O que é Big Data e por que é importante – O guia definitivo para Big Data

Big Data é uma ideia inovadora que lida com as grandes quantidades de dados presentes no mundo de hoje. Se você não tem ideia de como as empresas de big data lidam com grandes quantidades de dados, leia este guia para saber tudo sobre os serviços de análise de big data e as principais empresas de big data de 2022.

Atualmente, vários aplicativos sociais estão disponíveis, levando à assimilação massiva de dados todos os dias. Não há dúvida de que os usuários diários se conectam nas mídias sociais e compartilham dados. Até mesmo todas as empresas e empresas compartilham dados confidenciais em todo o mundo. Não se engane pensando que os dados estarão em volumes limitados. Você já se perguntou como empresas e usuários de big data lidam com grandes quantidades de dados? Aqui entra o Big Data. Este blog esclarecerá todos os aspectos relacionados a big data, serviços de análise de big data e principais empresas de big data de 2022. Mas primeiro, vamos entender o que é big data.

Big Data - Um breve resumo

De acordo com o Gartner, big data são dados de ativos com uma grande quantidade, velocidade e variedade que precisam de tipos exclusivos e econômicos de processamento de dados para melhor interpretação e processo de tomada de decisão. Assim, Big Data refere-se a volumes de dados intrincados e enormes que devem ser processados ​​e avaliados para obter informações úteis.

Big data refere-se a dados muito volumosos para um dispositivo físico armazenar e processar. Em vez disso, o termo refere-se a sistemas em nuvem que permitem que muitas máquinas se combinem em um único recurso. Por exemplo, a inteligência artificial reconhece coisas, pessoas e emoções analisando bilhões de fotografias públicas das mídias sociais. Da mesma forma, um mecanismo de publicidade digital filtra bilhões de conteúdos para encontrar anúncios relevantes para eles.

Tipos de Big Data

As seguintes categorias de big data são relevantes em todos os níveis de análise. Ao trabalhar com grandes quantidades de dados, as empresas de análise de big data devem primeiro entender de onde vêm os dados originais e como processá-los antes de serem avaliados.

Portanto, a extração de dados deve ser rápida para que o projeto valha a pena. Vejamos os diferentes tipos de big data conforme você entendeu o significado de big data.

Estruturada

Dados estruturados são convenientes para lidar com dados massivos. É bem organizado, com dimensões determinadas por parâmetros pré-determinados que auxiliam no processamento, armazenamento e recuperação de dados. Além disso, refere-se ao material ordenadamente retido e recuperado rapidamente de um banco de dados usando métodos fáceis de mecanismos de pesquisa.

Por exemplo, as tabelas de funcionários projetadas estão em um banco de dados da empresa para organizar detalhes de funcionários, funções de trabalho, salário e outras informações.

Não estruturado

Todos os dados não são cuidadosamente selecionados e classificados como dados estruturados. De acordo com o estudo, apenas cerca de 20% de todos os dados estão sob dados estruturados. Dados não estruturados são o tipo de dados que não possui uma forma ou padrão específico. Enquanto os dados estruturados aceleram o processo, os dados não estruturados levam tempo e esforço.

Assim, processar e analisar dados não estruturados torna-se incrivelmente difícil e demorado. Quase todas as ações que você realiza com um computador resultam na criação de dados não estruturados. Ninguém está ditando seus telefonemas ou adicionando tags significativas a cada tweet que escrevem.

Semi-estruturado

Esse tipo de dados é uma mistura de dados estruturados e não estruturados. Na maioria das vezes, ele converte em dados não estruturados com metadados. Primeiro, ele é criado, como hora, local, carimbo de identificação do dispositivo, e-mail ou uma tag semântica posteriormente nos dados.

Mais especificamente, inclui dados que, embora não categorizados em um determinado repositório (banco de dados), possuem informações essenciais ou tags que separam diferentes partes dentro dos dados.

Bem, é tudo sobre os diferentes tipos de big data.

Impacto do Big Data no Crescimento dos Negócios

Big data impacta as empresas para gerenciar grandes quantidades de dados com mais eficiência. De acordo com o estudo da Grand View Research Inc, o big data atingiria US$ 123,23 bilhões até 2025. Como resultado, as empresas de análise de big data encontrarão verdades ocultas às quais seus rivais não têm acesso ao valor que podem coletar da infraestrutura de dados e clientes. Assim, as empresas estão reestruturando sua arquitetura de dados, mesclando dados e erradicando técnicas antigas. Os motivos pelos quais os negócios usam big data são os seguintes:

• As empresas visam melhorar o suporte ao cliente com big data, o que ajuda a aumentar os lucros. Além disso, várias empresas querem melhorar suas relações com os clientes. Outros objetivos envolvem um bom marketing direcionado, economia de custos e maior eficiência operacional.
• Os aplicativos de big data permitem que as empresas armazenem grandes quantidades de dados enquanto economizam dinheiro. A inteligência baseada em nuvem e o Hadoop são dois exemplos dessa tecnologia. Eles ajudam as empresas a analisar dados e tomar melhores decisões. Além disso, as violações de dados exigem maior proteção, que a tecnologia pode fornecer. Como resultado, o big data melhora as organizações social e economicamente. Assim, vários órgãos governamentais desenvolveram políticas para incentivar o crescimento do big data.
• A automação de processos robóticos aumenta a produtividade operacional com a ajuda de big data. Grandes quantidades de dados em tempo real podem ser examinadas uma vez e integradas às operações de negócios para a tomada de decisões automatizada. Além disso, a coleta e o armazenamento de dados são automatizados com infraestrutura de TI escalável e custos mais baixos de serviços em nuvem.
• O big data também revela oportunidades de negócios não descobertas anteriormente devido à incapacidade de avaliar grandes quantidades de dados. Mesmo conjuntos de dados complexos podem criar novos produtos ou reformular os existentes. No mundo da competição, os dados proprietários se tornam extremamente valiosos.
• As empresas agora podem avaliar as informações instantaneamente e tomar decisões inteligentes e sábias devido à tecnologia de análise de dados rápida para calcular novas fontes de dados.

Casos de uso de empresas de big data

Vários problemas de negócios e casos de uso se beneficiam dos serviços de análise de big data. Abaixo estão listados alguns casos:

Análise do cliente

As grandes empresas analisam os dados dos clientes para melhorar a experiência, as conversões e a retenção do cliente.

Prevenção de Fraudes

Big data ajuda a detectar transações e padrões maliciosos dentro da empresa. Podem indicar comportamento fraudulento, bem como a mitigação de riscos.

Otimização de preço

A análise de big data ajuda as empresas a otimizar seus preços de produtos e serviços, resultando em aumento de receita.

Análise Operacional

Muitas empresas desejam melhorar seu desempenho operacional e usar melhor seus ativos.

Como resultado, as empresas podem usar a análise de big data para liberar métodos para executar com mais eficiência e aumentar o desempenho.

Principais empresas de análise de Big Data de 2022

Toda grande empresa usa big data. Ele ajuda as empresas a fazer melhores julgamentos em menos tempo, tornando seus trabalhos mais acessíveis e lucrativos. Mesmo dados enormes permitem que as empresas entendam melhor as necessidades de seus clientes e participem de conversas individuais em tempo real com eles. Vamos ver as principais empresas de big data de 2022 que implementarão big data em suas operações.

Amazonas

A Amazon é uma varejista online pioneira. Eles acompanham cada bit de informação sobre seus compradores para descobrir como eles gastam seu dinheiro em produtos específicos. Esses dados são coletados para alimentar algoritmos de publicidade de mídia social que melhoram as interações com o cliente, propõem itens, aprimoram a experiência e os serviços do consumidor e muito mais.

Google

As empresas de análise de big data Google descobrem o que os usuários querem com a ajuda de big data. Primeiro, com base no histórico de pesquisa, geografia e tendências, o Google obtém as preferências do usuário. Em seguida, ele passa por um algoritmo que realiza estimativas sofisticadas e, em seguida, o Google exibe as listas indexadas classificadas ou colocadas com base em importância e autoridade para atender às necessidades dos consumidores.

Por fim, o Google mostra resultados de pesquisa classificados em relação à relevância personalizados para as necessidades dos usuários. Sites indexados, ferramentas de filtragem, feeds em tempo real, páginas de dados gráficos, pesquisa textual e estrutural, tradutor do google e outras tecnologias entendem melhor os requisitos do cliente.

Netflix

A Netflix coleta informações para entender melhor os requisitos, escolhas e padrões de preferência dos usuários. Mais tarde, o big data antecipa o que cada usuário gosta e cria listas de recomendação de conteúdo personalizadas. A Netflix chegou ao ponto de agora desenvolver conteúdo original para seus assinantes.

Os dados são o elemento-chave que alimenta seus algoritmos de recomendação e decisões de criação de conteúdo. A empresa usa uma variedade de pontos de dados, incluindo títulos vistos, classificações de usuários, gêneros favoritos e com que frequência os espectadores pausam a reprodução.

Expresso americano

Essa empresa de cartão de crédito verifica grandes quantidades de dados do consumidor para identificar características que possam indicar a fidelidade do usuário. Ele também usa Big Data para criar modelos preditivos complexos para examinar transações anteriores e 115 outros elementos para antecipar o desgaste do cliente. Como resultado, a American Express pode detectar 24% das contas de clientes com probabilidade de fechar em breve usando soluções e recursos de Big Data.

Quebrando os V's de big data

Os “ 5 V's do Big Data ” são cinco propriedades fundamentais do big data que auxiliam na melhor compreensão das partes essenciais do big data. Vamos analisar os 5 Vs do big data, que ajudam as empresas a descobrir como o Big Data funciona melhor para elas.

1. Velocidade

A taxa na qual os dados são gerados e transferidos é conhecida como velocidade. Essa velocidade aumenta à medida que as tecnologias de rede e o hardware melhoram, permitindo que as empresas gravem mais pontos de dados simultaneamente.

Por exemplo, vários dispositivos de saúde estão agora disponíveis para monitorar pacientes e coletar dados no setor de saúde. Assim, os dados obtidos de dispositivos médicos hospitalares para dispositivos vestíveis devem ser rapidamente entregues e analisados.

2. Volume

Volume refere-se à quantidade de dados coletados. Portanto, a magnitude exata do big data é determinada pelas informações adquiridas. Por exemplo; Se comparado aos dados de comércio eletrônico de uma pequena empresa, a análise de clientes do banco de dados Netflix será enorme. Ambos, no entanto, podem ser considerados Big Data porque reúnem grandes quantidades de dados.

3. Variedade

O termo “variedade” refere-se à ampla gama de tipos de dados disponíveis. Por exemplo, uma organização pode obter dados de várias fontes, cada uma com um valor diferente.

Pode estar dentro e fora de uma organização. Por exemplo, pode incluir a execução de análise de sentimento em uma revisão de produto para identificar positivo ou negativo. Big data pode ajudar a conhecer rapidamente uma pontuação de “% de avaliações positivas”.

4. Valor

O valor dos dados coletados é conhecido como valor. Alguns dos Big Data de uma empresa podem ser fúteis para fazer escolhas ou alcançar resultados. Por outro lado, uma empresa pode adquirir e manter enormes quantidades de dados que não têm valor para fins de conformidade.

No entanto, para coletar voluntariamente Big Data, uma empresa deve analisar precisamente quais dados são coletados e como eles podem ser úteis para a empresa. Pode ser aconselhável interromper a coleta de informações se os dados tiverem pouca utilidade agora ou nos próximos dias. Dados que não são úteis podem ser uma fonte de distração.

5. Veracidade

A qualidade ou confiabilidade dos dados é conhecida como veracidade. É inútil coletar Big Data se você não tiver certeza da precisão da análise resultante. Geralmente, a veracidade descreve o nível de garantia nos dados coletados. Infelizmente, os dados acabam sendo confusos e confusos para usar às vezes.

Se a informação estiver faltando, um enorme volume de dados pode produzir mais caos do que soluções. Por exemplo, se você inserir todos os dados do pedido, principalmente compras fraudulentas ou canceladas, não poderá confiar no estudo de taxa de conversão de comércio eletrônico porque ele aumentou artificialmente.

Big Data: Qual é o futuro?

Nos próximos anos, o mercado de big data provavelmente se multiplicará. Um motivo significativo é o rápido crescimento de dados organizados e não estruturados. O aumento do domínio da tecnologia em todos os aspectos da vida e o uso generalizado de telefones celulares são vários outros fatores. Isso leva à geração de quantidades mais significativas de dados. Durante o período de projeção, a crescente necessidade de análise de dados aumentará a demanda por big data. Além disso, devido ao aumento das margens de lucro, o número de negócios digitais no setor está crescendo.

Outros setores, como saúde, finanças e energia, dependem fortemente de serviços de análise de big data para melhorar a experiência do cliente. Por exemplo, as empresas internacionais de análise de big data de varejo ganharam US$ 4,85 bilhões em 2020 e crescerão para US$ 25,56 bilhões até 2028, com um CAGR de 23,1% entre 2021 e 2028.

O uso inteligente de big data em operações comuns permite que as empresas tomem decisões baseadas em dados rapidamente às mudanças do mercado, o que influencia diretamente no lucro líquido. Além disso, a concorrência aumenta continuamente em todos os setores, deixando as empresas sem margem para erros e necessitando de análises de ponta a ponta e técnicas de inovação para se manterem competitivas.

Notas finais

Sem dúvida, o Big Data está mudando o cenário. O fato é que aprender a usar o fluxo atual de dados de forma eficiente ajudará as empresas de big data a crescer melhor com conclusões mais informadas. O aspecto vital do Big Data é sua diversidade, não seu tamanho. Para obter insights relevantes, você não precisa examinar muitos dados; tudo que você precisa é certificar-se de que está analisando os dados corretos.

Para realmente se beneficiar da revolução dos dados, comece a usar serviços de análise de big data que podem fornecer um panorama completo de seus consumidores, mercado e concorrentes. Todos podem ser usados ​​como dados com as modernas tecnologias de big data de hoje, oferecendo às empresas acesso sem precedentes aos elementos do mercado.