O\u00a0Big Data \u00e9 um termo que descreve um grande volume de dados diversos, complexos e que mudam rapidamente, derivados de novas fontes.\u00a0Esses conjuntos de dados s\u00e3o usados para que as organiza\u00e7\u00f5es possam identificar padr\u00f5es, descobrir tend\u00eancias e prever o comportamento do consumidor para vendas mais assertivas.<\/p>\n
Desse modo, o\u00a0Big Data n\u00e3o \u00e9 apenas mais um fator opcional, mas um componente cr\u00edtico que pode determinar os vencedores do mercado. No entanto, n\u00e3o \u00e9 a quantidade de dados que \u00e9 importante. O que mais importa \u00e9 qu\u00e3o bem as empresas gerenciam os dados e o que fazem com eles. No artigo de hoje, saiba como:<\/p>\n
Se voc\u00ea ainda est\u00e1 se perguntando porque incorporar o desenvolvimento de Big Data ao seu neg\u00f3cio, abaixo mostramos algumas raz\u00f5es para us\u00e1-lo:<\/p>\n
Em outras palavras, o Big Data permite realizar um estudo adequado dos dados para que a gest\u00e3o da empresa possa tomar melhores decis\u00f5es sobre os rumos a seguir.<\/p>\n
No entanto, como a quantidade de Big Data continua aumentando exponencialmente, n\u00e3o \u00e9 f\u00e1cil analis\u00e1-la.\u00a0Assim, para simplificar, \u00e9 necess\u00e1rio entender os diferentes tipos de Big Data.<\/p>\n
O aumento do n\u00famero\u00a0de dispositivos, plataformas e op\u00e7\u00f5es de armazenamento n\u00e3o s\u00f3 aumentar\u00e1 o volume de dados, mas tamb\u00e9m a variedade de informa\u00e7\u00f5es\u00a0que est\u00e3o por a\u00ed.<\/p>\n
Mas nem todos os dados s\u00e3o criados igualmente. A\u00a0maneira como voc\u00ea armazena e procura um n\u00famero de ID em um banco de dados relacional \u00e9 completamente diferente de extrair valor de um conte\u00fado de v\u00eddeo.<\/p>\n
Assim, podemos classificar os dados em estruturado e\u00a0n\u00e3o estruturado. Mas, tamb\u00e9m h\u00e1 um terceiro tipo de dados chamado semiestruturado.<\/p>\n
A seguir, vamos examinar as diferen\u00e7as de cada tipo:<\/p>\n
Os dados estruturados, em sua maioria, s\u00e3o altamente organizados em um banco de dados relacional. Se voc\u00ea precisar acessar uma informa\u00e7\u00e3o dentro do banco de dados, poder\u00e1 faz\u00ea-lo facilmente com uma pesquisa r\u00e1pida.<\/p>\n
Os dados estruturados s\u00e3o, na verdade, muito semelhantes \u00e0 linguagem de m\u00e1quina, ou \u00e0\u00a0\u00fanica linguagem que um computador \u00e9 capaz de entender. Essa informa\u00e7\u00e3o\u00a0fica armazenada\u00a0perfeitamente em um campo fixo dentro de um registro ou arquivo. Um dos exemplos mais comuns de dados estruturados \u00e9 algo que voc\u00ea v\u00ea em uma planilha.<\/p>\n
Seria bom se todos os dados pudessem ser estruturados de forma organizada, mas os dados gerados por humanos, como fotos nas redes sociais, correios de voz, mensagens de texto e muito mais\u00a0s\u00e3o altamente desestruturados.<\/p>\n
Na verdade, h\u00e1 um consenso de 80% de todos os dados n\u00e3o s\u00e3o estruturados. Esses s\u00e3o os\u00a0dados que n\u00e3o s\u00e3o facilmente identific\u00e1veis \u200b\u200bpor linguagem de m\u00e1quina e n\u00e3o est\u00e3o em conformidade com um banco de dados ou planilha padr\u00e3o.<\/p>\n
Voc\u00ea pode se surpreender, mas a maioria dos dados n\u00e3o estruturados cont\u00e9m, na verdade, muitos textos. Por exemplo, as mensagens de texto n\u00e3o s\u00e3o estruturadas pois, no que diz respeito \u00e0s m\u00e1quinas, os humanos n\u00e3o falam ou digitam de forma l\u00f3gica.<\/p>\n
\u00c9 por isso que o aprendizado de m\u00e1quina e o processamento de linguagem natural s\u00e3o usados \u200b\u200bpara dissecar linguagens humanas, g\u00edrias, jarg\u00f5es e muito mais.<\/p>\n
Existem tamb\u00e9m dados n\u00e3o estruturados gerados por m\u00e1quina, que s\u00e3o um pouco mais f\u00e1ceis de serem processados \u200b\u200bpelas m\u00e1quinas. Um exemplo disso seriam as imagens de sat\u00e9lite que capturam as previs\u00f5es do tempo.<\/p>\n
O terceiro tipo de dado\u00a0fica em algum lugar entre estruturados e n\u00e3o estruturados, tamb\u00e9m conhecidos como dados semiestruturados.<\/p>\n
Coisas como arquivos XML ou e-mails s\u00e3o exemplos de dados semiestruturados\u00a0porque, embora eles contenham tags como datas, horas e informa\u00e7\u00f5es do remetente\/receptor, a linguagem usada neles n\u00e3o \u00e9 estruturada.<\/p>\n
O software de an\u00e1lise de Big Data essencialmente come\u00e7a onde a intelig\u00eancia de neg\u00f3cios convencional e outras plataformas de an\u00e1lise param, olhando para grandes volumes de dados estruturados e, principalmente, n\u00e3o estruturados.<\/p>\n
O software de Business Intelligence ajuda as empresas a tomar decis\u00f5es mais calculadas, analisando dados dentro do data warehouse de uma organiza\u00e7\u00e3o. O foco do BI est\u00e1 mais no gerenciamento de dados e no aumento do desempenho geral e das opera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
O Big Data Analytics, por outro lado, analisa mais os dados brutos em uma tentativa de descobrir padr\u00f5es, tend\u00eancias de mercado e prefer\u00eancias do cliente para fazer previs\u00f5es. Existem v\u00e1rias maneiras pelas quais a an\u00e1lise de Big Data faz isso, incluindo:<\/p>\n
Os benef\u00edcios\u00a0s\u00e3o muitos. O Big Data Analytics ajuda as organiza\u00e7\u00f5es a aproveitar seus dados e us\u00e1-los para identificar novas oportunidades. Assim,\u00a0gerando as seguintes vantagens:<\/p>\n
Em suma,\u00a0o desenvolvimento do Big Data abrir\u00e1 novas oportunidades para seu neg\u00f3cio, permitindo realizar tarefas complexas de maneira suave e sem complica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Para continuar aprendendo, aproveite e veja tamb\u00e9m nosso post sobre\u00a0Transforma\u00e7\u00e3o Digital<\/a>\u00a0e saiba os primeiros passos para come\u00e7ar a sua!<\/p>\n O\u00a0Big Data \u00e9 um termo que descreve um grande volume de dados diversos, complexos e que mudam rapidamente, derivados de novas fontes.\u00a0Esses conjuntos de dados s\u00e3o usados para que as organiza\u00e7\u00f5es possam identificar padr\u00f5es, descobrir tend\u00eancias e prever o comportamento do consumidor para vendas mais assertivas. Desse modo, o\u00a0Big Data n\u00e3o \u00e9 apenas mais um […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1855,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[51],"tags":[54],"class_list":["post-1854","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","tag-big-data"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.kron.digital\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1854","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.kron.digital\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.kron.digital\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kron.digital\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kron.digital\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1854"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.kron.digital\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1854\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1942,"href":"https:\/\/www.kron.digital\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1854\/revisions\/1942"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kron.digital\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1855"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.kron.digital\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1854"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kron.digital\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1854"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kron.digital\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1854"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Conte\u00fados relacionados:<\/h3>\n
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