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Veja o que é big data analytics e para que serve, adapte seu negócio

Aprender como gerenciar grandes volumes de informações traz benefícios incríveis para as empresas, isso é saber o que é Big Data Analytics.

A informação é a nova moeda do mercado, empresas capazes de lidar com grandes volumes de dados são as líderes em seus setores, graças ao Big Data Analytics.
Já percebeu como algumas empresas parecem capazes de prever o comportamento dos consumidores? Até mesmo antecipar grandes mudanças nos hábitos de consumo? Essas empresas certamente estão fazendo bom uso de Big Data Analytics.

Veja o conceito de Big Data Analytics e aplique este conhecimento na sua empresa!

O que é e para que serve?

Para entender o significado de big data, é preciso compreender a força que os dados possuem no mercado moderno. Por exemplo, uma empresa que é capaz de saber quanto tempo um cliente observa a página de um produto na Web, pode tomar decisões para acelerar a decisão de compra.

Acontece que a todo momento diversas métricas estão sendo geradas em tempo real. Uma simples visita ao supermercado levanta inúmeras informações sobre os hábitos de consumo dos frequentadores.
É possível medir quanto tempo um cliente passa no setor de frios, por exemplo, e com isso criar planos e estratégias para transformar esse hábito em uma vantagem ou corrigir problemas no atendimento.

Desse modo, o conceito de Big Data é justamente a organização, mas principalmente, a compreensão dessas informações. De modo que todos os dados levantados sejam aproveitados pela empresa.
Na sua definição, big data seria “grande informação”, ou “muitas informações”. Ou seja, é o controle e o gerenciamento de um número absurdo de dados gerados diariamente.

O que é Big Data & Analytics?

Sendo assim, Big Data Analytics é uma das formas de uso do grande fluxo de dados. Uma disciplina que visa coletar, organizar, avaliar dados. Depois, com as informações compatibilizadas, os gestores são capazes de criar novas soluções e estratégias.
A Big Data é tão importante para o mercado moderno, que existem até mesmo grandes eventos internacionais sobre o assunto, como o Big data brazil experience.

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Quais as suas etapas?

Uma estratégia de Big Data é feita em 6 etapas:

  • Coleta de dados;
  • Limpeza de dados;
  • Mineração de dados;
  • Análise de conteúdo;
  • Visualização dos relatórios;
  • Integração dos dados.

Normalmente, estratégia de Big Data são feitas com código Python (big data with python), mas elas podem ser elaboradas com praticamente qualquer código.

A coleta de dados

Feita automaticamente pelos softwares, aplicativos, serviços ou equipamentos de Big Data, são: quantos cliques em um banner, quantos e-mails abertos, o tempo dos clientes em um setor do supermercado, etc.

A limpeza dos dados

Se trata de um pré-processamento, quando as informações mais obviamente irrelevantes são descartadas da análise.

A mineração dos dados

E o momento onde há uma busca por padrões nos dados.

Análise dos dados

A quarta fase é a análise dos dados em si, quando as informações são consideradas e comparadas com três objetivos:

  • Análise descritiva: usada para compreender o contexto geral de onde os dados foram coletados;
  • Análise preditiva: usada para antecipar acontecimentos;
  • Análise prescritiva: usada para mostrar os resultados de uma ação tomada préviamente.

A visualização dos relatórios

Este é o momento em que os gestores e responsáveis observam as análises e tomam decisões com base nos resultados obtidos.

Integração dos dados

Última fase de uma estratégia de Big Data Analytics, os dados são organizados e comparados com resultados anteriores – quando disponíveis.

O que é Hadoop?

Hadhoops são plataformas de softwares em Java voltadas para clusters com processamento de grandes volumes de dados.
Pela sua natureza open-source, um hadoop pode ser utilizado para armazenar e executar aplicações em clusters de hardwares comuns.

Exemplo de Big Data na prática

O Big Data está presente em todas as redes de supermercados, veja o exemplo do Grupo Pão de Açúcar:

Por meio de um programa de recompensas para os clientes, o Grupo Pão de Açúcar é capaz de identificar os produtos prediletos e gerar ofertas personalizadas.
Ou seja, o sistema identifica as preferências de compra de um consumidor e depois envia mensagens ao cliente com ofertas exclusivas para aquele perfil.

Big data Marketing

Big Data é utilizada no marketing como uma forma de segmentar os clientes e assim ser capaz de oferecer conteúdo relevante para as estratégias de Inbound e Outbound.
Estratégias efetivas de marketing contam com quantidades generosas de informações sobre os clientes e leads de uma empresa. Assim, os responsáveis pelo marketing serão capazes de desenvolver ações específicas para o público determinado.
Isso diminui o investimento necessário na produção das estratégias de marketing, ao mesmo tempo que aumenta o engajamento do público com a marca.

Big data para empresas

Todas as empresas atuam com Big Data Analytics, em menor ou maior grau. Mesmo empresas pequenas trabalham com diversas informações e tomam decisões com base nos dados coletados.
Vamos imaginar uma pequena loja do Instagram, com alguns produtos e um faturamento mínimo mensal, o bastante para que o proprietário possa trabalhar sozinho em regime MEI (Microempreendedor Individual).
Mesmo essa loja pequena trabalha com Big Data Analytics, pois esse empreendedor faz uso das ferramentas da própria rede social para segmentar o público. Ele sabe a idade dos principais compradores, sabe os dias com mais vendas, sabe os produtos que ganham mais curtidas, etc.

Tudo isso é Big Data Analytics, em escala muito menor, é verdade, mas dentro da mesma premissa.
Sendo assim, essa estratégia é vital para as empresas modernas. Toda empresa, independente do tamanho ou do segmento, precisa coletar e trabalhar com os dados para que consiga desenvolver estratégias melhores e ofertar produtos e serviços relevantes.
Operar sem dados é o mesmo que caminhar no escuro. Além de arriscado, impossível saber quais e como as estratégias deram certo.

3vs da Big Data

Existem três métricas fundamentais em qualquer estratégia de Big Data, também chamadas de Big Data 3vs. São:

  • Volume: a quantidade de dados disponíveis para análise;
  • Velocidade: a taxa mais rápida na qual os dados serão coletados, organizados e processados;
  • Variedade: referente aos tipos de dados disponíveis. Eles podem ser estruturados – gerados em bancos de dados tradicionais – ou não estruturados – como vídeos, textos, imagens, fotos, etc. Os dados não estruturados exigem um processamento maior.

Em outras palavras: uma estratégia de Big Data precisa equilibrar os três elementos. Um volume de dados excessivo irá diminuir a velocidade de processamento e pode contar com uma variedade de informações desinteressante para as estratégias do negócio.
Por outro lado, um volume de dados insuficiente, gerará resultados rápidos, mas que não contam com a variedade necessária para que se tenha uma visão ampla da situação.
Sendo assim, é fundamental equalizar os três elementos de maneira que a estratégia de Big Data Analytics possa fluir sem problemas.

Big data e indústria 4.0

Podemos dizer que estamos hoje em um processo constante de digitalização. Tarefas que antes eram puramente analógicas, agora são feitas de maneira eletrônica e até automatizada – como pilotar um carro, por exemplo.
Essa digitalização leva o nome de quarta revolução industrial, ou indústria 4.0. Então: Big Data, inteligência analítica, algoritmos sofisticados, machine learning e as nuvens de dados são as principais responsáveis pela indústria 4.0
Sendo assim, podemos dizer que não há indústria 4.0 sem Big Data, e vice versa. Estão intimamente ligadas e se sobrepõem.

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