Fontes de Big Data: de onde vem?

Big Data é um termo abrangente que se refere ao acúmulo de dados em grandes pools empregados no mundo corporativo global de hoje. É uma coleção de dados organizados, semiestruturados e não estruturados coletados por empresas.

Big data exige soluções de armazenamento e processamento de dados. Como resultado, esses sistemas são um componente essencial de muitas arquiteturas de gerenciamento de dados. Além disso, eles são frequentemente usados ​​em conjunto com ferramentas que ajudam na análise de big data e plataformas de aplicativos.

Em 2001, Doug Laney, um analista mundialmente famoso, identificou os três elementos-chave do big data – os 3 Vs. Eles estão:

• Volume
• Velocidade
• Variedade

Atualmente, o big data se expandiu para incluir os termos 'valor' e integridade.

A quantidade de big data que uma empresa requer não se resume a nenhum volume específico de dados. No entanto, eles são quantificados usando petabytes, terabytes ou exabytes. Essa unidade de medida leva em consideração um grande conjunto de big data coletado ao longo do tempo.

A importância do Big Data

As empresas dependem de big data para melhorar o atendimento ao cliente, marketing, vendas, gerenciamento de equipe e muitas outras operações de rotina durante suas análises. Eles contam com big data para inovar em produtos e soluções pioneiros. Big data é a chave para tomar decisões informadas e orientadas por dados que podem fornecer resultados tangíveis. As marcas visam aumentar os lucros e o ROI com big data enquanto se estabelecem como líderes de mercado em seus respectivos segmentos.

Assim, o big data oferece às empresas uma vantagem competitiva sobre os concorrentes que ainda não usam big data.

Alguns exemplos de como o big data ajuda as empresas são:

• Auxiliar as empresas a refinar suas estratégias/campanhas de publicidade e marketing.
• Melhore o envolvimento do consumidor e as taxas de conversão de leads.
• Ajuda a estudar a mudança de comportamento dos compradores corporativos, clientes e mercado.
• Torne-se mais responsivo às necessidades do mercado e dos clientes.

Até mesmo pesquisadores médicos usam big data para identificar fatores de risco e sintomas de doenças. Os médicos também dependem principalmente de big data para melhorar o diagnóstico de doenças e as estruturas de tratamento. Eles também contam com dados de sites de mídia social, pesquisas, registros de saúde digitais e outras fontes de agências governamentais.

As principais fontes de Big Data:

Uma parte significativa do big data é gerada a partir de três recursos principais:

• Dados da máquina
• Dados sociais e
• Dados transacionais.

Além disso, as empresas também geram dados internamente por meio do engajamento direto do cliente. Esses dados geralmente são armazenados no firewall da empresa. Em seguida, é importado externamente para o sistema de gerenciamento e análise.

Outro fator crítico a ser considerado sobre as fontes de Big Data é se elas são estruturadas ou não. Os dados não estruturados não possuem nenhum modelo predefinido de armazenamento e gerenciamento. Portanto, requer muito mais recursos para extrair significado de dados não estruturados e torná-los prontos para os negócios.

Agora, vamos dar uma olhada nas três principais fontes de big data:

1. Dados da Máquina

Os dados de máquina são gerados automaticamente, seja como resposta a um evento específico ou a um cronograma fixo. Isso significa que todas as informações são desenvolvidas a partir de várias fontes, como sensores inteligentes, logs SIEM, dispositivos médicos e wearables, câmeras rodoviárias, dispositivos IoT, satélites, desktops, telefones celulares, máquinas industriais, etc. Essas fontes permitem que as empresas rastreiem o comportamento do consumidor. Os dados extraídos de fontes de máquina crescem exponencialmente junto com as mudanças no ambiente externo do mercado. Os sensores que registram este tipo de dados incluem:

Em um contexto mais amplo, os dados de máquina também abrangem informações geradas por servidores, aplicativos de usuário, sites, programas em nuvem e assim por diante.

2. Dados Sociais

Ele é derivado de plataformas de mídia social por meio de tweets, retuítes, curtidas, uploads de vídeos e comentários compartilhados no Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, Linked In etc. cada faceta crucial da interação marca-cliente.

Os dados de mídia social se espalham como um incêndio e atingem uma extensa base de público. Ele mede insights importantes sobre o comportamento do cliente, seu sentimento em relação a produtos e serviços. É por isso que as marcas que capitalizam os canais de mídia social podem construir uma forte conexão com seu público demográfico online. As empresas podem aproveitar esses dados para entender seu mercado-alvo e sua base de clientes. Isso inevitavelmente melhora seu processo de tomada de decisão.

3. Dados Transacionais

Como o nome sugere, dados transacionais são informações coletadas por meio de transações online e offline durante diferentes pontos de venda. Os dados incluem detalhes vitais como tempo de transação, local, produtos adquiridos, preços de produtos, métodos de pagamento, descontos/cupons usados ​​e outras informações quantificáveis ​​relevantes relacionadas às transações.

As fontes de dados transacionais incluem:

• Ordens de pagamento
• Faturas
• Registros de armazenamento e
• Recibos eletrônicos

Os dados transacionais são uma fonte importante de inteligência de negócios. A característica única dos dados transacionais é a impressão do tempo. Como todos os dados transacionais incluem uma impressão de hora, eles são sensíveis ao tempo e altamente voláteis. Em palavras simples, os dados transacionais perderão sua credibilidade e importância se não forem usados ​​no devido tempo. Assim, as empresas que utilizam dados transacionais prontamente podem ganhar vantagem no mercado.

No entanto, os dados transacionais exigem um conjunto separado de especialistas para processar, analisar, interpretar e gerenciar os dados. Além disso, esse tipo de dados é o mais difícil de interpretar para a maioria das empresas.

Como funciona a análise de Big Data?

As empresas precisam trabalhar em torno de aplicativos de análise, fazer parceria com cientistas de dados e se envolver com outros analistas de dados para extrair insights relevantes e válidos de big data. Além disso, eles devem ter uma compreensão aprimorada de todos os dados disponíveis. Por fim, a equipe de análise também precisa esclarecer o que deseja extrair dos dados.

A equipe precisa cuidar de:

• Limpeza,
• Perfil,
• Transformação,
• Validação de conjuntos de dados.

Estes são alguns dos passos iniciais mais importantes dados na análise de dados.

Uma vez que todo o big data tenha sido preparado e coletado para interpretação, uma combinação de disciplinas avançadas de ciência de dados e análise é aplicada por meio de diferentes ferramentas de aprendizado de máquina. Isso ajudará a gerar resultados que levem ao crescimento e desenvolvimento dos negócios.

Algumas etapas adicionais ideais para a análise de big data são:

• Derivação de aprendizado profundo de dados
• Mineração de dados
• Análise de streaming
• Modelagem preditiva
• Análise estatística
• Mineração de texto

além disso, existem diferentes ramos de análise usados ​​na extração de insights de big data. Esses modelos de análise são os seguintes:

1. Análise de Marketing

Ele fornece informações valiosas para melhorar as campanhas de marketing de uma marca, ofertas promocionais e outros tipos de contato com o consumidor.

2. Análise Comparativa

Ele analisa as métricas de comportamento do cliente e permite o envolvimento em tempo real com os clientes para que as empresas possam comparar marcas, produtos, serviços e desempenho de negócios com seus concorrentes. Esta análise requer o seguinte tipo de dados:

• Dados demográficos
• Dados transacionais
• Dados de comportamento da Web
• Dados de texto do consumidor de pesquisas, formulários de feedback etc.

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3. Análise de Sentimentos

Ele se concentra no feedback do cliente sobre um produto ou serviço específico, satisfação do cliente e indicadores para melhorar nessas áreas.

4. Análise de Mídias Sociais

. Esta análise é sobre as respostas das pessoas nas plataformas de mídia social em relação às suas escolhas e preferências em relação a um determinado serviço ou produto. Essa análise ajuda as empresas a identificar possíveis problemas e direcionar o público correto para todas as suas campanhas de marketing.

O que as empresas devem fazer para extrair informações valiosas do Big Data?

O valor real do negócio é extraído da capacidade do big data de gerar insights acionáveis. As empresas devem ter como objetivo desenvolver uma estratégia de análise coesa, abrangente e sustentável. Eles também devem se concentrar em se diferenciar no setor por meio de decisões que apoiem os funcionários e o desenvolvimento dos negócios.

A análise de big data é uma tarefa que consome muito tempo e recursos. Apesar de ter as tecnologias mais avançadas, as empresas muitas vezes lutam com a análise de big data devido a especialistas em big data qualificados e qualificados. E, portanto, precisam contratar especialistas que possam fornecer insights orientados para o crescimento. É aqui que você pode fazer a diferença. Ao adquirir habilidades e conhecimentos competentes em big data, você pode se tornar um ativo valioso para qualquer organização.

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Conclusão

Big data é a espinha dorsal dos negócios na indústria moderna. A análise de big data ajuda as empresas a traçar estratégias de crescimento tanto para o presente quanto para o futuro. É fundamental para estudar o gráfico de mercado e as necessidades do cliente.

A dinâmica fundamental do big data não é mais uma consideração apenas do engajamento de dados. O quadro geral é identificar maneiras confiáveis ​​de aumentar a produção de dados nos anos subsequentes para obter insights mais amplos e confiáveis.