Os dados podem ser gerados em vários formatos estruturados (numéricos) ou não estruturados. Isso acontece com as transações de cartão de crédito, viralização de mensagens em redes sociais, publicações em sites e blogs, entre outras. Esse oceano de conteúdo esconde informações que podem ser valiosas se forem corretamente coletadas, processadas e analisadas.
Como o big data pode ajudar empresas?
Alguns dados impactam bastante por se tratarem de valores em um intervalo de apenas 24 horas. O sistema tradicional utiliza os famosos SGBDs, ou sistemas gerenciais de banco de dados, que guardam informações de forma estruturada, no formato de tabelas, com linhas e colunas. Quando há a necessidade de expandir a capacidade dessas máquinas, é necessário introduzir novos componentes de hardware, para que tenham mais memória e processamento. Afinal, a grande maioria dos negócios já gera dados e possui oportunidades incríveis de gerar ainda mais.
Principais recursos
Isso acontece, por exemplo, com mensagens que viralizam em redes sociais, transações realizadas via cartão de débito e crédito etc. Sem dados, você não conseguiria ter acesso a informações estratégicas como as que apresentamos aqui. Voltando ao início deste artigo, em que apresentamos um exemplo sobre a queda de vendas de um e-commerce. Por meio de um conjunto significativo de dados, é possível identificar que, durante a segunda semana do mês, houve uma queda de volume de acessos em seu canal. Depois, os dados se transformam em informações e são elas as responsáveis por direcionar os próximos passos.
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- A partir dele, é possível conseguir insights importantes para o melhor desempenho do negócio e na tomada de decisões.
- Com o Big Data, você consegue prevenir defeitos relacionados aos dados estruturados, como panes mecânicas que têm a ver com o ano de fabricação ou o modelo do maquinário em questão, por exemplo.
- Assim, fica mais fácil personalizar produtos e serviços para públicos específicos.
Valor do curso para empresa parceira
É viável, por exemplo, amplificar sua mensagem e obter anúncios otimizados para gerar o máximo de conversão e de vendas ao estudar quais formas de comunicação ressoam melhor com o público. O comportamento do usuário pode ser rastreado e coletado com o apoio do Big Data. A equipe pode dispor os dados de forma organizada em dashboards para visualização e compartilhamento. A partir do uso de sistemas de analytics, é possível intuir determinadas ações do usuário de acordo com esse comportamento prévio. É uma mistura de texto, imagens e dados estruturados como formulários ou informações transacionais.
Para que serve o Big Data?
A análise de dados é uma excelente ferramenta para encontrar os melhores caminhos à serem percorridos, tomando como base as ações dos seus concorrentes que não apresentaram os resultados esperados. Todas as fontes de informação ajudam a sua empresa a tomar as melhores decisões, encontrar as melhores soluções para seus clientes e impulsionar as vendas. Atualmente, o que faz o curso de cientista de dados ser tão bem-sucedido é a sua aplicação em inúmeros contextos. Podemos ver usos da análise de grandes volumes dados para efeitos diversos, muitos deles vinculados à geração de melhores resultados de lucratividade nas empresas. Tem muita gente precisando de profissionais qualificados que, com uso de ferramentas, possam analisar e interpretar dados para conduzir negócios a decisões mais assertivas. Um dos pontos mais importantes do Big Data é a capacidade de tomar decisões mais certeiras nos negócios graças aos dados.
Quais as principais ferramentas para análise de Big Data disponíveis hoje?
Na verdade, um dos mais árduos trabalhos a serem realizados é a filtragem e formatação dos dados antes do processamento. Ou, se a solução a ser desenvolvida for para o time comercial de uma empresa, talvez as análises devam ser pautadas conforme https://www.ubirataonline.com.br/2024/04/30/ciencia-de-dados-como-a-inteligencia-artificial-afeta-o-futuro-da-profissao/ indicadores como o já citado Churn Rate ou Lifetime Value (LTV). A partir disso, o próximo passo é saber de onde os dados serão extraídos, considerando sua relevância para o atingimento das metas e com base em KPIs consistentes.