dos insights que devem ser buscados e criam uma arquitetura analítica em torno deles. Em seguida, a empresa lança um pequeno projeto de TI em que a equipe do CIO projeta um sistema complexo onde captura os dados brutos e os converte em informações estruturadas.

Agora, quando os profissionais de análise começam a usar os dados para os quais o modelo de big data foi criado, eles começam a perceber problemas no sistema e o ciclo de iterações começa.

Testemunhamos essa situação acontecer várias vezes em nossa jornada de serviços de análise de dados .

Por exemplo, quando criamos uma plataforma de análise de dados para uma empresa líder de telecomunicações nos EUA, nosso primeiro passo foi armazenar e analisar seus dados na nuvem usando tecnologias Apache, como Spark e Hadoop. Para tornar os insights de dados acessíveis, implantamos diferentes soluções de BI por meio de painéis interativos. Os resultados?

Nossos esforços levaram ao processamento de 100% dos dados de consumo do cliente e aumento de 85% na qualidade e acessibilidade dos dados.

Voltando a começar com a análise de big data nos negócios, o que aconselhamos aos nossos clientes é , em primeiro lugar, começar muito pequeno. Pode ser tão pequeno quanto identificar os produtos que seus clientes estão visualizando e saindo da página – uma informação que pode ser usada para enviar e-mail de acompanhamento ou notificação por push.

Em segundo lugar, sugerimos a captura de dados em um modelo único em vez de criar um processo de captura e análise de dados. Se você começar capturando os dados específicos necessários para realizar o teste, verá que o volume de dados é fácil de gerenciar. Nesta fase, incluímos um engenheiro de análise. Eles podem destacar quais dados precisam e quais devem ser ignorados para um modelo de big data específico.

Depois de dominar esses dois estágios, você pode passar para o estágio de uma adoção muito mais ampla de big data nos negócios. A incorporação de big data por meio dessas etapas pequenas e direcionadas pode ser o caminho mais barato e mais rápido. Isso daria clareza aos negócios se um grande investimento em big data fosse benéfico ou como seria recompensado no longo prazo. É inquestionável por que o big data é importante, mas algo que está beneficiando os outros pode não beneficiar você da mesma maneira. Ao executar esses protótipos em pequena escala, você poderá decidir se há necessidade de big data em seus negócios.

Em terceiro lugar, é importante conhecer os desafios associados à incorporação de big data. Saber quais são de antemão ajudaria na tomada de decisões calculadas em torno do tamanho do projeto. Aqui estão alguns desses desafios –

• Gerenciando dados – à medida que a empresa cresce, aumenta também o tamanho dos dados que precisam ser coletados.
• Mantendo a qualidade dos dados – as empresas acabam gastando muito tempo depurando os dados e preparando-os para insights.
• Mantendo os dados seguros – as preocupações com a privacidade são uma parte inevitável do big data, especialmente devido à grande quantidade de dados comerciais que eles contêm. É aqui que as verificações de conformidade estritas entram em cena.

Embora isso destaque a abordagem mais segura da incorporação de big data nos negócios, saber como a análise de big data funciona é igualmente importante. Isso lhe daria uma estrutura de como começar. Vamos olhar para isso a seguir ao concluir o artigo.

Como funciona a análise de big data?

A análise de big data é principalmente um processo de quatro estágios usado pelas empresas para obter dados informados como resultado. Veja quais são essas etapas:

Coleta de dados – Aqui os dados (estruturados, não estruturados e semiestruturados) são coletados de várias fontes e armazenados em data warehouses onde as ferramentas de BI podem analisá-los. Normalmente, os dados não estruturados altamente diversos recebem seus metadados individuais e são armazenados nos data lakes.

Processamento de dados – Uma vez que os dados são coletados e armazenados, eles são processados ​​para obter resultados nas consultas. Para conseguir isso, duas opções de processamento estão disponíveis – processamento em lote, onde grandes conjuntos de dados são analisados ​​ao longo do tempo e processamento de fluxo, onde pequenos lotes de dados são processados.

Limpeza de dados – Os dados, independentemente do tamanho, requerem limpeza para melhorar a qualidade dos dados e obter melhores resultados. Nesta fase, os dados são formatados no mesmo contexto e todos os dados irrelevantes e duplicados são eliminados do sistema.

Análise de dados – Esta é a etapa em que os dados coletados são convertidos em insights. Alguns dos métodos de análise de dados mais populares incluem – mineração de dados , análise preditiva e aprendizado profundo.

Empacotando!

Então, aqui está tudo o que você precisa saber sobre como começar com a análise de big data. Embora a abordagem de integração possa variar, o resultado final deve ser o mesmo – big data deve resolver problemas de negócios e não torná-los complexos.

Se você deseja adicionar tecnologia de big data em seu negócio e está procurando suporte para começar, entre em contato com nossa equipe de análise de dados . Vamos sentar com você para identificar as áreas onde o big data pode ser mais benéfico e trabalhar em sua incorporação.