5V's de Big Data: Guia Completo

Big Data é um dos termos de crescimento mais amplo e rápido entre os alunos. Não é apenas um termo, mas um amplo domínio que trata do ativo mais importante de hoje; dados. Na era digital de hoje, dispositivos e humanos dependem igualmente de dados para processar informações. De um simples perfil no Facebook a organizações gigantes com redes globais, os dados combinam todos eles. Todos os meios tradicionais de comunicação, transação, negócios e organizações estão evoluindo para meios digitais para acompanhar os tempos. A dependência de dados para regular muitos serviços é mais do que nunca.

A recuperação de dados é uma preocupação séria para as indústrias que tentam acompanhar as mudanças no comportamento do cliente, mas e a coleta de dados?

A coleta de dados está crescendo como uma preocupação maior com a recuperação após a quantidade colossal de dados gerados a cada dia de várias fontes. Para tomar melhores decisões de negócios e estender melhores serviços, as plataformas online recuperam dados, mas gerenciá-los é uma preocupação quando esses dados crescem massivamente. Além disso, a maioria dos dados nem é estruturada, mas totalmente bruta, tornando quase impossível colher valor. Big Data é o que ajuda a lidar com os crescentes problemas de dados.

Vamos mergulhar no mundo do big data para saber mais sobre os tipos de big data

O que é Big Data?

Big Data refere-se à enorme quantidade de dados que uma organização detém, coletados por meio de diversas fontes, que está crescendo exponencialmente. Essas fontes podem variar de comércio eletrônico, mídia social, histórico de pesquisa, transações e todas as outras atividades digitais acessadas por meio de dispositivos digitais. Big Data é uma coleção de dados estruturados e não estruturados, que são muito complexos para serem usados, mas o domínio expansivo também está bem equipado para lidar com isso. O amplo domínio estende as formas não tradicionais de analisar grandes volumes de dados e extrair valor de sua forma bruta para colher informações valiosas para empresas e organizações.

A coleta de dados só tem valor se as empresas souberem como extrair valor deles. Hoje, recuperar dados de clientes está a apenas um formulário de pesquisa, mas que tal usá-los para melhorar os recursos insuficientes? Os dados brutos tornam-se inúteis na ausência de insights gerados a partir deles, e o big data estende vários serviços para trazer dados pertinentes, úteis para melhorar os processos em falta. O crescimento da acessibilidade digital tornou mais fácil para as empresas direcionar seus clientes online com tokens personalizados e ofertas explicitamente selecionadas para eles por meio de IA, mídia social ou outros aplicativos da Internet. No entanto, muitos dados podem resultar em zero resultados se o aplicativo for impreciso.

A instrumentação de Big Data usa várias ferramentas, como análise de dados, para extrair dados relevantes que os bancos de dados de gerenciamento tradicionais não podem adquirir. Esses conjuntos de dados maciços podem trazer mudanças significativas para qualquer negócio. Portanto, entender o conceito de big data pode ajudá-lo imensamente a aumentar seus esforços.

Características do Big Data

Para entender melhor o big data e sua influência em vários empreendimentos de negócios, as características do big data são divididas em cinco categorias, também conhecidas como os 5 V's do big data. Vamos aprender mais sobre esses 5 V's para entender seu efeito!

Volume

O volume de big data refere-se diretamente ao seu tamanho, composto por enormes quantidades de dados compilados através de várias fontes. Essas fontes podem variar de mídia social, comércio eletrônico, sensores, transações financeiras e muito mais. O volume de dados é crucial para determinar se ele se enquadra na categoria de big data. Por exemplo, os dados recuperados por meio de acessos em um site local são comparativamente menores do que um site de comércio eletrônico compila em um dia – ambos são significativos para gerar insights, mas o tamanho dos dados é maior em plataformas de comércio eletrônico do que em um site local .

Velocidade

A taxa de fluxo de dados na qual os dados são gerados é um componente-chave do big data. O fluxo contínuo de dados determina o quão rápido e amplamente os dados estão sendo processados ​​e atendendo às necessidades dos clientes. A velocidade dos dados governa com eficiência a continuidade no fluxo de dados para entender sua quantidade. Se os dados não são contínuos, não são massivos o suficiente para serem considerados em big data. As fontes de dados mais proeminentes são sites de mídia social, máquinas de sensores e redes. A velocidade é maior que o volume, pois o fluxo de dados de alta velocidade é sempre preferível a muitos dados em velocidade lenta.

Variedade

O terceiro V do big data refere-se à variedade, que regula a variedade de dados recebidos. Antes da digitalização rápida, os formulários de dados eram limitados, variando de documentos, pdf, etc., mas agora os formulários de dados são mais diversos. Imagens, vídeos e GIFS são alguns elementos de dados usados ​​com frequência e compartilhados por milhões de pessoas. A variedade de dados também é dividida em três categorias: dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. A importância da variedade é relevante para sua organização de serviço. Por exemplo, o departamento de atendimento ao cliente deve aproveitar e analisar os dados do cliente e não os dados de vendas.

Veracidade

Esta categoria refere-se à qualidade dos dados adquiridos. A veracidade refere-se às incertezas e inconsistências dos dados acumulados que muitas vezes se confundem com a enorme quantidade e fontes diversas. É essencial filtrá-lo e estruturá-lo de acordo com o domínio relevante para aproveitar ao máximo um determinado conjunto de dados.

Valor

Dados relevantes são cruciais para extrair insights significativos. Analistas dizem que a baixa qualidade dos dados pode fazer mais mal do que bem, e é por isso que os dados coletados são processados ​​por meio de vários parâmetros para extrair informações valiosas. Cientistas e analistas de dados analisam dados brutos, que são organizados e limpos para recuperar as informações mais úteis. Esses dados são posteriormente analisados ​​e processados ​​com identificação de padrões para determinar se são valiosos ou não.

Leia: Por que se tornar um desenvolvedor de Big Data?

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