Cerca de 72% das organizações industriais acreditam que a análise de dados irá otimizar a relação com consumidores e a inteligência na gestão de clientes, ao longo do ciclo de vida do produto. Cada processo desses gera dados importantes, que podem ser trabalhados instantaneamente pelas soluções de curso de cientista de dados, sem que seja preciso armazená-los. Aqui, entra a importância de contar com o ecossistema adequado de soluções, tanto para promover a organização do big data, como para processar o volume de informações.
Afinal, um plano de redução de custos é muito diferente em uma fábrica e em um varejo. Ele também pode precificar de forma adequada produtos e serviços ao considerar os valores praticados pela concorrência, potenciais demandas, cenários micro/macroeconômicos, entre outros fatores. As técnicas de big data ajudam a descobrir exigências, desejos e outras demandas dos compradores. Por outro lado, a tecnologia empregada nesse processo possui uma flexibilidade baixa, além de ser pouco eficiente.
Catálogo de dados corporativos controlados
É por isso que entender o que é big data, como funciona, para que serve e sua importância é essencial para contribuir com seus resultados. No caso das ações de marketing, por exemplo, fazer a análise diagnóstica é uma etapa essencial para identificar campanhas que estão funcionando e as que estão com retorno abaixo do esperado. A análise diagnóstica possibilita analisar os resultados e desdobramentos de determinadas ações. Ou seja, esse tipo de análise colabora para decisões que precisam ser tomadas em tempo real.
Por aqui, no entanto, a ciência de dados ainda dá os primeiros passos, o que representa uma oportunidade para quem saltar na frente e aperfeiçoar o conhecimento sobre o tema. Todavia, atualmente, novas tecnologias (como o Hadoop) têm tornado isso possível e, mais do que isso, extremamente importante. Reduzo riscos e aumente a produtividade automatizando fluxos de automação de processos que demandam pouco ou nenhuma tomada de decisão. Simule cenários de produção, antecipa a demanda produtiva e realize ajustes na operação com base em insights extraídos dos dados.
Relação com a inteligência artificial
Apesar da quantidade limitada de dados, os primeiros datacenters e a criação do banco de dados relacional foram o pontapé inicial para a área. Tanto que um dos principais pontos de qualquer estratégia de análise de qualidade é exportar os relatórios certos. O segredo das empresas de sucesso é tornar o https://nahoradanoticia.com.br/tecnologia/bootcamp-para-desenvolvimento-web-sua-chance-de-alavancar-a-carreira/ Analytics uma parte ativa do cotidiano dos times. Essa é uma das aplicações do conhecimento obtido através desse diagnóstico.
Alguns deles podem ser muito difíceis de serem gerenciados, ainda mais os não estruturados. Só para se ter uma ideia, até 2020, foram gerados cerca de 40 trilhões de gigabytes, o que dá uma média de 2,2 milhões de terabytes por dia. De 2021 a 2024, a previsão é que se crie mais informações do que nos 30 anos anteriores somados, segundo levantamento (em inglês) da IDC.
Quais as 4 análises possíveis no big data?
A partir do surgimento do Hadoop, diversas outras tecnologias foram sendo desenvolvidas em paralelo, criando assim um ecossistema de ferramentas que se expande a cada dia. Dando destaque para a utilização de bancos de dados NoSQL para trabalhar com dados não estruturados. Outra característica importante no Big Data é a variedade dos dados que são armazenados e processados. Além dos famosos dados estruturados, o conceito de Big Data trabalha com dados semi-estruturados e não estruturados.
Este aspecto é fundamental para a verificação de informações e notícias falsas. Trata-se da velocidade com que um grande volume de dados é agrupado por segundo. Os dados podem ser diversos, como fotos, imagens, textos, e-mails, entre outros. Apesar disso, o Big Data ainda tem muito para ser explorado e para evoluir. É importante observar que a escolha do tipo de análise a ser aplicada depende tanto do problema quanto dos dados disponíveis.