Certamente, você tem ouvido muito a expressão Big Data por aí, já que atualmente, chamamos de big data conjuntos de dados grandes ou complexos demais para serem analisados por sistemas de processamento tradicionais.
A cada segundo, uma grande quantidade de dados é gerada em todo o mundo, por meio dos telefones celulares e de outros dispositivos tecnológicos que usamos no dia a dia.
Processar e cruzar todas essas informações pode ser de grande valia para o seu negócio. Por meio delas, é possível conhecer melhor o mercado, os seus clientes e melhorar os processos de produção, logística e vendas de sua empresa.
Os 3 Vs do big data
Os sistemas que processam e armazenam big data se tornaram um componente comum das arquiteturas de gerenciamento de dados nas organizações, combinados com ferramentas que oferecem suporte ao uso de analítica de big data. O big data costuma ser caracterizado pelos três Vs:
- o grande VOLUME de dados em muitos ambientes;
- a grande VARIEDADE de tipos de dados frequentemente armazenados em sistemas de big data; e
- a VELOCIDADE na qual muitos dos dados são gerados, coletados e processados.
Essas características foram identificadas pela primeira vez em 2001 pelo norte-americano Doug Laney, então analista da empresa de consultoria Meta Group Inc. Mais recentemente, vários outros Vs foram adicionados às diferentes descrições de big data, incluindo veracidade, valor e variabilidade.
Embora big data não seja igual a nenhum volume específico de dados, as implantações de big data geralmente envolvem terabytes, petabytes e até exabytes de dados gerados e coletados ao longo do tempo.
O big data na ciência e nos negócios
As empresas usam big data em seus sistemas para melhorar as operações, fornecer melhor atendimento ao cliente, criar campanhas de marketing personalizadas e realizar outras ações que podem aumentar a receita e os lucros. As empresas que o usam de forma eficaz detêm uma vantagem competitiva potencial sobre aquelas que não o fazem, porque são capazes de tomar decisões de negócios mais rápidas e informadas.
Por exemplo, o big data fornece informações valiosas sobre os clientes que as empresas podem usar para refinar seu marketing, publicidade e promoções, a fim de aumentar o envolvimento do cliente e as taxas de conversão. Os dados históricos e em tempo real podem ser analisados para avaliar a evolução das preferências dos consumidores ou compradores corporativos, permitindo que as empresas se tornem mais responsivas aos desejos e necessidades dos clientes.
Big data também é usado por pesquisadores e cientistas para identificar sinais de doenças e fatores de risco e por médicos para ajudar a diagnosticar doenças e condições médicas em pacientes. Além disso, uma combinação de dados de registros eletrônicos de saúde, sites de mídia social, a web e outras fontes fornece a organizações de saúde e agências governamentais informações atualizadas sobre ameaças ou surtos de doenças infecciosas.
No setor de energia, o big data ajuda as empresas de petróleo e gás a identificar locais de perfuração em potencial e monitorar as operações de oleodutos; da mesma forma, as concessionárias o usam para rastrear redes elétricas.
A origem do big data
Big data vem de uma miríade de fontes, entre elas, sistemas de processamento de transações, bancos de dados de clientes, documentos, e-mails, registros médicos, logs de fluxo de cliques da Internet, aplicativos móveis e redes sociais. Ele também inclui dados gerados por máquina, como arquivos de log de rede e de servidor e dados de sensores em máquinas de manufatura, equipamentos industriais e dispositivos de internet das coisas.
Além de dados de sistemas internos, os ambientes de big data geralmente incorporam dados externos sobre consumidores, mercados financeiros, condições meteorológicas e de tráfego, informações geográficas, pesquisas científicas e muito mais. Imagens, vídeos e arquivos de áudio também são formas de big data, e muitos aplicativos de big data envolvem dados de streaming que são processados e coletados continuamente.
Como funciona a análise de big data
Para obter resultados válidos e relevantes de aplicativos analíticos de big data, os cientistas de dados e outros analistas devem ter uma compreensão detalhada dos dados disponíveis e uma noção do que estão procurando neles.
Depois que os dados são coletados e preparados para análise, várias disciplinas de ciência de dados e análises avançadas podem ser aplicadas, entre elas machine learning (aprendizado de máquina), deep learning (aprendizado profundo), modelagem preditiva, mineração de dados, análise estatística, análise de streaming etc.
Usando dados do cliente como exemplo, os diferentes ramos de análise que podem ser feitos com conjuntos de big data podem incluir:
Análise comparativa – examina as métricas de comportamento do cliente e o envolvimento do cliente em tempo real para comparar os produtos, serviços e marca de uma empresa com os de seus concorrentes.
Segmentação nas redes sociais – analisa o que as pessoas estão dizendo nas mídias sociais sobre um negócio ou produto, o que pode ajudar a identificar problemas potenciais e públicos-alvo para campanhas de marketing.
Análise de marketing – fornece informações que podem ser usadas para melhorar as campanhas de marketing e ofertas promocionais de produtos, serviços e iniciativas de negócios.
Análise de sentimentos – dados coletados sobre os clientes podem ser analisados para revelar como eles se sentem em relação a uma empresa ou marca, os níveis de satisfação do cliente, problemas potenciais e como o atendimento ao cliente pode ser melhorado.
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