Todos os dias, empresas se deparam com uma abundância de dados. Cada vez que eles abrem seu e-mail, usam seu aplicativo móvel, marcam você nas redes sociais, entram em sua loja, fazem uma compra online, falam com um representante de atendimento ao cliente ou perguntam sobre você a um assistente virtual, essas tecnologias coletam e processam esses dados para sua organização. E esses são apenas seus clientes.

 

Todos os dias, funcionários, cadeias de suprimentos, esforços de marketing, equipes financeiras e muito mais também geram uma abundância de dados. Big data é um volume extremamente grande de dados e conjuntos de dados que vêm em diversas formas e de múltiplas fontes. Muitas organizações reconheceram as vantagens de coletar o máximo de dados possível. Mas não basta apenas coletar e armazenar big data – é preciso também colocá-los em uso. Graças ao rápido crescimento da tecnologia, as organizações podem usar análises de big data para tonar uma quantidade de dados em insights imensuráveis. 

 

 

 

O que é análise de big data? 

 

A análise de big data descreve o processo de descoberta de tendências, padrões e correlações em grandes quantidades de dados brutos para ajudar a tomar decisões baseadas em dados. Esses processos usam técnicas familiares de análise estatística — como agrupamento e regressão — e as aplicam a conjuntos de dados mais extensos com a ajuda de ferramentas mais recentes. Big data tem sido uma palavra da moda desde o início dos anos 2000, quando os recursos de software e hardware possibilitaram que as organizações lidassem com grandes quantidades de dados não estruturados. Desde então, as novas tecnologias – da Amazon aos smartphones – contribuíram ainda mais para as quantidades substanciais de dados disponíveis para as organizações. Com a explosão de dados, foram criados projetos iniciais de inovação, como bancos de dados Hadoop, Spark e NoSQL, para armazenamento e processamento de big data. Este campo continua a evoluir à medida que os engenheiros de dados procuram formas de integrar as vastas quantidades de informações complexas criadas por sensores, redes, transações, dispositivos inteligentes, utilização da web e muito mais. Mesmo agora, métodos de análise de big data estão sendo usados com tecnologias emergentes, como aprendizado de máquina, para descobrir e dimensionar insights mais complexos. 

 

 

 

Como funciona a análise de big data 

 

A análise de big data refere-se à coleta, processamento, limpeza e análise de grandes conjuntos de dados para ajudar as organizações a operacionalizar seus big data. 

 

 

 

1. Colete dados 

 

A coleta de dados parece diferente para cada empresa. Com a tecnologia atual, as organizações podem coletar dados estruturados e não estruturados de diversas fontes – desde armazenamento em nuvem até aplicativos móveis, sensores IoT em lojas e muito mais. Alguns dados serão armazenados em data warehouses onde ferramentas e soluções de business intelligence podem acessá-los facilmente. Dados brutos ou não estruturados que são muito diversos ou complexos para um warehouse podem receber metadados e serem armazenados em um data lake. 

 

A coleta de dados parece diferente para cada organização. Com a tecnologia atual, as organizações podem coletar dados estruturados e não estruturados de diversas fontes – desde armazenamento em nuvem até aplicativos móveis, sensores IoT em lojas e muito mais. Alguns dados serão armazenados em data warehouses onde ferramentas e soluções de business intelligence podem acessá-los facilmente. Dados brutos ou não estruturados que são muito diversos ou complexos para um warehouse podem receber metadados e serem armazenados em um data lake. 

 

 

 

2. Processar dados 

 

Depois que os dados são coletados e armazenados, eles devem ser organizados adequadamente para obter resultados precisos em consultas analíticas, especialmente quando são grandes e não estruturados. Os dados disponíveis estão crescendo exponencialmente, tornando o processamento de dados um desafio para as organizações. Uma opção de processamento é o processamento em lote, que analisa grandes blocos de dados ao longo do tempo. O processamento em lote é útil quando há um tempo de resposta mais longo entre a coleta e a análise dos dados. O processamento de fluxo analisa pequenos lotes de dados de uma só vez, reduzindo o tempo de atraso entre a coleta e a análise para uma tomada de decisão mais rápida. O processamento de fluxo é mais complexo e muitas vezes mais caro. 

 

 

 

3. Limpe os dados 

 

Dados grandes ou pequenos requerem limpeza para melhorar a qualidade dos dados e obter resultados mais sólidos; todos os dados devem ser formatados corretamente e quaisquer dados duplicados ou irrelevantes devem ser eliminados ou contabilizados. Dados sujos podem obscurecer e enganar, criando insights falhos. 

 

 

 

4. Analise os dados 

 

Colocar o big data em um estado utilizável leva tempo. Quando estiverem prontos, os processos analíticos avançados podem transformar big data em grandes insights. Alguns desses métodos de análise de big data incluem: 

• A mineração de dados classifica grandes conjuntos de dados para identificar padrões e relacionamentos, identificando anomalias e criando clusters de dados. 

• A análise preditiva utiliza dados históricos de uma organização para fazer previsões sobre o futuro, identificando riscos e oportunidades futuras. 

• A aprendizagem profunda imita os padrões de aprendizagem humana, utilizando inteligência artificial e aprendizagem automática para criar camadas de algoritmos e encontrar padrões nos dados mais complexos e abstratos.