Big data é um termo que descreve grandes volumes de dados disponíveis difíceis de gerenciar - estruturados e não estruturados - aplicado aos negócios. Sendo assim, o Big Data pode ser uma solução do dia-a-dia. No entanto, o que realmente importa é o que você faz com estes dados. Ou seja, não basta apenas tê-los, é preciso organizá-los, criar valores, e assim, entendê-los. Pois dessa forma é possível gerar valor e informação relevante para seu empreendimento, ou organização.
O que é Big Data?
Em síntese, o Big Data é uma análise em busca de insights que melhoram as decisões e dão confiança para fazer movimentos de negócios estratégicos. Portanto, a tecnologia é crucial para que o Big Data seja implementado na empresa em questão.
Quais são os três tipos de dados em Big Data?
Antes de tudo, separar quais tipos de dados você irá trabalhar, é o primeiro passo quando se trata de Big Data. Dentre estes dados, encontra-se um grande volume de informações quando trabalhamos com diversas fontes, sejam elas: Imagens; Textos, Palavras; Arquivos; Vídeos; Etc. Não necessariamente, Big Data precisa trabalhar com largas quantidades de dados, e sim, com suas devidas naturezas. Então separamos em tipos, sendo eles:
- Dados estruturados, como transações e registros financeiros;
- Dados não estruturados, que são como textos, documentos e arquivos multimídia;
- E dados semiestruturados, como logs de servidor da web e dados de streaming de sensores.
Para que haja um maior entendimento sobre estes tipos de dados apresentados, sua separação é necessária. Ou seja, para as empresas grandes ou pequenas, alguns dados serão mais importantes que outros para uma tomada de decisão, considerando seu contexto. Ao compilar todas estas informações em um banco de dados apenas, achá-los será muito mais fácil.
Sua aplicação na Indústria
Atualmente o setor industrial e de construção, prezou pelos valores que estes dados possuem para as tomadas de decisões. Visto que, análises comparativas, são de grande efeito econômico, quando falamos de valores de: Fornecedores; Insumos; colaboradores; E terceirizados. Ou seja, é preciso uma análise atualizada em tempo mais real possível do mercado de ações em dashboards como o Power BI, por exemplo. Dessa forma, separadas por categorias, é possível prever compras e gastos que, talvez, daqui uma semana, possam ser mais lucrativos.
Ademais, vale destacar como o setor de suprimento possui um papel fundamental, em adquirir essas informações, por meio do contato direto com diversas empresas e orçamentos. Afinal, possuir uma boa Gestão de Dados é de suma importância para indústrias e grandes construtoras que valorizam essas informações, como também este profissional.
Outros setores:
É notório como a eficiência de compreender melhor o cliente, sem sombra de dúvidas, foi inovadora por meio do Big Data. É possível através dos dados nutridos nos mecanismos de busca e informação, entender qual é a necessidade do cliente. Sejam elas suas peculiaridades e exigências quanto a formulação de um produto, ou método de vendas em si. Alguns setores se deram muito bem utilizando o Big Data em suas empresas, como por exemplo:
- E-Commerce;
- Varejo;
- Marketing e Comercial;
- Projetos de melhoria;
- Construção Civil;
- E financeiro.
Os 5 V's do Big Data
Os tipos de dados são separados por categorias, visto que, sua natureza varia conforme sua estrutura. Foi preciso padronizar os seus principais aspectos, quando se trata de Big Data. Então, definidos em 5 VS, com o conjunto, sendo: Volume; Variedade; Velocidade; Veracidade; Valor.
Volume
Aqui as organizações coletam dados de uma variedade de fontes, por meio de: Transações; Dispositivos inteligentes (IoT); Equipamentos industriais; Vídeos; Imagens; Áudio; Mídia social; E muito mais.
Variedade
Variedade, ou seja, os dados vêm em todos os tipos de formatos - de dados numéricos estruturados em bancos de dados tradicionais a documentos de texto não estruturados. Por exemplo: E-mails; Vídeos; Áudios; Dados de cotações da bolsa; E transações financeiras.
Velocidade
Com o crescimento da Internet das Coisas, os dados fluem para as empresas em uma velocidade sem precedentes e devem ser tratados em tempo hábil. Por exemplo, etiquetas RFID, sensores e medidores inteligentes estão levando à necessidade de lidar com essas torrentes de dados quase em tempo real.
Veracidade
Além das velocidades e variedades crescentes de dados, os fluxos de dados são imprevisíveis, dessa forma, mudando frequentemente e variando muito. É um desafio, mas as empresas precisam saber quando algo está se tornando uma tendência nas mídias sociais e como gerenciar estes picos de carga de dados diários, sazonais e eventuais.
Valor
Se refere à qualidade dos dados. Isto é, como os dados vêm de muitas fontes diferentes, é difícil vincular, combinar, limpar e transformar dados entre sistemas. Em suma, as empresas precisam conectar e criar relacionamentos, hierarquias e múltiplas ligações de dados. Não feito isso, seus dados podem sair rapidamente do controle.
O Analista de dados, e suas ramificações
A demanda de dados é tão grande, que muitos profissionais acabam decidindo por se especializar em Big Data como uma segunda especialização. Em resumo, todo este conhecimento e insights técnicos, como também o domínio de variados softwares de manipulação de dados, farão de você um completo profissional e apto para tal. Os mais conhecidos e utilizados são:
- Hadoop;
- Apache Spark.;
- Apache Storm;
- Cassandra;
- Dentre outras.
Dito isso, fizemos um E-book gratuito da FM2S, de analise de dados, que irá te ajudar em seus negócios, projetos, e trabalhos organizacionais. Em resumo, te ensinando a fazer correlações usando: Excel; PDSA com análise de dados; E case reais de aplicação.
