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O que exatamente é tão grande no Big Data?

O que exatamente é tão grande no Big Data?


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O que que é Big Data?

Se você está lendo isso, provavelmente já sabe que Big Data é a palavra da moda hoje em dia e tem recebido muito interesse e atenção da mídia. Mas o termo em si é um tanto vago - as duas palavras juntas não explicam bem o conceito.

Simplificando, Big Data são informações em grande escala e dados gerados por atividades de negócios, juntamente com fontes como mídia social e dispositivos móveis. Big data típico inclui informações de fontes como terminais de pontos de venda de varejo, caixas eletrônicos de bancos, publicações no Facebook e vídeos do YouTube. Por causa de sua escala e complexidade, as empresas procuram capturar, processar, armazenar, pesquisar, compartilhar e analisar esses dados de forma eficaz usando softwares sofisticados. A análise de Big Data pode revelar correlações ocultas entre dois pontos de dados e pode revelar tendências ou outros insights que podem ser usados ​​para comercializar produtos e serviços para clientes, antecipar a demanda ou melhorar o desempenho.

[Fonte da imagem:Pexels]

Um exemplo simples, hipoteticamente: se um varejista analisasse as cestas de compras de seus clientes, poderia perceber que os compradores de um frasco de xampu do tamanho de uma viagem tendem a gastar muito mais do que o cliente médio em ração. Esse padrão, que de outra forma é quase impossível de adivinhar, poderia abrir caminho para uma estratégia de oferta de cupons relevantes aos compradores do frasco de xampu. Esses cupons podem ser para acessórios para animais de estimação, brinquedos etc.

Tendências e padrões como esses são quase impossíveis de encontrar usando os meios tradicionais de análise de dados, a menos que você esteja procurando por eles, e é aí que entra a tecnologia.

Por quê Você deve se importar

A geração de novos insights por meio do aproveitamento da pletora cada vez maior de dados criados pela digitalização crescente é amplamente citada como sendo a chave para a vantagem competitiva. A empresa americana de pesquisa e consultoria Gartner prevê que “Big Data proporcionará benefícios transformacionais ... e ... permitirá que as empresas que adotem essa tecnologia superem os concorrentes em 20% em todas as métricas financeiras disponíveis”. E não apenas nos negócios, a adoção generalizada de análises de Big Data mudaria tudo, desde saúde até educação e formulação de políticas governamentais.

Aqui está um vídeo rápido do Fórum Econômico Mundial que ajudará você a entender isso melhor:

Onde Big Data pode ajudar

Mudanças de comportamento, principalmente aquelas relacionadas às novas tecnologias, sempre demandam muito tempo e esforço. No entanto, uma vez que uma empresa seja capaz de adotar o estilo de trabalho Big Data, ela descobriria facilmente suas amplas aplicações.

Uma forte equipe de análise de Big Data pode ajudar as empresas a elevar o padrão em:

- Vantagem competitiva

- Novas oportunidades de receita

- Aumento da lucratividade

- Demanda otimizada e cadeia de suprimentos / manufatura preditiva

- Melhor desenvolvimento, inovação e qualidade de produtos

- Melhor atendimento ao cliente

- Eficiências operacionais / otimização de processos

E Quão!

Imagine administrar uma empresa em que o marketing e a promoção sejam 100% adaptados aos consumidores individuais, tendo uma imagem completa de seus movimentos, interesses e comportamento coletados de smartphones e atualizações de mídia social.

Imagine um mundo em que a análise dos dados do sensor e do registro da máquina possibilite medidas preventivas para que as linhas de produção e os sistemas de TI nunca quebrem.

Imagine se os dados transmitidos em tempo real de fontes como Twitter, vídeo ao vivo do Facebook e Snapchat fossem analisados ​​para avaliar e maximizar o impacto de cada campanha de marketing.

Ok, tem que haver um outro lado

Trabalhar com Big Data não é exatamente um sistema plug-and-play. Lembra do Gartner de alguns parágrafos atrás? Aqui está o que eles recomendam: o foco da disciplina neste espaço é a pergunta: "Qual valor podemos gerar a partir desses dados, e é mais do que o que nos custa acumular, administrar e aplicá-los?" A chave é passar da descoberta do insight à implementação e institucionalização em tempo hábil. Isso requer agilidade e velocidade, e é importante identificar todas as fontes relevantes de dados necessários para gerar insights.

A chave para o sucesso é entender como adquirir, processar e analisar as fontes de dados apropriadas de forma rápida e econômica para encontrar o sinal entre o ruído. (Pelo que você sabe, os donos de animais que compram minishampoo são um grupo demográfico muito pequeno e imprevisível para gastar qualquer energia de marketing ou dinheiro). para prever eventos futuros. Oportunidade é a chave - o insight deve estar disponível no momento certo para a necessidade que está apoiando.

[Fonte da imagem: Pixabay]

E, claro, a grande questão da privacidade: ouvimos falar de violações de dados de vez em quando. A invasão de cartão de crédito de alto perfil da Target aconteceu há mais de três anos, mas a perda para a empresa e seus clientes, monetários e outros, provavelmente nunca será totalmente recuperada.

Os sistemas de dados continuarão a se tornar mais seguros, mas e quanto à privacidade dos dados centrados nas pessoas? Isso continua sendo uma grande preocupação porque existem áreas morais cinzentas a serem cruzadas quando você usa informações sobre a vida pessoal das pessoas, mesmo para seu próprio benefício.

Então, os robôs também consumirão trabalhos de análise de dados?

Hoje, o mercado de tecnologias de Big Data é fragmentado, confuso e em rápida evolução. Devem ser feitos investimentos de milhões na busca de resultados que poucas pessoas compreendem totalmente. Portanto, é claro, software sofisticado será crucial no Big Data Analytics, mas nada pode substituir totalmente a percepção e a criatividade humanas. Na verdade, a interpretação humana dos resultados gerados pelo software analítico de Big Data pode melhorar significativamente as ações que emergiriam do software ou da compreensão humana apenas.

[Fonte da imagem:Pexels]

Aqui está uma situação simples: você acabou de voltar de férias e deixou um amigo usar seu computador para pesquisar destinos de férias de verão, enquanto em outra guia, sua conta do Facebook está conectada. Imagine o desperdício de receber ideias de viagens e ofertas em seu feed de notícias pelos próximos dias!

O pedigree e a confiabilidade dos dados de origem podem ser difíceis de determinar - especialmente para fontes como mídia social - e novas abordagens para governança de dados e qualidade precisam ser implementadas, que por design não podem ser totalmente automatizadas.

À medida que as organizações, tanto empresas quanto outras, navegam no oceano de possibilidades com Big Data, elas devem tentar adotar uma abordagem pragmática baseada em começar pequeno e simples para demonstrar valor e, em seguida, expandir quando comprovado.

VEJA TAMBÉM: Congresso dos EUA acaba de votar para legalizar a venda de seus dados de Internet

Escrito por Sudeep Kaur Bansi


Assista o vídeo: Introdução ao Big Data


Comentários:

  1. Luxovious

    Sinto muito, mas acho que você está errado. Tenho certeza. Envie-me um e-mail para PM, vamos conversar.

  2. Atsu

    Acho que você não está certo. Tenho certeza. Nós vamos discutir isso.

  3. Munachiso

    Como você deve avaliar sua pergunta?

  4. Roderic

    Por favor, mais detalhes

  5. Siomon

    Nele algo está. Obrigado pela informação, posso, eu também posso ajudá -lo?



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