O termo "Big Data" se refere a dados que são tão grandes, rápidos ou complexos que se tornam extremamente difíceis ou até impossíveis de serem analisados através de métodos tradicionais. O ato de acessar e guardar grandes volumes de informação para análise está presente a bastante tempo, mas o conceito de Big Data ganhou notoriedade no começo dos anos 2000 quando foram definidas as 3 características principais que definem Big Data.
• Volume • Velocidade • Variedade
Volume - Big Data é enorme. Enquanto os bancos de dados tradicionais são medidos em medidas familiares como megabytes, gigabytes e terabytes, big data é armazenado em exabytes e zettabytes.
Velocidade - Os dados fluem a uma velocidade sem precedentes e devem ser lidados na mesma rapidez. Atualmente, para alguns negócios, poucos minutos já são tempo demais para tarefas como detecção de fraudes, aprovação de pedidos e outras aplicações, por isso o fator velocidade é crucial quando se fala em Big Data.
Variedade - Os dados chegam em diversos formatos, desde estruturados, dados numéricos em bancos de dados tradicionais até documentos de texto não estruturados, e-mails, vídeos, áudios entre outros. Variedade se refere a fontes heterogêneas e o formato dos dados, e ambas impõem certos problemas para armazenamento, mineração e análise de dados.
Contudo, existem outras duas características que em anos recentes tem também ganhado espaço quando se fala em Big Data, que são:
• Veracidade • Valor
Veracidade - Para colher bons resultados com esse volume enorme de dados, é necessário que esses dados sejam verídicos e de acordo com a realidade, pois se os dados não condizem com uma situação real, eles não estão agregando verdadeiro valor aos negócios e sua utilização.
Valor - O valor que a coleta e a análise dos dados vai gerar ao negócio depende se os dados que estão sendo utilizados estão alinhados com a estratégia da empresa de uso dessas informações. Não faz sentido utilizar modelos e sistemas complexos de Big Data quando as informações geradas não facilitam o processo de tomada de decisão da empresa.
Os benefícios em processar Big Data
• Negócios conseguem utilizar mais dados para um processo de tomada de decisão melhor e mais rápido;
• Melhora de serviço ao consumidor
• Identificação rápida de riscos aos produtos e serviços oferecidos
• Melhor eficiência operacional
Por que Big Data é importante?
A importância do Big Data não fica apenas na questão da quantidade de dados que uma empresa possui, mas sim em como a empresa utiliza os dados existentes. Toda organização utiliza dados da sua própria forma, porém, quanto maior a eficiência e a eficácia no uso de dados, maior o seu potencial de crescimento. As respostas que podem ser extraídas dos dados possibilitam melhorias como:
Redução de custos: Algumas das ferramentas de Big Data podem ajudar a trazer um melhor entendimento e identificação de quais setores apresentam um melhor desempenho, assim possibilitando a redução de custos oportunas ao negócio.
Redução de tempo: A alta velocidade que as ferramentas de Big Data permitem a rápida identificação de novas fontes de dados que podem ajudar os negócios, analisando os dados imediatamente e tomando decisões rápidas com o aprendizado obtido.
Compreensão das condições de mercado: Pela análise de dados, as organizações podem extrair uma melhor compreensão das condições atuais de mercado. Por exemplo, ao analisar o comportamento de consumo dos clientes, uma empresa consegue saber quais produtos serão mais vendidos, e assim poderá produzir de acordo com a tendência apresentada.
Como começar a utilizar Big Data?
1) Determine uma forte estratégia de Big Data
Uma estratégia de Big Data é um planejamento desenhado para ajudar sua organização a monitorar e melhorar a forma que você coleta, armazena, administra, compartilha e utiliza os dados dentro e fora da sua organização. Uma estratégia de Big Data garante o alinhamento entre o uso de dados e os objetivos do negócio, de forma a maximizar o potencial de resultados. Ao desenvolver uma estratégia, é importante considerar os objetivos atuais e futuros do negócio e também as tecnologias necessárias para alcança-los.
2) Conheça as fontes de Big Data
• Streaming - São dados que vem de dispositivos de Internet das Coisas (IoT - Internet of Things) ou outros dispositivos conectados e vão direto para a infraestrutura de TI da empresa. Sua organização pode analisá-los assim que chegam, decidindo sobre quais dados devem permanecer armazenados, quais devem ser descartados e quais precisam de análise mais aprofundada.
• Redes sociais - Os dados de redes sociais surgem das interações no Facebook, Youtube, Instagram e outras redes sociais. Isso inclui grandes volumes de dados na forma de imagens, vídeos, áudio e texto. São muito utilizados para marketing, vendas e serviço ao consumidor. Esse tipo de dados são normalmente não-estruturados ou semiestruturados, logo impõem maiores desafios em seu uso e análise.
• Informações públicas - Grande volume de dados públicos e disponíveis para acesso, tais como dados governamentais e de agências públicas.
• Outros
3) Acesso, gerenciamento e armazenamento
Sistemas modernos fornecem a velocidade, o processamento e a flexibilidade necessária para rapidamente acessar grandes volumes e tipos de Big Data. Além do acesso seguro, empresas também precisam de métodos de integração de dados, para garantir a qualidade, governança e armazenamento dos dados, facilitando a preparação para a análise desses dados.
4) Análise
Com tecnologias de alto desempenho, as organizações podem escolher usar todos os seus dados para análises. Outra abordagem é determinar antecipadamente quais dados são relevantes antes de analisá-los. De qualquer forma, a análise de Big Data é como as empresas obtêm valor e percepções dos dados. Cada vez mais, o Big Data alimenta os esforços de análise avançada de hoje, como a inteligência artificial.
5) Tome decisões Data Driven
Dados confiáveis e bem gerenciados levam a análises e decisões confiáveis. Para se manterem competitivas, as empresas precisam aproveitar todo o valor do big data e operar de maneira orientada por dados - tomando decisões com base nas evidências apresentadas pelo big data, e não pelo instinto. Os benefícios de ser orientado por dados são claros. As organizações orientadas por dados têm melhor desempenho, são operacionalmente mais previsíveis e são mais lucrativas.
Você está pronto para começar a utilizar Big Data? Entre em contato conosco para saber!