Big Data
Big data refere-se aos grandes e diversos conjuntos de informações que crescem a taxas cada vez maiores. Ela abrange o volume de informações, a velocidade ou velocidade na qual elas são criadas e coletadas e a variedade ou escopo dos pontos de dados cobertos. O big data geralmente vem de várias fontes e chega em vários formatos.
Como o Big Data funciona
Big data pode ser classificado como não estruturado ou estruturado. Dados estruturados consistem em informações já gerenciadas pela organização em bancos de dados e planilhas; é frequentemente de natureza numérica. Dados não estruturados são informações desorganizadas e não se enquadram em um modelo ou formato predeterminado. Ele inclui dados coletados de fontes de mídia social, que ajudam as instituições a coletar informações sobre as necessidades dos clientes.
Tradicionalmente, três Vs caracterizam o big data: o volume (quantidade) de dados, a velocidade (velocidade) em que são coletados e a variedade das informações.
O big data pode ser coletado a partir de comentários compartilhados publicamente em redes sociais e sites, coletados voluntariamente em aplicativos e eletrônicos pessoais, por meio de questionários, compras de produtos e check-ins eletrônicos. A presença de sensores e outras entradas em dispositivos inteligentes permite a coleta de dados em um amplo espectro de situações e circunstâncias.
O big data é frequentemente armazenado em bancos de dados de computadores e é analisado usando um software projetado especificamente para lidar com conjuntos de dados grandes e complexos. Muitas empresas de software como serviço (SaaS) são especializadas no gerenciamento desse tipo de dados complexos.
Os usos do big data
Os analistas de dados analisam o relacionamento entre diferentes tipos de dados, como dados demográficos e histórico de compras, para determinar se existe uma correlação. Essas avaliações podem ser feitas internamente dentro de uma empresa ou externamente por terceiros que se concentram no processamento de big data em formatos digeríveis. As empresas costumam usar a avaliação de big data por esses especialistas para transformá-lo em informação acionável.
Quase todos os departamentos de uma empresa podem utilizar as descobertas da análise de dados, desde recursos humanos e tecnologia até marketing e vendas. O objetivo do big data é aumentar a velocidade com que os produtos chegam ao mercado, reduzir a quantidade de tempo e recursos necessários para obter adoção no mercado, atingir o público-alvo e garantir que os clientes permaneçam satisfeitos.
Principais Takeaways
- Big data é uma grande quantidade de informações diversas que chegam em volumes crescentes e com velocidade cada vez maior.
- O big data pode ser estruturado (geralmente numérico, facilmente formatado e armazenado) ou não estruturado (mais de forma livre, menos quantificável).
- Quase todos os departamentos de uma empresa podem utilizar as descobertas da análise de big data, mas lidar com a bagunça e o ruído pode causar problemas.
Vantagens e desvantagens do Big Data
O aumento na quantidade de dados disponíveis apresenta oportunidades e problemas.
Em geral, ter mais dados sobre os clientes (e potenciais clientes) deve permitir que as empresas adaptem melhor seus produtos e esforços de marketing, a fim de criar o mais alto nível de satisfação e repetir negócios. As empresas capazes de coletar uma grande quantidade de dados têm a oportunidade de realizar análises mais profundas e mais ricas.
Embora uma análise melhor seja positiva, o big data também pode criar sobrecarga e ruído. As empresas precisam ser capazes de lidar com volumes maiores de dados, enquanto determinam quais dados representam sinais em comparação com o ruído. Determinar o que torna os dados relevantes se torna um fator-chave.
Além disso, a natureza e o formato dos dados podem exigir um tratamento especial antes de serem adotados. Dados estruturados, consistindo em valores numéricos, podem ser facilmente armazenados e classificados. Dados não estruturados, como e-mails, vídeos e documentos de texto, podem exigir a aplicação de técnicas mais sofisticadas antes que se tornem úteis.
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