Big Data: o que é, para que serve e impactos nos negócios

Organizações orientadas por dados têm melhor desempenho, são operacionalmente mais previsíveis e são mais lucrativas. Um dos principais desafios para as organizações que lidam com Big Data é a integração de dados provenientes de diversas fontes e em diferentes formatos. Com a proliferação de fontes de dados, como dispositivos IoT, redes sociais e registros transacionais, surge a necessidade de consolidar esses dados de maneira coesa. Antigamente, a maioria dos dados era estruturada, como dados em bancos de dados relacionais.

Como monitorar dados não estruturados?

Para isso, é importante utilizar sistemas que integrem todos os dados da empresa para uma análise mais assertiva. O https://www.ocafezinho.com/desenvolvimento-web-alem-do-codigo-a-importancia-da-criatividade-e-oportunidades-na-area/ é uma das tecnologias mais bem estruturadas que empresas buscam investir para engajar sua Inteligência de Negócios. Trata-se de um verdadeiro combustível para reformular modelos de negócio, produtos e estratégias de gestão.

Qual a diferença entre Big Data e Business Intelligence?

É um desafio, mas as empresas precisam de saber quando alguma coisa está a mudar na comunicação social, e como gerir os picos de dados diários, sazonais e acionados por eventos pontuais. Organizações reúnem dados de uma variedade de fontes, incluindo transações, dispositivos inteligentes (IoT), equipamento industrial, videos, imagens, áudio, comunicação social, e mais. No passado, armazenar todos esses dados teria sido demasiado dispendioso – mas armazenamento mais barato usando Data Lake, Hadoop e a cloud, poderia ter atenuado o fardo. Os dados sensíveis dos clientes, como informações pessoais e financeiras, estão cada vez mais sujeitos a violações de segurança e uso indevido. Além disso, as regulamentações de proteção de dados, como o GDPR na União Europeia e a LGPD no Brasil, impõem requisitos rigorosos para o tratamento adequado e a proteção dos dados. À medida que as organizações coletam e armazenam grandes volumes de dados, surge uma preocupação crescente em torno da privacidade e segurança dessas informações.

Velocidade

• Assim, é possível localizar facilmente onde cada tipo de informação se encontra, de modo que é simples visualizar padrões na distribuição desses dados.
• Antigamente, a maioria dos dados era estruturada, como dados em bancos de dados relacionais.
• Os assistentes virtuais são um ótimo exemplo de como transformar os dados em aplicações inteligentes.
• Com tecnologias poderosas ao seu lado, as organizações podem tanto analisar todos os dados, como determinar antecipadamente quais dados são relevantes antes de analisá-los.
• E isso inclui não apenas os bancos de dados públicos, como o YouTube é para os vídeos ou a Wikipedia, que funciona como a maior enciclopédia da internet.

Os resultados das análises de BD podem ser muito complexos de entender, principalmente por pessoas leigas. Uma vez que os dados sejam submetidos a um primeiro tratamento e filtragem, podem enfim começar a serem analisados com as ferramentas adequadas. Na verdade, um dos mais árduos trabalhos a serem realizados é a filtragem e formatação dos dados antes do processamento. Se estivermos lidando com uma solução voltada para clientes de um produto para o mercado financeiro, talvez seja coerente analisar o histórico das taxas de juros das últimas décadas.

Entenda os 7 V’s do Big Data

Em finanças, ele pode ser usado para detecção de fraudes, análise de riscos e previsão de mercado. As aplicações são infinitas e estão em constante evolução à medida que novas tecnologias e técnicas de análise de dados surgem. O Big Data apresenta diversos desafios, mas o maior deles está relacionado ao gerenciamento do problema. Além disso, o processamento e análise de grandes volumes de dados faz com que seja necessário escolher plataformas ideais. Só assim, é possível assegurar questões como a escalabilidade e integração de informações.

É uma ferramenta crucial para a tomada de decisões estratégicas e o desenvolvimento de soluções inovadoras em um mundo cada vez mais orientado por dados e pela transformação digital. Atualmente, as empresas contam com ferramentas de análise que podem cruzar dados de diferentes fontes como pesquisas de mercado, relatórios de consultoria, dados internos de clientes, entre outras. Assim, fica mais fácil personalizar produtos e serviços para públicos específicos. Empresas que usam o Big Data estão sempre inovando, seja em produtos e serviços, tecnologias ou processos internos. Isso porque os insights obtidos a partir de grandes volumes de dados revelam tendências e trazem ideias criativas para as organizações. No mundo do marketing, o Big Data desempenha um papel fundamental na compreensão do comportamento do consumidor e na personalização das estratégias.

Defina os objetivos para a análise de dados

• 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.
• Elas são mais felizes por que essas resoluções são baseadas em análises, dados e relatos que ajudam na sua eficiência.
• Eram as chamadas máquinas de tabulação, que conseguiram acelerar a compilação de dados sobre cidadãos estadunidenses.
• Uma regra é certa, apenas tire conclusões após ter disponível todos os números que representam os fatos.
• Além do Big Data, o Machine Learning também é usado para combater e prevenir cibercrimes e ataques em organizações de diferentes setores.
• Mas não é apenas o tipo ou quantidade de dados que é importante, mas também o que as organizações fazem com os dados.

Eles são alimentados com uma grande quantidade de dados sobre ocorrências cibernéticas, de modo que qualquer falha de segurança é identificada rapidamente e corrigida a tempo. Para que o curso de desenvolvimento web forneça informação de qualidade, é preciso que os dados sejam verídicos. Logo, é parte do processo garantir que os dados coletados sejam autênticos e que não haja erros em seu processamento. No entanto, a capacidade de processamento desses equipamentos era mínima, se comparada ao desempenho dos algoritmos e processadores modernos. Além disso, os britânicos desenvolveram uma máquina digital de processamento de dados para decifrar códigos nazistas durante a Segunda Guerra Mundial. Já o primeiro centro de dados foi criado em 1965 nos EUA, com o intuito de controlar o pagamento de impostos e as impressões digitais da população.

Análise

Antigamente, a maior parte da informação ainda estava registrada de forma impressa, em livros, documentos e outros tipos de armazenamento físico. Big data – e a forma como as organizações gerem e obtêm informações a partir deles – estão a mudar a forma como o mundo utiliza a informação empresarial. Como os dados vêm de tantas fontes diferentes, é difícil ligar, corresponder, limpar e transformar os dados ao longo dos sistemas.