Todos os dias, novos dados são gerados na sua empresa. O problema é que eles chegam de todos os lados, em uma variedade absurda e em muita quantidade. Então, como tratar e analisar todas essas informações? Para te ajudar a responder esta pergunta, o Olhar Digital te explica o que é e para que serve o Big Data.
Tudo o que você precisa saber:
O que é Big Data?
Big Data é um termo que se refere a conjuntos de dados extremamente grandes e complexos. Embora a gente tenha tecnologias cada vez mais potentes, os bancos de dados também se tornam cada vez maiores. Dessa forma, apenas as ferramentas de análise de dados tradicionais não são suficientes para fazer sentido dessas informações.
Então, por que se importar com Big Data? Um dos motivos principais é que ele pode ajudar sua empresa a resolver problemas que não conseguia antes. Outro motivo igualmente importante é melhorar a competitividade do seu negócio.
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Quais dados posso incluir?
Quando falamos em Big Data, a próxima pergunta que você deve se fazer é quais tipos de dados estamos falando. Afinal, intuitivamente você sabe que eles não são todos iguais. Sim, os dados podem ser de diferentes tipos, como:
- Estruturados: possuem formato fixo e bem definido. Geralmente, são armazenados em bancos de dados relacionais e são facilmente processados por algoritmos de análise de dados. Exemplos de dados estruturados são registros financeiros, vendas e estoque.
- Semiestruturados: não possuem um formato estrito, mas possuem algumas informações organizadas e estruturadas, geralmente em forma de tags ou rótulos. Eles podem ser armazenados em bancos de dados NoSQL e são comumente encontrados em documentos HTML, XML ou JSON. Exemplos de dados semiestruturados são e-mails, tuítes, registros de blogs e documentos de Word.
- Não estruturados: não possuem um formato definido e não são facilmente organizados em tabelas ou bancos de dados. Eles geralmente são armazenados em arquivos de texto ou em mídia não estruturada, como imagens, áudio e vídeo. Esses tipos de dados são mais difíceis de serem processados por algoritmos, mas podem fornecer insights valiosos se forem tratados adequadamente. Exemplos incluem imagens médicas, transcrições de chamadas de suporte ao cliente e vídeos de vigilância.
Para que serve?
Hoje, a maior parte dos negócios não sofrem com falta de dados, e sim com o excesso. Afinal, existem múltiplas fontes deles, como redes sociais, sensores, transações comerciais etc. Em 2020, estimou-se que 2,5 quintilhões de bytes de dados fossem gerados todos os dias na internet.
Assim, a análise de Big Data é importante porque permite que as organizações obtenham insights valiosos a partir desses dados e tomem decisões mais informadas e estratégicas. Além disso, é possível identificar padrões e tendências que não seriam perceptíveis com as ferramentas tradicionais de análise de dados. Isso pode ajudar as empresas a otimizarem seus processos, identificarem novas oportunidades de negócios, melhorarem a experiência do cliente, entre outros benefícios.
Big Data: exemplos
Veja a seguir alguns exemplos de análise de dados em Big Data:
- Transporte: melhorar a gestão de tráfego e reduzir congestionamentos;
- Saúde: identificar padrões de doenças e melhorar os tratamentos;
- Vendas: identificar tendências de mercado e melhorar a estratégia de vendas;
- Marketing: coletar e analisar informações sobre os clientes, permitindo que elas entendam melhor os seus interesses e comportamentos de compra, a fim de personalizar as ofertas e aumentar a conversão;
- Finanças: bancos e outras instituições financeiras usam Big Data para análise de risco de crédito, prevenção de fraudes e para entender melhor o comportamento dos clientes.
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