A análise de big data abriu as portas para uma melhor tomada de decisões para as empresas. Os dados vêm em vários tamanhos e formatos, mas com big data, há maiores possibilidades de análise. É seguro dizer que todas as empresas dependem de algum tipo de dados para operar. No entanto, muitas empresas lutam com a aplicação de big data para transformá-los em insights úteis.
Com a ajuda de ferramentas de automação de software e seus recursos de análise muitas vezes inerentes, sua organização pode se beneficiar do big data de diversas maneiras. Veremos tudo o que você precisa saber sobre big data e como você pode usá-lo para aumentar sua eficiência, reduzir custos e responder a questões críticas de negócios.
O que é Big Data?
Quando os dados são grandes demais para um banco de dados relacional tradicional (ou em termos simples, uma estrutura de tabela) capturar e processar dentro de um tempo tolerável, então eles podem ser considerados big data. Big data pode ser definido como tendo qualquer uma das seguintes características: alta variedade (natureza dos dados, sejam imagens, texto, etc.), alto volume (a quantidade de dados), alta velocidade (a velocidade com que os dados são gerados e processados) ou veracidade (qualidade e valor dos dados).
Big data pode incluir dados estruturados e não estruturados, mas é mais provável que seja usado em dados não estruturados. Os dados estruturados são organizados e facilmente pesquisáveis porque seguem padrões. Os dados não estruturados podem ser agrupados como “todo o resto”, que pode vir de postagens em mídias sociais, e-mails, comunicação por bate-papo, áudio e vídeo, etc. Ferramentas de mineração de dados podem ser usadas para transformar dados não estruturados em dados estruturados. É necessário utilizar ferramentas para dados não estruturados porque muitas vezes podem incluir informações cruciais. Não só o seu valor é elevado quando adequadamente compreendido, como os dados não estruturados constituem a maioria de todos os dados existentes, representando cerca de 80% ou mais dos dados empresariais.
O tamanho do big data está mudando e se expandindo continuamente à medida que mais dados ficam disponíveis diariamente. Dito isto, o big data requer tecnologia e técnicas avançadas para limpar, mapear, armazenar, gerenciar e manipular para recuperar insights. História da Big Data Analytics e o que é Data Analytics
História do Big Data e o que é análise de dados
A análise de dados não é de forma alguma um conceito novo. No entanto, é algo que evolui e progride à medida que o tempo, a tecnologia e o acesso à informação se expandem. Na década de 1950, as empresas utilizavam dados de planilhas, por exemplo. A ideia de análise de big data começou a surgir na década de 1990, antes do termo big data ser cunhado. No início dos anos 2000, o Gartner anexou a definição dos 3 V ao big data, nomeadamente volume, variedade e veracidade.
Graças aos engenheiros do Yahoo, em 2006, foi criado o Hadoop, que é uma estrutura de código aberto usada para alimentar aplicativos de big data em uma plataforma. É aqui que reside a diferença significativa entre dados tradicionais e big data. Depois disso, as empresas e engenheiros de software trabalharam para maximizar a eficiência das ferramentas disponíveis no mercado para processar, armazenar, transformar e utilizar big data para processos de tomada de decisões de negócios e insights valiosos.
Hoje em dia, as organizações podem executar clusters Hadoop na nuvem, o que significa que as empresas podem recorrer à análise de big data conforme necessário. Tornou-se uma ferramenta necessária para negócios de sucesso. Veremos o porquê.
Tipos de análise de Big Data
Quanto mais dados você tiver, mais oportunidades significativas terá de obter insights. Quatro métodos analíticos básicos podem ser aplicados ao big data, a saber:
- Análise prescritiva: A análise prescritiva é usada para ajudar a automatizar a tomada de decisões e ações. Ele usa redes neurais, dados anteriores e heurísticas para recomendar a melhor ação com base na otimização de resultados.
- Análise preditiva: A análise preditiva usa aprendizado de máquina para reconhecer padrões e responder a perguntas como e por que sobre o que pode ocorrer, dada qualquer escolha de ação.
- Análise descritiva: Com os dados recebidos, a análise descritiva pode ser usada para responder ao que aconteceu no passado. Fornece uma boa visão geral do que já ocorreu para garantir que os líderes tomem as melhores decisões no futuro.
- Análise de diagnóstico: Para aprofundar a análise descritiva, a análise diagnóstica responde às perguntas sobre por que algo aconteceu. Envolve o uso de um painel e permite que os líderes empresariais eliminem pontos cegos analíticos através do uso de dados adicionais e identifiquem quais ações devem ser tomadas.
Importância da análise e benefícios de Big Data
A coleta de dados nas empresas é constante. Mas, se você tem todas essas informações e não tem como usá-las, provavelmente está perdendo tempo, energia e espaço. Com o uso da análise de big data, sua organização pode transformar dados brutos e dados qualitativos em informações a serem usadas e aplicadas na tomada de decisões.
O big data funciona em tempo real, por isso pode agilizar os processos dentro de uma organização e fornecer um novo nível de agilidade. A análise de big data permite facilmente que uma empresa se concentre apenas nos dados que são relevantes para suas operações atuais. Isto permitirá às empresas otimizar processos, reduzir custos, aumentar a satisfação do cliente e destacar áreas de melhoria.
Empresas de praticamente todos os setores podem se beneficiar da análise de big data. Por exemplo, no setor bancário, a análise de big data pode ajudar a detectar fraudes precocemente ou ajudar um banco a tomar decisões financeiras informadas. Para os fabricantes, a análise de dados e o aprendizado de máquina podem detectar falhas de máquinas antes que elas aconteçam e dar à empresa uma vantagem competitiva para otimizar as operações. No varejo, a análise de big data oferece insights sobre os comportamentos e preferências dos clientes, o que pode facilitar o aumento do valor da vida útil de um cliente ou a retenção de clientes. A lista é infinita sobre o que a análise de big data pode fazer por todas as empresas.
Usos e desafios do Big Data Analytics
Qualquer coisa em grande volume pode rapidamente se tornar difícil de gerenciar. Isto é particularmente verdadeiro no caso dos dados porque requerem armazenamento seguro e acesso imediato. No entanto, quando os dados chegam a uma organização em velocidades recordes, sem nenhum processo predeterminado de coleta, armazenamento ou transformação, eles podem rapidamente se tornar incontroláveis.
Muitas organizações relatam enfrentar os seguintes desafios quando se trata de análise de big data (mas não se preocupe, soluções de software como o SolveXia podem resolver todos esses desafios!):
- Crescimento: Com a rápida quantidade de dados que uma empresa coleta diariamente, muitas organizações não sabem o que fazer com eles. Eles não apenas não têm certeza sobre onde armazenar todos os dados, mas a grande questão é quais dados são úteis para obter insights.
- Informações oportunas: A capacidade de analisar rapidamente grandes quantidades de dados não pode ser ser feito com métodos tradicionais. Antes das soluções de automação, as pessoas tinham que transformar manualmente os dados em informações utilizáveis. O processo era demorado, cheio de erros e também caro. Isso ocorre porque você precisaria de especialistas ou programadores para codificar o processo. Agora, você pode obter insights oportunos usando soluções avançadas de IA e automação.
- Armazenar: Big data ocupa terabytes e zettabytes de espaço. Quer você opte por manter esses dados no local ou na nuvem, há um preço pelo serviço. Como tal, faz sentido saber quais dados valem a pena armazenar e o que é considerado apenas ruído.
- Segurança: Cada dado é valioso e pode conter informações importantes em nome de seus clientes e negócios. Como tal, ele precisa ser protegido com segurança e protegido contra hackers.
- Mudar a gestão: Fazer com que todos participem na análise de dados e na padronização de processos para fazê-lo prontamente nem sempre é uma tarefa fácil, porque muitas vezes envolve mudar coisas de como “sempre foram feitas”.
No entanto, suponha que você possa implementar uma solução de automação fácil de usar. Nesse caso, toda a equipe pode se beneficiar, pois eliminará o trabalho manual na forma de tarefas demoradas e repetitivas. Em vez disso, o sistema de automação pode gerenciar a coleta, organização, mineração e manipulação de dados para que sua equipe possa se concentrar no trabalho analítico de alto nível.
Com controles de acesso, você pode atribuir funções de usuário e garantir que qualquer parte interessada relevante tenha acesso às informações necessárias para otimizar seu fluxo de trabalho. Todos os dados são armazenados com segurança em um sistema centralizado de nível bancário.
Como funciona o Big Data Analytics e principais tecnologias (automação)
O que acontece nos bastidores para que a análise de big data funcione é complicado. Mas, as principais tecnologias que potencializam a análise (e automação) de big data incluem:
- Aprendizado de máquina: O aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial que treina uma máquina para reconhecer padrões e automatizar modelos que podem analisar rapidamente grandes conjuntos de dados. Sem ser programada, a própria máquina pode acessar os dados e usá-los para aprender e aprimorar seus algoritmos.
- Gestão de dados: Para que os dados sejam úteis e analisados, devem ser de alta qualidade e bem governados. O gerenciamento de dados é o guarda-chuva sob o qual residem todas as disciplinas que trabalham para gerenciar dados e torná-los um recurso valioso. Os sistemas de gerenciamento de dados estabelecem processos que podem ser repetidos ad infinitum para construir e manter a qualidade dos dados.
- Mineração de dados: Com grandes quantidades de dados, a mineração de dados ajuda a encontrar padrões e focar apenas nas informações que são relevantes para avaliar para responder a questões de negócios complexas. A mineração de dados funciona extraindo informações adicionais dos dados disponíveis. Então, é um método para gerar novos dados. Envolve aprendizado de máquina, sistemas de banco de dados e estatísticas para funcionar.
- Análise na memória: Em vez de extrair dados de um disco rígido, os sistemas podem contar com dados da memória do sistema. Isso permite que as organizações permaneçam ágeis e apliquem dados rapidamente a cenários iterativos e analíticos. Essa metodologia de Business Intelligence aumenta a velocidade de consulta de dados.
Emergência, crescimento, tendências e melhores práticas de análise de Big Data
Junto com o big data, a análise, a tecnologia e as melhores práticas de big data mudam todos os dias para otimizar o uso de dados para insights de negócios. Algumas tendências que os especialistas notaram que estão ocorrendo são:
- Aprendizado profundo
- O uso de análises na memória
- Análise de big data na nuvem
- Maior análise preditiva
- SQL no Hadoop está se tornando mais rápido
- NoSQL mais forte
- Aprendizado de máquina
- Modelos de previsão
Quando antes você tinha que contratar uma equipe de analistas de dados e especialistas em TI dispendiosos para implementar, configurar e treinar outras pessoas, as empresas de software de automação estão oferecendo esses benefícios e muito mais como soluções prontas para uso. Isso significa que, sem a necessidade de codificação e recursos intuitivos, você pode aproveitar a tecnologia e as ferramentas de automação para colher benefícios imediatamente.
As soluções de automação coletam dados, armazenam dados com segurança e podem combinar dados de diferentes fontes em um sistema centralizado. Isso significa que você pode dizer adeus às planilhas díspares que correm o risco de serem salvas e nunca mais usadas. Quando sua equipe está equipada com uma solução de automação, você pode definir controles de acesso. Dessa forma, qualquer pessoa que precise acessar insights e informações oportunas pode fazê-lo em tempo real. Os dados são exibidos visualmente de forma organizada para que os executivos e as partes interessadas possam usar os insights dos dados para a tomada de decisões.
O resultado final
Todos os líderes empresariais desejam a mesma coisa: saber que estão tomando a decisão certa. Com big data e análises e ferramentas de big data, você pode pegar informações aparentemente sem sentido e transformá-las em insights.
Ferramentas de automação como o SolveXia possibilitam armazenar dados em um local centralizado, aproveitar dados para modelos e processos, prever resultados futuros com base nas decisões de hoje e aderir à conformidade e às regulamentações.
