Você sabe o que é big data? O big data é o ato de que descreve um grande volume de informações que chega a uma empresa no dia a dia. Esses dados aumentam consideravelmente à medida que novos meios digitais surgem a cada minuto.
O big data é um conjunto de informações capazes de analisar grandes quantidades de dados para a geração de resultados. Fica o grande desafio para as empresas em como processar toda essa quantidade de conteúdo e o que fazer com essas informações gerando negócios.
Como surgiu o Big Data?
O conceito big data não é muito antigo, surgiu apenas a algumas décadas, entre os anos de 1960 e 1970. Isso aconteceu no momento que os primeiros bancos de dados foram construídos em alguns países, como nos Estados Unidos.
No ano de 1979 foi fundada pelo empresário Gideon Gartner uma empresa de consultoria chamada Gartner. A Gartner desenvolve tecnologias relacionadas a introspecção necessária para que os seus clientes tomem decisões assertivas todos os dias.
Essa empresa lançou uma definição sobre o big data que é muito aceita até hoje:
“Big data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem uma visão aprimorada, tomada de decisões e automação de processos.”
A importância do big data
O big data começou a ser mais acessível no mercado de trabalho por volta de 2005, quando o Facebook e Youtube perceberam a quantidade e importância dos dados que chegavam.
Esses profissionais do ramo da tecnologia de serviços online começaram a se envolver mais no assunto. O big data é a resposta mais importante para uma das principais perguntas feitas por empreendedores de todo o mundo:
Existe uma forma de prever o comportamento dos consumidores? Que seja capaz de influenciar nas decisões da empresa que gerem melhores resultados?
Essa resposta é exatamente o que o big data possibilita.
Como funciona o big data?
Primeiro são gerados os dados, e antes de começar a utilizá-los é preciso entender como essa grande estrutura de informações deve fluir dentro da empresa. É preciso levar em conta que existe todo um ecossistema de fontes, sistemas e usuários.
Na prática é preciso definir qual a estratégia do big data. Começando com a identificação da fonte de informação, ou das fontes de onde virão os dados. Armazene os dados para que em seguida posam ser acessados e gerenciados pelos profissionais que estão a frente desse projeto.
De posse dessas informações a equipe analisa e toma as decisões mais pertinentes de acordo com os dados coletados. Essas tarefas podem ser condensadas em três grandes responsabilidades:
- integrar dados
- gerenciar dados
- analisar dados
Integrar dados
Criar uma estratégia para estruturar a melhor maneira como se adquire, armazena, gerencia, compartilha e utiliza os dados dentro e fora da empresa.
É preciso preparar o terreno para o sucesso dos negócios em meio a uma abundância de dados. Quando se consegue criar essa estratégia, é importante considerar as metas e iniciativas de negócios e de tecnologia presente e futura.
Isso exige que o tratamento do big data seja como o de qualquer outro ativo comercial valioso, em vez de apenas um subproduto ou subsetor. É necessário conhecer as fontes de dados da empresa, sendo possível dar o primeiro passo prático na estratégia que é a sua integração.
Há alguns tipos a serem levados em conta:
- Internet das Coisas e outros dispositivos inteligentes que alimentam os sistemas de TI, como carros inteligentes, dispositivos médicos, equipamentos industriais e muito mais.
- Mídias sociais, como Instagram, Facebook e YouTube, incluindo grandes quantidades de big data na forma de imagens, vídeos, voz, texto e som. Essas informações são extremamente úteis para funções de marketing, vendas e no suporte.
- Sistemas de gestão, como ERPs, CRMs e outras plataformas de serviços especializados no gerenciamento de partes, setores ou realmente todo negócio.
Gerenciar dados
Os sistemas de computação modernos fornecem velocidade e potência necessárias para acessar rapidamente grandes quantidades de informações. Isso garante qualidade e armazenamento de dados que são preparados para uma análise.
São os sistemas de gestão, que podem fazer essa ponte entre setores, dispositivos e equipamentos, centralizando os dados do negócio.
Analisar dados
Com tecnologias poderosas ao seu lado, as empresas podem tanto analisar todos os dados, como determinar antecipadamente quais deles são relevantes antes de analisá-los. Toda análise de big data é o modo das empresas obterem valor e percepções dos dados que possuem.
A partir disso cabe a organização tomar decisões inteligentes com os dados obtidos. Os dados sendo confiáveis e bem gerenciados, levam a análises e tomada de decisões mais confiáveis.
Para que as empresas se tornem competitivas, elas precisam aproveitar todo o valor do big data e operar de maneira orientada por dados. Tomando decisões com base nas evidências apresentadas pelo resultado do big data, e não no instinto.
O grande diferencial do big data
Podemos dizer que a análise do big data é o mais importante no processo, que muitas vezes são complexos de se examinar. O grande diferencial do big data é conseguir entender e processar as informações para entregar um resultado inteligente.
Encontrar a informação correta entre informações com padrões ocultos. Perceber tendências de mercado e preferências do cliente, podem ajudar as empresas a tomar decisões importantes.
Em larga escala, as tecnologias e técnicas de análise de dados oferecem às empresas uma maneira de analisar conjuntos de dados e coletar novas informações. Uma análise bem feita do big data trará benefícios para a empresa.
É muito interessante uma equipe preparada para analisar o big data.
Pessoas ou softwares para analisar o big data?
As empresas podem usar sistemas e softwares de análise para o big data. Isso permite a tomada de decisões orientadas pelos dados obtidos, melhorando os resultados.
Os benefícios podem incluir um marketing mais eficaz, novas oportunidades de receita, personalização do cliente e eficiência operacional aprimorada.
Com uma equipe envolvida na análise e a criação de estratégias eficazes, os benefícios podem proporcionar vantagens bem competitivas sobre os concorrentes. A ajuda de softwares com a eficiência dos humanos, faz-se a combinação perfeita.
A diferença dos primeiros tempos para os dias atuais
Podemos dizer que nos primeiros sistemas de big data foram implantados principalmente no local onde a empresa está instalada. Principalmente no que diz respeito a grandes organizações que coletavam, organizavam e analisavam grandes quantidades de dados.
Isso se dava, pois precisavam organizar as informações todas em um único local para que depois pudessem ser feitas as análises, o cruzamento de dados, etc. Todos os dados que precisavam ser analisados tinham que estar centralizados em uma única máquina.
Atualmente com o avanço da internet e das grandes plataformas em nuvem, tornou-se mais fácil configurar e gerenciar a troca de informações em nuvem. Isso modernizou toda a estrutura das empresas e fez com que os dados pudessem ser acessados de qualquer lugar.
Como lidar com diferentes tipos de dados?
Podemos dizer que existe diferença de formato com dados estruturados e dados não estruturados. Ainda existem outros níveis de diferença a serem avaliados que dizem respeito especialmente à fonte da qual se originam.
O social data dá como origem de dados as pessoas. Essas evidenciam características de seu comportamento nas informações. Também existe o enterprise data, cuja origem de informação são empresas. Nesse processo vale nível de produtividade, o tamanho da empresa e sua relevância no mercado.
Para finalizar existe a database of things, mais popularmente conhecida como internet das coisas. Cuja origem são as informações coletadas em dispositivos, sensores inteligentes e outros equipamentos do tipo.
Possibilidade de fazer uma escuta social
A tecnologia big data possibilita a capacidade de cruzar informações de diferentes fontes, como bancos de dados, cadastros de consumidores, históricos de mensagens e de interações com os clientes.
O sistema pode monitorar conversas em mídias sociais e os percursos realizados por internautas no e-commerce. Graças a isso, é possível executar uma espécie de escuta social sobre como a marca é vista e compreendida em diferentes mídias e redes de usuários.
Com base nas informações geradas é feita uma avaliação sobre reputação positiva ou se é preciso trabalhar melhor a percepção do público. Vale destacar que os dados precisam ser qualificados e facilmente compreensíveis, isso inclui gráficos, estatísticas e outros recursos visuais.
Concluímos esse artigo dizendo que o big data envolve desde as mais simples aplicações até os mais avançados e modernos sistemas. É importante investir em uma ferramenta de análise eficiente de big data analytics.
A empresa poderá aproveitar todos os resultados dessa ferramenta, obtendo vantagens competitivas e saindo na frente da concorrência.
Espero que esse artigo tenha esclarecido muito a respeito do big data. Se você gostou compartilhe com seus amigos.
