Por que e quando utilizar o Big Data?

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O Big Data é um termo que descreve um grande volume de dados diversos, complexos e que mudam rapidamente, derivados de novas fontes. Esses conjuntos de dados são usados para que as organizações possam identificar padrões, descobrir tendências e prever o comportamento do consumidor para vendas mais assertivas.

Desse modo, o Big Data não é apenas mais um fator opcional, mas um componente crítico que pode determinar os vencedores do mercado. No entanto, não é a quantidade de dados que é importante. O que mais importa é quão bem as empresas gerenciam os dados e o que fazem com eles. No artigo de hoje, saiba como:

Mas, então, o que o Big Data pode fazer?

Se você ainda está se perguntando porque incorporar o desenvolvimento de Big Data ao seu negócio, abaixo mostramos algumas razões para usá-lo:

  • Pode determinar o comportamento do usuário;
  • É capaz de realizar análises preditivas;
  • Ajuda a derivar insights para estruturar estratégias de negócios;
  • Pode conduzir processos de modo a extrair valor de conjuntos de dados.

Em outras palavras, o Big Data permite realizar um estudo adequado dos dados para que a gestão da empresa possa tomar melhores decisões sobre os rumos a seguir. 

No entanto, como a quantidade de Big Data continua aumentando exponencialmente, não é fácil analisá-la. Assim, para simplificar, é necessário entender os diferentes tipos de Big Data.

Quais são os tipos de Big Data?

O aumento do número de dispositivos, plataformas e opções de armazenamento não só aumentará o volume de dados, mas também a variedade de informações que estão por aí.

Mas nem todos os dados são criados igualmente. A maneira como você armazena e procura um número de ID em um banco de dados relacional é completamente diferente de extrair valor de um conteúdo de vídeo.

Assim, podemos classificar os dados em estruturado e não estruturado. Mas, também há um terceiro tipo de dados chamado semiestruturado.

A seguir, vamos examinar as diferenças de cada tipo:

Dados estruturados

Os dados estruturados, em sua maioria, são altamente organizados em um banco de dados relacional. Se você precisar acessar uma informação dentro do banco de dados, poderá fazê-lo facilmente com uma pesquisa rápida.

Os dados estruturados são, na verdade, muito semelhantes à linguagem de máquina, ou à única linguagem que um computador é capaz de entender. Essa informação fica armazenada perfeitamente em um campo fixo dentro de um registro ou arquivo. Um dos exemplos mais comuns de dados estruturados é algo que você vê em uma planilha.

Dados não estruturados

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 são altamente desestruturados.

Na verdade, há um consenso de 80% de todos os dados não são estruturados. Esses são os dados que não são facilmente identificáveis ​​por linguagem de máquina e não estão em conformidade com um banco de dados ou planilha padrão.

Você pode se surpreender, mas a maioria dos dados não estruturados contém, na verdade, muitos textos. Por exemplo, as mensagens de texto não são estruturadas pois, no que diz respeito às máquinas, os humanos não falam ou digitam de forma lógica.

É por isso que o aprendizado de máquina e o processamento de linguagem natural são usados ​​para dissecar linguagens humanas, gírias, jargões e muito mais.

Existem também dados não estruturados gerados por máquina, que são um pouco mais fáceis de serem processados ​​pelas máquinas. Um exemplo disso seriam as imagens de satélite que capturam as previsões do tempo.

Dados semiestruturados

O terceiro tipo de dado fica em algum lugar entre estruturados e não estruturados, também conhecidos como dados semiestruturados.

Coisas como arquivos XML ou e-mails são exemplos de dados semiestruturados porque, embora eles contenham tags como datas, horas e informações do remetente/receptor, a linguagem usada neles não é estruturada.

Big Data Analytics: analisando os dados

O software de análise de Big Data essencialmente começa onde a inteligência de negócios convencional e outras plataformas de análise param, olhando para grandes volumes de dados estruturados e, principalmente, não estruturados.

O software de Business Intelligence ajuda as empresas a tomar decisões mais calculadas, analisando dados dentro do data warehouse de uma organização. O foco do BI está mais no gerenciamento de dados e no aumento do desempenho geral e das operações.

O Big Data Analytics, por outro lado, analisa mais os dados brutos em uma tentativa de descobrir padrões, tendências de mercado e preferências do cliente para fazer previsões. Existem várias maneiras pelas quais a análise de Big Data faz isso, incluindo:

  • Análise descritiva: cria relatórios, gráficos e outras visualizações simples que permitem às empresas entender o que aconteceu em um determinado ponto;
  • Análise diagnóstica: fornece uma visão mais profunda de um problema específico, enquanto a análise descritiva é mais uma visão geral. As empresas podem usar a análise de diagnóstico para entender por que ocorreu um problema;
  • Análise preditiva: ao combinar algoritmos avançados com IA e aprendizado de máquina, as empresas podem ser capazes de prever o que provavelmente acontecerá a seguir.

Os benefícios são muitos. O Big Data Analytics ajuda as organizações a aproveitar seus dados e usá-los para identificar novas oportunidades. Assim, gerando as seguintes vantagens:

  • Economia de custos: algumas ferramentas de Big Data, como Hadoop e Cloud-Based Analytics, podem trazer vantagens de custo para os negócios, quando grandes quantidades de dados devem ser armazenadas. Essas ferramentas também ajudam a identificar maneiras mais eficientes de fazer negócios;
  • Decisões informadas: as ferramentas de Big Data podem identificar facilmente novas fontes de dados que ajudam as empresas a analisar dados imediatamente e tomar decisões rápidas com base no aprendizado;
  • Desenvolvimento de novos produtos: conhecendo as tendências e o comportamento do cliente, você pode criar produtos que atendem exatamente às necessidades do consumidor.

Em suma, o desenvolvimento do Big Data abrirá novas oportunidades para seu negócio, permitindo realizar tarefas complexas de maneira suave e sem complicações.

Para continuar aprendendo, aproveite e veja também nosso post sobre Transformação Digital e saiba os primeiros passos para começar a sua!

 

 

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