Com o avanço da tecnologia, o número de dados cresce cada vez mais e, por isso, analisar e interpretar esses dados é tão importante. O termo “big data” pode ser definido como grandes dados, ou seja, a extração de informações de diversas fontes, usado pra analisar um grande volume de dados.
A partir dessa análise é possível coletar informações necessárias e melhorar os resultados de uma empresa, uma vez que se torna capaz de mapear o perfil dos consumidores.
E aí, se interessou nesse assunto? Então, continue a leitura e vem com a gente aprender mais sobre esse tema!
O que é big data?
O termo big data pode ser definido como um grande volume de dados que chega em alta velocidade. Ou seja, uma enorme quantidade de informações que devem ser analisadas e interpretadas.
Hoje, com o desenvolvimento da tecnologia e meios de comunicação, esses dados crescem exponencialmente. Logo, mais necessário do que o levantamento dessas informações é a sua interpretação.
É preciso que sejam muito bem analisados e, pra isso, é usado o big data, que promove a transformações de dados em informações relevantes.
Sendo assim, podemos saber por meio da navegação de um usuário como é o seu perfil comportamental ou o que deseja comprar.
Isso é apenas uma possibilidade de interpretação em um sistema vasto de dados. É por isso que as grandes organizações buscam cada vez mais pelo big data, pra poderem entender mais sobre seu público e suas vontades e resolver problemas da sua empresa.
Como funciona?
Por conta do seu grande volume de dados é necessário que o big data seja planejado em etapas. Assim, é possível entender melhor como funciona esse sistema. A seguir, vamos destacar alguns passos importantes pra estabelecer:
- Montar uma estratégia de big data;
- Escolher as fontes pro levantamento dos dados;
- Gerenciar e organizar os dados obtidos;
- Analisar os dados;
- Transformar os dados em informações relevantes;
- Usar essas informações pra resolução de problemas.
Essas etapas podem oferecer importantes informações pra uma organização e abrir novas oportunidades de mercado. Portanto, sendo bem aplicadas e direcionadas a um objetivo é possível conseguir resultados surpreendentes.
De forma resumida, os passos destacados anteriormente podem ser definidos, como integração, gerenciamento e análise. E pra esclarecer melhor, vamos analisar cada um deles individualmente.
Integração
O primeiro passo do big data é a integração de dados. Sem dúvida, essa é a etapa mais importante, porque é a partir dela que é possível coletar os dados necessários pra todo o processo.
O big data possui um alto volume de dados que vêm de diversos meios e por isso é preciso definir as fontes de dados. É por meio delas que serão coletados pra serem analisados. Algumas são:
- Internet e aplicativos;
- Redes socias, como Instagram, Facebook, Youtube e Twitter;
- Sistemas de gestão de uma organização;
- Clientes;
- Fornecedores.
A partir disso, é necessário integrar esses dados e processá-los. Como também, devem passar por uma filtragem em relação aos critérios, formatos e categorias.
Gerenciamento
Já feita a primeira etapa, agora é o momento de gerenciar. Os dados chegam em alta quantidade e velocidade, o que garante uma demanda alta de informações. Sendo assim, é preciso o uso de um sistema que integre esses dados, armazene e garanta qualidade.
Portanto, nesta etapa entram os sistemas de gestão, que são responsáveis por centralizar cada dado e armazená-los. A nuvem está sendo a opção mais escolhida, já que ela possibilita a criação de recursos, escalabilidade e segurança.
Análise
Nessa etapa, a análise criteriosa é muito importante, pois a adesão do big data de nada serve se não for usada de forma eficaz. Os dados são apenas simples informações se não forem interpretados da forma correta.
Eles devem ser analisados e transformados em conhecimento sobre algo. Assim, se tornam respostas pra diversos problemas. Saber usar o big data de forma inteligente e estratégica é ponto crucial desse processo.
Dessa forma, a resolução de problemas baseado em achismo não existe mais. Hoje, já é possível praticar ações baseadas em dados verdadeiros que oferecem direcionamentos pra um negócio.
E isso torna possível o crescimento de uma empresa no mercado, uma vez que tomam decisões orientadas e baseadas em dados, conseguindo obter resultados surpreendentes.
Provavelmente você já percebeu que o big data está voltado pra transformação de dados em informações relevantes e ter consciência disso faz total diferença na sua aplicação e busca por resultados.
Os 3 Vs do big data
Saber as propriedades do big data é importante pra entender mais sobre seu funcionamento.
Como também, entender como ele consegue gerenciar essa grande quantidade de dados e transformá-los em informação. A seguir vamos apontar os 3 Vs que definem melhor o big data.
Volume
Uma das principais características do big data é o grande volume de dados que ele obtém a cada segundo e já dispõem de valores surpreendentes e que vão continuar crescendo.
Sendo assim, o big data gerencia essas informações que vêm de diversas fontes de dados, como redes sociais, aplicativos, navegação na web, sistemas de gerenciamento, etc.
Velocidade
Outro aspecto importante de big data é a velocidade em que ele consegue processar esses dados. Muitas vezes, isso é feito até mesmo em tempo real, o que permite uma melhor eficiência desse processo comparado a outros mais simples.
Assim, ele analisa os dados no momento em que já são criados. Dessa forma, é possível adquirir informações atualizadas, promovendo a agilidade na resolução de problemas de um negócio.
Variedade
Essa característica se refere aos diversos tipos de dados existentes no big data, que podem ser estruturados e não estruturados. Os não estruturados são definidos como os textos, áudios, vídeos, transações financeiras.
Dessa forma, essas categorias permitem uma vasta variedade de dados disponíveis pra serem transformados em informações relevantes. A partir disso, cada um se adequa a um banco de dados específico.
Aplicação
Já é possível perceber o quanto essa tecnologia é importante e o que faz o big data ser tão usado é o grande número de aplicações possíveis. Com o objetivo de descomplicar esse assunto, vamos esclarecer as principais utilizações em um negócio. Bora entender melhor?
Conhecer melhor seus consumidores
Uma das aplicações mais importantes é a possibilidade de conhecer melhor seus consumidores. Toda empresa deseja saber os gostos do seu público e suas vontades, ou seja, identificar o que precisa ser feito pra captar mais clientes.
O big data possibilita isso por meio da navegação dessas pessoas na web, uso de aplicativos, redes sociais, compras recentes, etc. A análise de dados oferece a oportunidade de conhecer melhor os consumidores e realizar práticas de acordo com o seu perfil.
Criação de marketing
A análise de dados pelo big data também possibilita a criação de um marketing mais eficiente e direcionado. Uma vez que é possível identificar o perfil do seu público, como gênero, idade, preferência, etc.
Dessa forma, o marketing produzido é muito mais específico e consegue alcançar o público-alvo. Isso faz com que empresas se destaquem entre as demais, como também consigam obter maior alcance e lucro.
Identificar necessidades
Poder conhecer as necessidades do seu público é também poder supri-las. Saber o que os consumidores necessitam pode direcionar uma empresa pro caminho certo.
Logística
O uso de dados na logística faz com que as entregas e rotas sejam feitas de formas estratégicas, otimizando as demandas de uma empresa e a produtividade desse processo realizado.
Saúde
É graças à tecnologia que o avanço da saúde foi possível. E a análise de dados também é muito usada nesse setor. Logo, o big data possibilita prever doenças a partir de uma interpretação de dados.
Hoje, já é possível identificar quando vai acontecer um surto de gripe apenas pela quantidade de buscas na web sobre tratamento de gripe ou algo do tipo.
Essa é uma das possibilidades, mas existem diversas como a criação de fichas eletrônicas e alertas do estado de saúde de um paciente em tempo real.
Detecção de fraudes
Também é capaz de detectar fraudes a partir da análise de dados, podendo identificar essas ações no momento que ocorre ou até mesmo antes. Assim, alertando uma empresa desses possíveis problemas.
Atendimento virtual
Uma empresa que realiza atendimentos automotivos ganha diversos benefícios como, ganho de tempo, respostas rápidas e eficiência.
Isso é possível a partir da análise de dados em interações com usuários. Assim, um sistema consegue identificar perguntas e respondê-las.
Realização de decisões
O big data torna possível que a solução de problemas seja encontrada na análise criteriosa de dados. Portanto, as tomadas de decisões de uma empresa são baseadas em informações relevantes e verdadeiras, a partir de fontes de dados e isso diminui os riscos de realizar ações precipitadas dentro de uma organização.
Como é feita a análise de dados?
Pra fazer uma interpretação do big data é preciso identificar o que você deseja buscar. E, pra isso, existem diferentes análises de dados. Confira a seguir cada uma:
- Preditiva: essa análise de dados mensura ações futuras por meio do acompanhamento de situações como os principais hábitos de um consumidor e qual poderia ser sua próxima compra;
- Prescritiva: já essa análise tem como objetivo mostrar ao gestor as consequências de ações tomadas em uma organização. Assim, auxiliando na escolha das melhores estratégias;
- Descritiva: a análise de dados descritiva fornece informações em tempo real sobre os acontecimentos, muito utilizada pra acompanhar a economia;
- Diagnóstica: o objetivo dessa análise é encontrar problemas no processo de um negócio.
Ferramentas
Outra diversidade do big data são as inúmeras ferramentas disponíveis e vamos destacar as principais e esclarecer suas funções, pra te ajudar a entender melhor sobre cada uma. Vem com a gente aprender mais!
- Apache Hadoop: é usado pro armazenamento de dados e processamento;
- MindMiners: essa ferramenta é usada pra realizar pesquisas automatizadas;
- Chartio: permite a combinação entre diferentes dados e a criação de relatórios;
- Import.io: plapaforma que permite extrair dados open source;
- Oracle Data Mining: é um processo que permite a análise de grande quantidade de dados e a filtragem de acordo com padrões encontrados;
- Pentaho: é usado pra gerenciar dados de diferentes fontes;
- Statwing: essa ferramenta é utilizada pra análises estatísticas;
- Watson Analytics: é usado pra buscar insights dados;
- Stratws one: é usado pra gestão de resultados de uma empresa;
- Tableau: é uma plataforma de análise de nível empresarial. Que permite a visualização de dados, criação de gráficos, tabelas, mapas, etc.
Desafios do Big data
Mesmo com os benefícios que essa tecnologia nos oferece, ainda existem alguns desafios enfrentados no seu uso. A seguir veja os principais desafios do big data;
- Encontrar profissionais capacitados e especializados na área;
- Armazenagem de dados e curadoria;
- Proteção e segurança do big data;
- Possuir infraestrutura adequada.
Boas práticas
Entender somente o conceito de big data não é suficiente pro seu uso. As organizações que utilizam essa tecnologia devem saber as melhores práticas pra usar a análise de dados de forma correta. Confira a seguir as boas práticas em seu uso.
Identificar os objetivos
Antes de aderir o big data em seu negócio é necessário saber onde esses dados serão usados e suas finalidades. Assim, é possível criar uma estratégia de análise de dados mais direcionada e que vai gerar resultados positivos.
Saiba quais serão os dados
No mundo há uma grande quantidade de dados pra serem analisados e, por isso, é preciso definir de onde seus dados serão coletados.
Possua infraestrutura de TI
Pra realizar todo o processo de big data é necessário que a empresa tenha uma boa estrutura de TI, que seja capaz de processar esses dados.
Analise os dados continuamente
Essa prática é essencial pra bons resultados. É necessário manter uma análise constante dos dados pra saber quais informações estão sendo extraídas e como estão sendo usados dentro da empresa.
Tendências para os próximos anos
Já é possível perceber o quanto essa tecnologia é importante atualmente. E isso provavelmente vai continuar acontecendo, já que a quantidade de dados cresce diariamente. Como também, já é mais que comprovado os benefícios do big data.
Mas quais serão as tendências do futuro? Veja abaixo as principais tendências da análise de dados que nos esperam!
Inteligência de decisão
Cada vez mais a tomada de decisões do big data deixa de necessitar da intervenção humana e no futuro isso será mais presente. Essa tecnologia tende a não precisar mais de gerenciamento, uma vez que é desenvolvida pra tomar decisões baseadas em dados.
Migração rápida
O armazenamento em nuvem vem sendo habitual pelas empresas e o desenvolvimento dessa tecnologia tende a crescer. Assim, o processo de extração e análise de dados se torna mais rápido.
Nuvens híbridas
As nuvens híbridas são modelos de computação que são integrados por nuvens privadas e públicas e seu uso será uma tendência no futuro.
Novas ferramentas
Com certeza, teremos novas ferramentas de big data, visto que as necessidades do mercado mudam constantemente e a análise de dados deve se adaptar aos novos requisitos. Desse modo, é possível alcançar resultados cada vez melhores e seguros.
Relação entre big data e inteligência artificial
O big data e a inteligência artificial são dois termos muito falados atualmente. O que parecia uma tecnologia distante, já é muito presente em nossas vidas. Praticamente tudo o que fazemos hoje depende desses meios tecnológicos.
A tendência é que eles se desenvolvam cada vez mais e ofereçam inovações pro mundo. Mas qual será a relação entre os dois? Bom, como já foi dito anteriormente o big data reúne uma grande volume de dados, que podem ser extraídos de diversas formas.
Esses dados coletados são usados pra serem interpretados e é nesse momento que a inteligência artificial entra, pra analisar esses dados. Sendo assim, a IA usa a automação pra entender melhor o que são essas informações extraídas pelo big data.
Dessa forma, a partir de um volume constante de dados essas máquinas são programas pra interpretá-los com capacidade cognitivas similares às de pessoas. Assim, reduzindo a necessidade da ação humana pra analisar e entender cada informação fornecida.
Como o big data e a internet das coisas se relacionam?
Bom, sobre o significado de big data você já sabe, mas o que é internet das coisas? A internet das coisas pode ser definida como a possibilidade de conectar diferentes dispositivos à rede mundial de computadores.
Além disso, possui como objetivo promover a integração e comunicação digital com objetos importantes em nosso cotidiano como, sistemas de seguranças, automóveis elétricos e autônomos, lâmpadas inteligentes, etc.
Agora que já sabe o que é a internet das coisas, já pode entender a sua relação com o big data. Essas duas tecnologias estão interligadas em diversos casos.
Dessa forma, com vários dispositivos conectados é possível cada vez mais extrair dados pro big data, gerando mais informações e benefícios pra uma empresa, como:
- Melhora nas relações de consumo;
- Mais eficiência;
- Desenvolvimento do mercado financeiro.
Oportunidades na área
As profissões na área de tecnologia são as que mais crescem no mercado e oferecem cargos com salários bem remunerados e a atuação no big data não fica de fora. Sendo assim, diversas empresas buscam por pessoas qualificadas nesta área.
Quanto mais o volume de dados cresce, mais essas organizações entendem o quanto é importante ter profissionais que tenham conhecimento sobre essa tecnologia. Logo, existem diversas oportunidades de atuação.
Big data Engineer
Os engenheiros de dados são responsáveis por gerenciar grandes sistemas de dados e transformá-los em insights. Esse cargo exige desse profissional o entendimento em extrair dados, interpretar e usá-los na organização.
Citizen Data Scientist
Esse profissional cria ou gera modelos baseados em análises avançadas, podendo ser preditivas e prescritivas.
E-Discovery Investigators
Esse profissional tem a função de descobrir, extrair e analisar dados de diversos dispositivos conectados.
Data Analyst
Já os analistas de dados são responsáveis em promover o entendimento dos dados coletados de uma empresa.
Machine Learning Specialist
A função desse profissional é produzir softwares automatizados a partir da análise de dados.
O que estudar para trabalhar com big data?
Pra trabalhar com big data existem diversos cursos na área de tecnologia como Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Ciência da Computação, Sistema de informação, Engenharia de Software, etc.
Esses são alguns dos cursos superiores que te possibilita trabalhar com big data, mas pra atuar com essa tecnologia é exigido alguns conhecimentos dos profissionais:
- Criatividade;
- Habilidades analiticas;
- Informática;
- Matemática e habilidades estatísticas.
Pra quem já atua no setor de tecnologia, se especializar é um diferencial na carreira. E, com certeza, nós da pós Descomplica não ficaríamos de fora dessa.
Foi pensando em profissionais que buscam por conhecimento, que disponibilizamos a pós-graduação em MBA em Big Data e Inteligência Competitiva. Confira mais sobre logo abaixo.
Pós em MBA em Big Data e Inteligência Competitiva
Esse curso é direcionado pra profissionais com graduação em Tecnologia da Informação e que buscam entender mais sobre a análise de dados. Nele poderão aprender sobre a area de segurança da informação, técnicas de proteção e padrões pra análise de segurança em sistemas e redes de computadores.
Grade curricular
Módulo 1
- Gestão de Tempo;
- Projeto de Vida;
- Coaching e Planejamento de Carreira;
- Governança e Qualidade de Dados;
- Estatística Aplicada à Inteligência de Negócios.
Módulo 2
- Storytelling;
- Segurança e Privacidade;
- Redes de Comunicação, Protocolos e Roteamento;
- Projetos de Business Intelligence.
Módulo 3
- Computação em Nuvem;
- Fundamentos de Big Data;
- Tecnologia pra Big Data ;
- Business Analytics.
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