Big Data
O que é Big Data?
Big data refere-se aos grandes e diversos conjuntos de informações que crescem a taxas cada vez maiores. Ele abrange o volume de informações, a velocidade ou velocidade em que são criadas e coletadas e a variedade ou escopo dos pontos de dados que estão sendo cobertos (conhecidos como os “três v’s” do big data). O big data geralmente vem da mineração de dados e chega em vários formatos.
Principais vantagens
- 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 formato livre, menos quantificável).
- Quase todos os departamentos de uma empresa podem utilizar as descobertas da análise de big data, mas lidar com a desordem e o ruído pode representar problemas.
- Big data podem ser coletados de comentários compartilhados publicamente em redes sociais e sites, coletados voluntariamente de eletrônicos pessoais e aplicativos, por meio de questionários, compras de produtos e check-ins eletrônicos.
- O big data é mais frequentemente armazenado em bancos de dados de computador e é analisado usando um software projetado especificamente para lidar com conjuntos de dados grandes e complexos.
Como funciona o Big Data
Big data pode ser categorizado como não estruturado ou estruturado. Os dados estruturados são as 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. Inclui dados coletados de fontes de mídia social, que ajudam as instituições a coletar informações sobre as necessidades dos clientes.
Big data podem ser coletados de comentários compartilhados publicamente em redes sociais e sites, coletados voluntariamente de eletrônicos pessoais e aplicativos, por meio de questionários, compras de produtos e check-ins eletrônicos. A presença de sensores e outras entradas em dispositivos inteligentes permite que os dados sejam coletados em um amplo espectro de situações e circunstâncias.
O big data é mais frequentemente armazenado em bancos de dados de computador e é analisado usando um software projetado especificamente para lidar com conjuntos de dados grandes e complexos. Muitas empresas de software como serviço (SaaS) se especializam no gerenciamento desse tipo de dados complexos.
Os usos do Big Data
Os analistas de dados examinam a relação entre diferentes tipos de dados, como dados demográficos e histórico de compras, para determinar se existe uma correlação. Essas avaliações podem ser feitas internamente ou externamente por um terceiro que se concentra no processamento de big data em formatos digeríveis. As empresas costumam usar a avaliação de big data por esses especialistas para transformá-los em informações acionáveis.
Muitas empresas, como a Alphabet e o Facebook, usam big data para gerar receita publicitária, colocando anúncios direcionados aos usuários nas redes sociais e aqueles que navegam na web.
Quase todos os departamentos de uma empresa podem utilizar as descobertas da análise de dados, de recursos humanos e tecnologia a 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 a adoção do mercado, públicos-alvo e garantir que os clientes permaneçam satisfeitos.
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 clientes em potencial) deve permitir que as empresas ajustem melhor os produtos e os esforços de marketing para criar o mais alto nível de satisfação e repetir negócios. As empresas que coletam uma grande quantidade de dados têm a oportunidade de realizar análises mais profundas e ricas para o benefício de todas as partes interessadas.
Com a quantidade de dados pessoais disponíveis sobre indivíduos atualmente, é crucial que as empresas tomem medidas para proteger esses dados; um tópico que se tornou um grande debate no mundo online de hoje, particularmente com as muitas violações de dados que as empresas experimentaram nos últimos anos.
Embora uma análise melhor seja positiva, o big data também pode criar sobrecarga e ruído, reduzindo sua utilidade. As empresas devem lidar com grandes volumes de dados e determinar quais dados representam sinais em comparação com o ruído. Decidir o que torna os dados relevantes torna-se um fator chave.
Além disso, a natureza e o formato dos dados podem exigir tratamento especial antes de serem implementados. Os 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 de se tornarem úteis.