Análise de Big Data: libere o poder dos dados

A análise de big data é a coleção de processos e tecnologias avançadas usadas pelas organizações para adotar um modelo de tomada de decisão baseado em dados. Aqui, discutiremos como a análise de big data pode liberar o poder dos dados e ajudar uma empresa a atingir seus objetivos.

O modelo de tomada de decisão baseado em dados é uma forma poderosa de manter a competitividade dos negócios, melhorar a satisfação do cliente e aumentar a receita. No mundo de hoje, as empresas dependem de ferramentas de inteligência artificial para recolher, armazenar e analisar grandes volumes de dados. Análise de big data oferece a velocidade, eficiência e agilidade necessárias para aproveitar seus dados e tomar decisões eficazes em tempo real.

Segundo ele EstatisticasO mercado de análise de big data atingirá US$ 103 bilhões até 2024. De acordo com a NewVantage Data and AI Executive Survey, 97,2% das organizações líderes mundiais Eles estão investindo em big data e ferramentas de inteligência artificial.

Mas como a análise de big data ajuda uma empresa a desbloquear o poder dos dados? Que benefícios oferece a uma empresa? Vamos descobrir neste blog.

O que é análise de Big Data?

A análise de big data é o processo de coleta, limpeza, classificação, organização e análise de grandes volumes de dados. É usado para detectar padrões complexos, tendências, correlações ocultas e outros insights. Os insights ajudam a administração e os funcionários a tomar decisões mais rápidas, melhores e mais proativas para impulsionar os negócios.

A análise de big data requer ferramentas e algoritmos avançados. IA e ML são usados ​​para analisar grandes conjuntos de dados e obter insights que não são possíveis por meio de técnicas analíticas tradicionais.

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Como funciona a análise de big data

A análise de big data é uma série de tarefas automatizadas e semiautomáticas que tornam o big data de uma organização operacional e útil para a tomada de decisões.

  • Coleta de dados

Uma empresa deve coletar dados de múltiplas fontes. A tecnologia mais recente permite que uma empresa colete dados estruturados, semiestruturados e não estruturados de fontes internas e externas. Esses dados podem ser armazenados em um data warehouse central ou data lake. Dispositivos IoT (Internet das Coisas), plataformas em nuvem, aplicativos móveis, aplicativos web, sites, silos de dados departamentais, software de CRM e HRM, etc. são alguns exemplos de fontes de dados.

  • Processamento de dados

Os dados coletados devem ser processados ​​antes da limpeza. Isso aumenta a disponibilidade de dados. Os dados podem ser processados ​​em lotes, onde grandes conjuntos de dados são classificados, filtrados e rotulados ao longo do tempo. Também pode ser gerenciado por meio de processamento de fluxo, onde vários pequenos lotes de dados são tratados simultaneamente. Isso reduz o tempo entre a coleta e a análise de dados. No entanto, é um método caro.

  • Limpeza de dados

A qualidade e a precisão dos insights dependem da qualidade dos dados analisados. A limpeza de dados ajuda a eliminar dados duplicados e reduzir o risco de erros. Os dados indesejados são separados para garantir que apenas dados de alta qualidade e rotulados corretamente sejam enviados para ferramentas analíticas. Ignorar esta etapa pode levar a conhecimentos incorretos e decisões erradas.

  • Análise de dados

Os dados limpos estão prontos para análise e são enviados por meio de ferramentas analíticas para transformá-los em um formato utilizável. A análise de big data requer técnicas avançadas para processar grandes conjuntos de dados em tempo real e fornecer insights detalhados. Algumas técnicas comuns de análise de big data são as seguintes:

Análise preditiva

Os dados históricos são usados ​​para determinar possíveis tendências e padrões futuros de IA e ML no mercado. Ajuda a analisar os potenciais riscos, desafios, oportunidades e condições de mercado que uma empresa terá de enfrentar em breve.

Processamento de dados

A mineração de dados é uma técnica usada para descobrir padrões, tendências e correlações ocultas nos dados. Uma empresa pode usar a mineração de dados para identificar anomalias e criar clusters de dados para evitar a repetição de erros do passado e ser proativa no mercado.

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Aprendizado profundo

A técnica de aprendizado profundo usa algoritmos e ferramentas de aprendizado de máquina para analisar dados e encontrar padrões que de outra forma não poderiam ser detectados. Este método é mais adequado para analisar dados complexos e não estruturados.

Importância da análise de Big Data em uma empresa

As PME e as grandes empresas necessitam de análises de big data para otimizar os seus negócios e atingir os seus objetivos. Ajuda uma organização de diferentes maneiras, melhorando a eficiência operacional, reduzindo custos e aumentando a satisfação do cliente.

  • Decisões mais rápidas e eficazes

As empresas não podem perder muito tempo tomando decisões neste mundo competitivo. A análise de big data permite que uma organização analise dados transmitidos de múltiplas fontes em tempo real e use os insights para tomar decisões rápidas.

  • Reduza custos e otimize recursos

A análise de big data é melhor executada em plataformas de nuvem. Isso elimina a necessidade de grandes opções de armazenamento de dados locais e vários silos. Todos os dados comerciais podem ser armazenados na nuvem. Além disso, os insights da análise podem ajudar as empresas a reduzir o desperdício e a utilizar seus recursos de forma holística.

  • P&D e estratégias de marketing eficientes

Compreender os requisitos do cliente e as demandas do mercado ajudará uma empresa a desenvolver produtos e serviços. Também ajuda na criação de estratégias de marketing impactantes para atrair um público-alvo mais amplo para a empresa.

Desafios da análise de Big Data

Embora a análise de big data seja benéfica para uma empresa, sua implementação requer tempo, esforço e conhecimento. A maioria dos estabelecimentos contrata provedores de serviços de análise de big data para permitir soluções ponta a ponta para implementar as tecnologias em seus negócios e agilizar processos. Os desafios a seguir podem ser facilmente superados através da parceria com um provedor de serviços confiável.

  • Engenharia e gerenciamento de dados

Com enormes quantidades de dados sendo criadas todos os dias, as empresas precisam encontrar maneiras de armazená-los. Escolher o método correto de armazenamento de dados, configurar o fluxo de dados correto dentro da organização e gerenciar múltiplas integrações de sistemas são cruciais para uma empresa implementar efetivamente a análise de big data.

  • Segurança e governança de dados

Nenhuma empresa pode se dar ao luxo de violar os regulamentos de privacidade e segurança de dados. A segurança cibernética e a conformidade de dados devem ser consideradas ao armazenar grandes volumes de dados empresariais no local e na nuvem. Configure várias camadas de segurança de dados e crie documentação detalhada para governança de dados para evitar complicações legais.

  • Escolhendo as ferramentas certas de análise de big data

As ferramentas analíticas estão em constante mudança à medida que as tecnologias evoluem. O mercado já possui uma ampla gama de soluções analíticas de big data. No entanto, uma empresa deve escolher as ferramentas certas com base no tipo de armazenamento de dados, nas tecnologias existentes no ecossistema e nos requisitos específicos para atingir objetivos de longo prazo.

  • Ajustes culturais

Embora a análise de big data esteja se tornando comum em muitas organizações, a administração e os funcionários continuam a integrá-la perfeitamente à cultura de trabalho. Uma empresa pode superar esse desafio atualizando os funcionários sobre as adoções mais recentes e treinando-os para usar novas tecnologias. Manter a comunicação bidirecional, abordar as preocupações dos funcionários e alinhar as tecnologias com os objetivos de negócios ajudará a melhorar o ajuste cultural.

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Benefícios da análise de big data

Todas as empresas podem se beneficiar da análise de big data. Ele pode ser usado em qualquer setor e customizado para atender às necessidades de diferentes organizações. A análise de big data oferece os seguintes benefícios:

  • Maior produtividade

A análise de big data ajuda a otimizar processos repetitivos por meio da automação. Isso economiza tempo e permite que os funcionários concluam mais trabalhos em menos tempo, sem comprometer a qualidade. Ajuda a otimizar os processos de trabalho.

  • Inovação

As empresas precisam desenvolver novos produtos e serviços para atrair mais clientes e mantê-los engajados com a empresa. Além disso, os produtos existentes devem ser modificados ou melhorados com base no feedback dos clientes e nas condições do mercado. A análise de big data fornece os insights necessários para inovar com base nas expectativas do cliente.

  • Melhor experiência do cliente

Os clientes são vitais para o sucesso de uma organização. A análise de big data processa dados de clientes de diversas fontes, como sistemas de CRM, mídias sociais, sites, etc., para identificar maneiras de melhorar produtos e serviços. Isso melhora a experiência do cliente, o que, por sua vez, aumenta a fidelidade do cliente.

  • Melhor atendimento ao cliente

O departamento de atendimento ao cliente pode usar os relatórios gerados pela análise de dados de erros em tempo real para responder com eficácia às dúvidas dos clientes e resolver seus problemas em um curto espaço de tempo. Ajuda a fechar tickets com mais rapidez e aumenta a satisfação do cliente com o negócio. Em última análise, isso levará a maiores vendas e lucros.

  • Melhor gestão de riscos

A análise de big data fornece às empresas relatórios para detectar riscos potenciais com base em dados históricos e em tempo real. Isso pode te ajudar a evitar o problema ou encontrar uma forma de resolvê-lo sem gerar prejuízos. As empresas podem ser proativas em vez de lutar pelo controle dos danos após a ocorrência de uma crise.

  • Maior renda e lucros

A análise de big data pode aumentar a receita dos negócios de várias maneiras. Desde encontrar novas maneiras de gerar receita até aumentar as vendas por meio de estratégias de marketing fortes e criar uma base de clientes mais ampla, os insights derivados da análise de big data podem melhorar a posição financeira de uma empresa no longo prazo.

  • Vantagem competitiva

Toda empresa deve considerar seus concorrentes nos mercados locais e globais. Ficar alguns passos à frente é a única maneira de sobreviver nos mercados atuais. A análise de big data dá a uma organização uma vantagem sobre outras empresas para aproveitar ao máximo as oportunidades.

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Ferramentas analíticas de Big Data amplamente utilizadas

O mercado possui muitas ferramentas para executar análises de big data. Os mais utilizados são os seguintes:

  • Gráfico

  • microsoft

  • Hadoop

  • SAS

  • IBMWatson

  • HPCC

  • melhorar

  • Apache Spark e Tempestade

Conclusão

A análise de big data ajuda na inovação e na transformação dos negócios. Ao contratar o parceiro certo, uma empresa pode se beneficiar muito da implementação de big data e converter efetivamente grandes conjuntos de dados em insights acionáveis.

Uma organização pode promover o desenvolvimento geral e a produtividade implementando análises de big data em departamentos e em vários setores verticais. No entanto, o que uma empresa faz com a análise de big data determinará os resultados. Crie uma estratégia robusta para desbloquear o poder dos dados por meio da análise de big data e se tornar um líder do setor.

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