Os 10 principais casos de uso e aplicações de Big Data Analytics para indústrias globais

Você está ciente da importância dos dados para as organizações e do impacto que eles podem ter? Bem, milhões de organizações em todo o mundo dependem fortemente de dados. Os dados podem ser considerados a moeda do cenário digital atual porque, sem dados, seria um grande desafio para as empresas crescerem e nutrirem-se. Ele está presente em diversas formas ao nosso redor, desde seus dados de contato até dados governamentais altamente confidenciais. Os dados são um ativo tão importante para as empresas que elas podem investir milhões de dólares para protegê-los contra ameaças externas e perda inesperada de dados. Assim, podemos afirmar com segurança que a perda de dados para uma organização pode ser catastrófica. Mas agora surge a questão: por que os dados são tão importantes e o que exatamente é big data?

Através deste blog, descobriremos o mundo complexo do big data, incluindo seus casos de uso para vários setores globais. Além disso, exploraremos como a análise de big data pode ajudar esses setores. O big data é uma força importante por trás da revolução digital global, por isso é fundamental compreender a sua natureza e as suas aplicações. Além disso, devemos compreender este tópico complicado em termos simples. Mas antes de entrarmos no assunto, precisamos entender qual é a escala do big data e qual a sua presença no mercado.

• De acordo com diversas pesquisas e estudos, espera-se que a indústria global de big data atinja uma avaliação de 268,4 mil milhões de dólares até 2026.
• As empresas ainda produzem enormes volumes de dados anualmente; até 2025, prevê-se que a quantidade total de dados produzidos, guardados e utilizados em todo o mundo excederá 180 zettabytes.
• Em 2023, 91,9% das empresas obtiveram um retorno perceptível nos seus esforços de dados e análise.

Como vimos, nosso ambiente está repleto de uma grande quantidade de dados. Além disso, a quantidade de dados que já existe está a ser expandida diariamente em milhões de zetabytes. Então, vamos nos aprofundar nos detalhes para compreender o big data e seus casos de aplicação para empresas internacionais.

Noções básicas de Big Data e Big Data Analytics

Big data refere-se a um grande conjunto de dados não estruturados que ainda não foram analisados ​​e simplificados. Esses dados são gerados em um volume e ritmo muito elevados. Além disso, esses dados ficam cada vez maiores se não forem processados ​​em tempo hábil. Esses dados podem ser gerados a partir de vários meios, como:

• Informações coletadas de sites de redes sociais como Instagram, Twitter, Facebook, LinkedIn e outros
• Informações de diversas lojas online que mostram padrões de compra e interação com o cliente
• Numerosos tipos de informação, incluindo dados censitários, criminais, económicos, educacionais, de saúde e ambientais, estão disponíveis em instituições públicas e governamentais.
• Dados de Transporte: detalhes sobre capacidade, marca e modelo do veículo, disponibilidade e distância percorrida, entre outros aspectos dos dados de transporte.
• Dados dos motores de busca: os motores de busca possuem extensos bancos de dados de informações.

Agora que entendemos os fundamentos dos dados e as diversas fontes a partir das quais eles podem ser gerados, vamos mergulhar nos fundamentos da análise de big data.

Conhecendo a análise de Big Data

Como foi mostrado anteriormente, big data são apenas grandes volumes de dados não estruturados que precisam ser processados ​​e analisados. O ato de organizar, avaliar e transformar grandes quantidades de dados não estruturados em informações úteis é conhecido como análise de big data. A análise de big data é essencial para destacar os diferentes padrões e descobertas que podem ser encontrados em enormes quantidades de dados. Esses insights derivados de big data podem ajudar as empresas a projetar e implementar com eficácia uma série de estratégias e a ficar um passo à frente de seus rivais nesta era de intensa concorrência. Muitos tipos diferentes de organizações podem utilizar esses dados para criar estratégias de marketing ou aprimorar operações.

Casos de uso de Big Data Analytics para vários setores

1. Varejo e comércio eletrônico

Como vários sites atendem à venda on-line de bens e serviços, os dados coletados nesses sites são enormes. Esses dados podem conter informações cruciais, como tendências de compra do consumidor, flutuação de preços, demanda e oferta, tendências de publicidade, devoluções e substituições, feedback do vendedor e muito mais dados. Além disso, esses dados podem conter vários padrões e insights ocultos que podem não ser visíveis de antemão para as organizações.

Com a ajuda da análise de big data, as organizações de comércio eletrônico e varejo podem desenvolver produtos com alta demanda. Além disso, eles podem lançar esses produtos no mercado na alta temporada para obter o máximo de vantagem. Além disso, as organizações também podem dar um passo à frente, fornecendo serviços e experiências de cliente personalizados e hiperpersonalizados. Eles podem melhorar a jornada do cliente e abordar eventos cruciais, como reclamações e rotatividade de clientes.

2. Serviços Bancários e Financeiros

Os bancos criam novas contas diariamente e realizam mil milhões de transações todos os dias. Assim, para os bancos e outras instituições financeiras, é altamente crítico monitorizar estes dados cuidadosamente. Não há como negar que uma quantidade significativa de fraudes e atividades ilegais ocorre diariamente. Por conta disso, os bancos e outras organizações financeiras devem analisar uma grande quantidade de dados para identificar qualquer conduta incomum ou ilícita que possa colocar em risco o sistema financeiro.

Isto ajuda os bancos a manter um sistema financeiro bom e sólido, além de protegê-los contra atividades fraudulentas. Além disso, os bancos podem criar e executar um plano de gestão de riscos abrangente que possa protegê-los contra perigos imprevistos. Além disso, os bancos podem introduzir mais produtos de investimento, renovar os seus produtos existentes ou descontinuar produtos que não produzam rendimentos elevados.

3. Viagens e Turismo

O mundo testemunhou um aumento repentino no turismo pós-Covid. Devido a isso, a indústria de viagens e turismo tem estado em um boom contínuo. Depois dos aviões, ônibus, táxis, trens, bem como rodovias e vias marítimas, são os meios de transporte mais utilizados. Estas fontes podem produzir uma grande quantidade de dados que podem revelar os locais turísticos mais populares, estatísticas sobre os horários de pico das viagens e o número de visitantes. Muitas empresas de viagens e turismo podem utilizar esta vasta quantidade de dados para melhorar e otimizar os seus pacotes de férias de acordo com as tendências do mercado.

Além disso, muitas companhias aéreas e transportadoras ferroviárias privadas também podem optimizar as suas tarifas e implementar esquemas de preços mais eficazes. Além disso, os hotéis em todo o mundo podem utilizar análises preditivas para antecipar a procura sazonal e preparar-se melhor para picos ou quedas repentinas no turismo. Isto pode beneficiar não apenas a indústria de viagens e turismo, mas também os turistas de todo o mundo.

4. Aviação

Você deve ter ouvido falar muito sobre caixas de bloqueio que uma equipe de investigação tenta acessar após cada incidente. Uma “caixa preta” é simplesmente um dispositivo que registra dados críticos de voo. Pode ser a direção do voo, velocidade, altitude, taxa de subida e descida, plano de voo e configuração da aeronave. Também pode registrar as diversas ações da tripulação durante o voo. Um CVR (Cockpit Voice Recorder) grava adicionalmente todas as conversas da tripulação e do controlador de tráfego aéreo. Como milhares de voos operam diariamente em todo o mundo, os dados registrados pelo block box são enormes.

As companhias aéreas podem analisar esses dados e observar padrões para analisar o desempenho de vários sistemas e componentes da aeronave. Além disso, podem utilizar dados de acidentes para formular medidas de segurança mais rigorosas e aplicar listas de verificação que minimizem o risco de acidentes. Conseqüentemente, isso não apenas tornará as viagens aéreas seguras, mas também garantirá o funcionamento ideal da aeronave.

5. Automotivo

As montadoras globais estão competindo entre si para criar novos veículos que não apenas tenham os recursos mais recentes, mas também superem seus concorrentes. A indústria automobilística, que combina vários setores distintos, tem muitos usos para a análise de big data, seja para estratégia de marketing ou pesquisa e desenvolvimento. A indústria automóvel, uma componente vital dos ecossistemas públicos e privados que apoia, produz diariamente enormes quantidades de dados.

Pode-se usar esses dados para rastrear e monitorar o desempenho de um automóvel, examinar as necessidades do veículo ou descobrir por que os clientes estão reclamando. Além disso, esses dados podem prever tendências de mercado para fabricação, vendas e tecnologia das empresas automotivas.

6. Saúde

O setor da saúde é uma indústria imensa que gera enormes quantidades de dados que são vitais para a investigação, companhias de seguros, instalações médicas, governos e indivíduos. Esses dados podem incluir registros de pacientes, histórico médico, registros de seguros e assim por diante. Além disso, pode destacar várias tendências que mostram a propagação de um vírus ou doença.

A análise de big data, quando usada corretamente, pode analisar enormes blocos de dados e permitir que pesquisadores médicos obtenham suprimentos médicos de todo o mundo, além de criar programas de tratamento mais bem-sucedidos e focados. Além disso, pode-se usar esses dados para prever surtos pandêmicos ou epidêmicos para conter sua ferocidade.

7. Governo e aplicação da lei

As agências de aplicação da lei e as organizações governamentais dependem fortemente de dados, pois são um dos ativos mais cruciais para elas. Múltiplas fontes, como câmeras corporais, imagens de CFTV, satélites, esquemas públicos, registros, certificações e mídias sociais, podem gerar esses dados. Além disso, as agências governamentais também podem comprar dados de organizações privadas, o que pode resultar numa enorme base de dados.

A análise de big data, neste caso, pode ser usada para prever fraudes de consumo, mudanças políticas e rastrear a segurança das fronteiras. Além disso, os governos de todo o mundo podem acompanhar e monitorizar o desempenho de vários esquemas e programas de bem-estar. Com a ajuda da análise de big data, várias agências de segurança e inteligência podem rastrear atividades terroristas ou criminosas, melhorar a vigilância e prever ameaças à segurança em tempo real. Isso pode ser altamente benéfico para impedir crimes e prevenir violações de segurança.

8. Petróleo, Gás e Energia Renovável

Todos sabemos muito bem que a sobreutilização irá esgotar os recursos mais preciosos, o petróleo e o gás. A análise de big data tem diversas aplicações no setor de energia. Estas podem variar desde o fornecimento de novas abordagens à inovação até à utilização de sensores de dados para rastrear e monitorizar novos recursos.

Além disso, a análise de big data pode beneficiar enormemente o setor de energia de diversas maneiras. Várias refinarias e organizações de energia podem rastrear e monitorar o desempenho de vários equipamentos e dutos de energia. Além disso, eles podem gerenciar com eficácia a manutenção preditiva de equipamentos em locais remotos e em águas profundas. Alguns dos dados úteis que a tecnologia pode fornecer no domínio das energias renováveis ​​incluem mapas de desflorestação, análises de custo-benefício de diferentes métodos de produção de energia e informações de dados geográficos para a construção de instalações de energia renovável.

9. Agricultura

Em todo o mundo, os agricultores utilizam uma variedade de técnicas agrícolas para produzir uma extensa gama de mercadorias. Estes podem incluir produtos alimentares não processados, como frutas, vegetais, especiarias e outras culturas valiosas. Um dos principais fatores que influenciam a agricultura é o clima. Outros elementos cruciais na agricultura incluem a rotação de culturas e a fertilidade do solo.

Informações de dados geoespaciais para o desenvolvimento de instalações de energia renovável, avaliações de custo-benefício de diversas técnicas de produção de energia e mapas de desmatamento são apenas alguns dos dados valiosos que a tecnologia pode oferecer no campo das energias renováveis. A indústria agrícola pode aproveitar o poder da análise de big data e fornecer uma grande quantidade de produção agrícola.

Leia mais: Serviço de análise de Big Data: descobrindo segredos para o sucesso

10. Consultoria de Negócios e Gestão

Cada negócio visa alcançar maior crescimento e estabelecer novos padrões de referência constantemente. O desafio mais comum enfrentado por novas empresas é a falta de insights e dados. As empresas que não têm recursos para analisar dados complexos e obter resultados práticos muitas vezes perdem a corrida competitiva.

Com seu vasto conjunto de capacidades, a análise de big data pode, portanto, ser um virtuoso de gerenciamento e racionalização de processos de negócios. As empresas podem fazer muito mais com os insights de dados, incluindo fazer escolhas mais focadas, baseadas em dados e inteligentes.

Resumindo

Resumindo, o big data é a base da atual era digital e tem impacto em uma variedade de empresas em todo o mundo, de vários setores. A sua ampla gama de utilizações, desde o governo e a agricultura até ao retalho e aos cuidados de saúde, demonstram o seu poder revolucionário. A análise de big data ajuda as empresas a tomar decisões sábias, otimizar operações e obter conhecimento criterioso. O uso dessas tecnologias é essencial à medida que aumenta a quantidade de dados gerados em todo o mundo. A expansão exponencial do mercado de big data destaca a sua importância. No geral, as empresas globais continuam a inovar e a enfrentar com sucesso os desafios do complicado ambiente empresarial actual.

Perguntas frequentes

P1 Como as organizações podem lidar com os requisitos de escalabilidade do Big Data Analytics?

Resposta: Ao usar soluções baseadas em nuvem que fornecem recursos de computação elásticos, as organizações podem gerenciar as necessidades de escalabilidade em Big Data Analytics.Isto garante um desempenho ideal, permitindo-lhes aumentar ou diminuir a escala em resposta às necessidades de processamento.

P2 Como as organizações podem garantir a conformidade com os regulamentos de proteção de dados em Big Data Analytics?

Resposta: Garantir a conformidade envolve aplicar medidas como anonimizar dados confidenciais, obter o consentimento necessário e avaliar frequentemente os procedimentos de dados.As organizações devem informar-se sobre quaisquer modificações nos regulamentos de proteção de dados para garantir a conformidade com os requisitos legais.

Q3 Como o Big Data Analytics contribui para o marketing personalizado?

Resposta: A análise de Big Data analisa as preferências, ações e dados demográficos do consumidor para permitir o marketing direcionado.Usar esses dados para informar atividades de marketing mais focadas e pertinentes aumenta o envolvimento do consumidor e as taxas de conversão.