O que é Big Data Analytics?

A análise de big data é o processo de análise de fontes de dados grandes e complexas para descobrir tendências, padrões, comportamentos do cliente e preferências de mercado para informar melhores decisões de negócios. A complexidade da análise de big data requer vários métodos, incluindo análise preditiva , aprendizado de máquina, análise de streaming e técnicas como análise em banco de dados e em cluster.

A análise de big data é quando as entradas de dados se tornam tão vastas e volumosas que maiores recursos de computação são necessários para processar todos os dados vindos de várias fontes. O big data é geralmente caracterizado pelos quatro Vs:

• Volume: grandes quantidades de dados
• Variedade: muitas formas diferentes de dados, não estruturados e estruturados
• Velocidade: frequência de entrada de dados
• Veracidade: confiabilidade dos dados

Além do grande volume de dados, a complexidade dos dados que estão sendo coletados apresenta desafios no arranjo de arquitetura, gerenciamento, integração e análise de dados. Mas as organizações que reúnem fontes de dados não estruturados, como conteúdo de mídia social, vídeo ou registros de operações com dados estruturados existentes, como transações, são capazes de adicionar contexto e gerar informações novas e, muitas vezes, mais ricas para melhores resultados de negócios.

Além disso, outro componente do big data é o aumento da velocidade com que os dados recebidos são gerados a partir de fontes em proliferação, como sensores, dispositivos móveis, fluxos de cliques da web e transações, levando à necessidade de análises em tempo real. Organizações que são capazes de capitalizar sobre o que está acontecendo agora para evitar falha de equipamento, recomendar um item para compra, identificar fraude de cartão de crédito e muito mais, estão rapidamente se tornando o novo padrão de excelência operacional em seus setores em potencial.

Por fim, big data se refere ao grau de exatidão, precisão e confiabilidade dos dados. Isso não quer dizer que todos os dados devem ser altamente selecionados e limpos, pois a análise de fontes de dados não estruturadas pode levar a novas informações. Mas é importante que os administradores de dados e os tomadores de decisão conheçam a qualidade, a precisão e a confiabilidade dos dados usados para a geração de informações e para a tomada de decisões.

A evolução do Big Data Analytics

O surgimento de dados estruturados e não estruturados, conhecidos como big data, transformou radicalmente a função de business intelligence (BI), convertendo dados em ações e agregando valor ao negócio. Embora a análise de big data tenha aumentado as oportunidades de descobrir informações valiosas em toda a empresa, ela também apresentou novos desafios na captura, armazenamento e acesso a informações. Na era da análise de big data, os desafios de BI aumentaram devido a um crescimento exponencial no volume de dados, na sua variedade e na velocidade de acúmulo e mudança de dados. Essa mudança colocou novas demandas significativas em software de análise e armazenamento de dados, apresentando novos desafios para as empresas. Mas também cria grandes oportunidades para implementar análises de big data com vantagem competitiva. Para perceber esse valor, as organizações devem investir em análise de big data aumentando sua capacidade de coletar e armazenar big data, mas também transformando esses dados em informações para os negócios.

Por que a análise de Big Data é valiosa?

Usando a análise de big data, as organizações podem encontrar novas oportunidades interessantes para construir os negócios de hoje e de amanhã. Pode levar a coleta e descoberta de dados a um nível totalmente novo. A análise de big data combina dados em repouso (dados estruturados tradicionais) com dados em movimento (dados não estruturados no momento) para identificar oportunidades e aproveitá-las em tempo real.

O big data já é um fato da vida para muitas empresas, mas o grande volume e a enorme complexidade do big data podem parecer opressores. As empresas de repente precisam se esforçar para entender e criar oportunidades de dados em repouso e em movimento, de dados estruturados, não estruturados e multi-estruturados. Somente a análise de big data pode ajudar as empresas a lidar com essa inundação de big data e capitalizar o valor oculto nessas fontes de dados enormes e complexas.

O aproveitamento da análise de big data também representa um conjunto crescente de oportunidades potencialmente lucrativas. E embora não se saiba exatamente como ele será usado em um, três ou cinco anos, o imperativo de transformar big data em vantagem competitiva significa que ninguém pode se dar ao luxo de esperar para ver como as coisas se materializam. A janela de oportunidade para ação está ficando mais curta - o senso de urgência mais forte. Para oferecer suporte à análise de big data, as empresas devem implementar uma arquitetura de dados unificada junto com software analítico e de visualização de dados para perceber o potencial da era de big data e minimizar seus riscos.

Obter valor de um investimento em big data requer ser capaz de gerenciar os dados de maneira eficaz. Pesquisar as informações que agregam ROI para uma organização pode ser como procurar uma agulha em um palheiro, e é por isso que muitas empresas relatam baixo ROI quando investem em big data.

Quais são os benefícios do Big Data Analytics?

A implementação de análises de big data pode gerar oportunidades ricas para seus negócios. Abaixo estão apenas alguns exemplos do valor que pode ser encontrado por meio da análise de big data.

• Visão holística dos negócios: a análise de big data pode ajudar as organizações a obter uma visão abrangente, consistente e rica em dados dos negócios. Painéis analíticos de fácil utilização e aplicativos de negócios aumentam a tomada de decisão baseada em dados e permitem que usuários não técnicos operem com base em informações precisas e oportunas, em vez de instintos viscerais.
• Tempo para ação mais rápido: as organizações exigem análises de big data para permitir que todos na organização antecipem situações e oportunidades, façam perguntas relevantes e oportunas e obtenham as respostas de que precisam para tomar medidas decisivas. Essas ações podem até ser automatizadas para garantir uma resposta rápida.
• Visibilidade do desconhecido: para descobrir tendências e padrões invisíveis ou ocultos em conjuntos de dados grandes e complexos, as empresas devem usar a análise de big data. Isso permitirá uma identificação mais rápida de oportunidades ou riscos estratégicos para a organização.
• Descoberta de dados por autoatendimento: a análise de big data pode permitir que os usuários explorem dados e obtenham respostas sem a necessidade de modelagem de dados aprofundada e especializada. Isso reduz a dependência de TI e acelera o processo de tomada de decisão.

Etapas para análise de Big Data

Para garantir um programa de análise de big data bem-sucedido, use as etapas a seguir para garantir que ele esteja no caminho certo. Essas etapas são típicas para qualquer programa de análise, mas especialmente importantes para análises de big data.

• Captura: tudo começa com a captura e coleta de dados.
• Entendimento: Big data só é útil como matéria-prima que pode ser transformada em informação e compreensão.
• Modelo: embora muitas informações possam ser intuitivamente óbvias, outras exigirão recursos analíticos mais robustos para serem descobertas.
• Antecipação: essas novas informações devem ser operacionalizados para que os usuários possam agir de acordo com elas em tempo real. Isso pode ajudar as empresas a antecipar oportunidades e fazer esforços para melhorar os negócios.
• Decisão: o poder da análise de big data em tempo real é sua capacidade de permitir a tomada de decisões em tempo real. Deve ser usada para tirar proveito das informações e reagir às situações à medida que surgem.
• Ação: uma vez que a ação apropriada foi determinada, as organizações devem agir rapidamente. Muitas vezes, a automação pode ser implementada, nesses casos, para garantir que o negócio esteja aproveitando essas oportunidades.
• Monitoramento: por fim, esse processo deve ser monitorado e refinado regularmente para garantir que a análise de big data em sua empresa esteja sendo usada de maneira eficaz.

Recursos essenciais de Big Data Analytics

Como a análise de big data lida com fontes de dados grandes e complexas, as organizações devem adotar soluções que suportem os recursos a seguir.

Gerenciamento de ativos de dados

O gerenciamento de dados permite acessibilidade, entrega, governança e segurança consistentes de dados para atender os requisitos de uma organização usando ferramentas que incluem gerenciamento de dados mestre , virtualização de dados, catálogo de dados e preparação e organização de dados de autoatendimento.

Cálculos estatísticos avançados e de aprendizado de máquina

Ferramentas de descoberta de ciência de dados e computação estatística pegam grandes quantidades de dados históricos e os usam para extrair novos conhecimentos e encontrar padrões. O aprendizado de máquina ajuda a criar e treinar algoritmos poderosos, que podem melhorar os processos de negócios e agregar valor aos negócios.

Análise de fluxo

Você pode automatizar a ação em tempo real aplicando modelos analíticos e preditivos aos dados ativos. Usando um ambiente de desenvolvimento visual para construir e implantar aplicativos de streaming rapidamente, você pode habilitar os sistemas operacionais a pontuar dados, enviar alertas e agir em alta velocidade para decisões oportunas e sintonizadas com o contexto.

Visualização de dados

Para visualizar big data, você precisa de estatísticas simples e conectores de dados nativos prontos para uso que facilitam a importação rápida de dados para painéis intuitivos. Isso permitirá que você leve aos usuários de negócios a capacidade de analisar fontes de big data, tomar decisões verdadeiramente baseadas em dados e aproveitar continuamente os painéis que atendem às necessidades dos negócios.

Descoberta de dados de autoatendimento

Uma solução de análise de big data permite que os usuários em toda a organização explorem dados e obtenham respostas sem a necessidade de modelagem de dados aprofundada e especializada. Isso reduz a dependência de recursos de TI e de inteligência de negócios (BI) dedicados e acelera muito o processo de tomada de decisão.

Fontes de dados comuns para Big Data Analytics

A análise de big data envolve reunir dados de várias fontes distintas, estruturadas e não estruturadas. Aqui estão apenas algumas dessas fontes de dados complexas:

• Plataformas de Big Data
• Dados transacionais do cliente
• Dados de IoT / sensor
• Streams de eventos
• Registros de operações
• Mídia social
• Dados da web / online
• Dados de dispositivos móveis
• Wearable devices
• Dados históricos e em tempo real
• Ponto de venda (PoS)
• Geo-localização
• Dados baseados em texto

Quais são alguns dos principais casos de uso

A análise de big data continua crescendo em popularidade devido à variedade de aplicativos. A análise de big data pode ser usada em vários setores. A seguir estão alguns exemplos de diferentes casos de uso para análise de big data.

• Visão de 360 graus dos clientes
• Prevenção de fraude
• Inteligência de segurança
• Otimização de preços
• Eficiência operacional
• Eficiência da cadeia de suprimentos
• Mecanismos de recomendação
• Análise e resposta de mídia social
• Manutenção preventiva / preditiva
• Internet das coisas (IoT)