Big Data Analytics: o que é, como funciona e importância

Big Data Analytics é o futuro! No presente, já é possível utilizar essa ferramenta para atingir o potencial máximo da sua empresa!

Big Data Analytics é uma forma de compreender dados para estabelecer estratégias de uma empresa. Essa forma de análise identifica oportunidades e riscos do que ainda não aconteceu.

A técnica ainda não é muito explorada no Brasil, devido aos altos custos e necessidade de mão de obra qualificada. No entanto, pode ser um diferencial para tornar o seu negócio competitivo.

Quer saber mais sobre Big Data Analytics? Continue lendo!

O que é Big Data Analytics?

Big Data Analytics é a análise de grandes volumes de dados para identificar tendências, padrões e relações que auxiliam na tomada de decisões de negócios. A empresa formula uma pergunta, o Big Data Analytics coleta e analisa um grande volume de dados e fornece uma resposta. Essa análise se baseia principalmente nos 3 Vs: volume, variedade e velocidade dos dados.

Como a quantidade de dados é muito alta, é comum que as empresas trabalhem com terabytes ou petabytes de informações (volume). 

Os dados não estão somente em tabelas com números e palavras, mas também são representados por fotos, vídeos, conteúdos de redes sociais etc (variedade).

Os dados precisam ser coletados e processados em uma velocidade muito alta. Com as evoluções tecnológicas, já é possível coletar e processar os dados em tempo real. Assim, as análises são feitas instantaneamente (velocidade).

Como funciona o Big Data Analytics?

O Big Data Analytics funciona por meio da coleta, do processamento, da limpeza e da análise de uma grande quantidade de dados para ajudar empresas a tomar decisões. Com o enriquecimento de dados, o data scientist coleta informações e consegue tirar conclusões que são data driven.

Como funciona a coleta de dados do Big Data Analytics?

A etapa de coleta de dados acontece a partir de armazenamento em nuvem e aplicações de sensores IoT. Os dados também ficam nas data warehouses, um repositório central de informações.

Como funciona o processamento de dados do Big Data Analytics?

Na etapa de processamento de dados do Big Data Analytics, os dados são processados via batch processing, um processo de análise que verifica quantias altas de dados periodicamente. O stream processing também é uma forma de processamento de dados. Nesse caso, a tecnologia foca em pegar uma quantidade menor de dados por vez e faz as análises mais rápido, o que torna o processo mais complexo e mais caro.

Como funciona a limpeza de dados do Big Data Analytics?

A limpeza de dados do Big Data Analytics é a etapa de aproveitamento desses dados. A informação é otimizada através da eliminação de dados sem qualidade, duplicados ou irrelevantes. Isso deixa os resultados mais fortes e acertados.

Como funciona a análise de dados do Big Data Analytics?

A etapa de análise de dados é a parte final do processo do Big Data Analytics. Aqui, toda a informação coletada, processada e limpa é utilizada para produzir os insights que serão usados na estratégia da empresa.

Essa etapa usa ferramentas como data mining, que identifica padrões e relações por meio de anomalias, e predictive analytics, que usa os dados históricos da empresa para fazer previsões sobre o futuro, identificando riscos e oportunidades. A última ferramenta é o deep learning, que imita padrões humanos de aprendizado com inteligência artificial e machine learning para produzir algoritmos e encontrar padrões nos dados.

Quais as principais ferramentas e tecnologias do Big Data Analytics?

1. Apache Hadoop

O software Apache Hadoop é um framework de código aberto de Big Data Analytics. Ele processa e armazena grandes conjuntos de dados em clusters de computadores. O Apache Hadoop usa programação simples, é de graça e consegue suportar dados estruturados e desestruturados.

2. Apache Spark

O Apache Spark é uma ferramenta de análise unificada utilizada em código aberto em computação distribuída. O Spark processa dados em grande escala com módulos integrados para machine learning, SQL, processamento de gráficos e streaming. Ele consegue lidar com bach processing e stream processing.

3. Yarn

Yarn é um derivado do Hadoop que ajuda no gerenciamento de dependências de JavaScript. Ele processa dependências em alta velocidade, é seguro e possui flexibilidade. A ferramenta de Big Data Analytics foi criada pelo Facebook, Google, Exponent e Tilde.

4. NoSQL databases

NoSQL databases são sistemas gerenciadores de dados que não precisam de esquemas fixos. Ou seja, ele consegue acessar e manejar diferentes tipos de dados, desde grandes e crus à não estruturados.

5. MapReduce

MapReduce é um componente essencial do Hadoop que foi desenvolvido para processar altas quantidades de dados em muitas máquinas. Isso torna o processo mais rápido. Ele mapeia e filtra os dados, reduz, organiza e reduz os resultados para responder às questões propostas pelo Big Data Analytics.

Quais são os benefícios do Big Data Analytics?

O Big Data Analytics é uma ferramenta que aprimora as decisões empresariais em todos os setores. Ao analisar grandes volumes de dados, a ferramenta fornece respostas para perguntas críticas da empresa, identifica oportunidades, mitiga riscos, reduz custos e oferece insights para aprimorar produtos e serviços. Além disso, revela padrões, previsões e comportamentos dos consumidores, ajudando a orientar os próximos passos da empresa e a aprimorar seu desempenho.

Quais os grandes desafios do Big Data Analytics?

Muitas empresas têm desafios de trabalhar com Big Data Analytics por não saberem muito sobre as tecnologias usadas, não terem preocupações com a privacidade de dados e não serem muito boas em análises. Também é comum não ter pessoas com habilidades para lidar com tecnologias de Big Data.

1. É preciso ter uma boa infraestrutura de TI

O Big Data Analytics é uma ferramenta complexa que exige uma boa infraestrutura tecnológica para lidar com a alta quantidade de dados. É necessário monitorar data centers para ter bancos de dados de alta performance e conseguir armazenar as informações. Esses dados precisam ser protegidos com firewalls, controles de acesso e políticas de proteção.

2. Manter os dados dos consumidores seguros

A quantidade de dados só aumenta, o que escala a preocupação com privacidade e segurança. Os interessados em trabalhar com Big Data Analytics precisam estar a par dessas necessidades para proteger as informações sigilosas de seus consumidores.

3. Identificar os dados de qualidade através do Big Data Analytics e deixá-los acessíveis

O Big Data Analytics usa uma grande quantidade de dados – que só tende a escalar – e, por isso, é preciso estar cada vez mais atento para identificar os dados de qualidade e torná-los acessíveis. É importante limpar os dados duplicados, errados, conflituosos e inconsistentes. Os dados precisam ter acessibilidade para que os usuários consigam usar e oferecer seus insights.

4. Necessidade de lidar com grande quantidade de dados para tomar decisões

É importante lidar com a grande quantidade de dados disponíveis e escolher as informações relevantes para o seu negócio. Esse processo ajuda a decidir o que investigar e quais perguntas os dados podem responder. Com muitas informações, pode ser desafiador encontrar os padrões dos consumidores para tomar decisões acertadas.

5. Os insights do Big Data Analytics precisam se tornar mudanças efetivas

Não adianta apenas gerar insights a partir do Big Data Analytics, é preciso que as companhias efetuem as mudanças conforme os resultados chegam. A análise dos dados encontra as respostas – os insights – para as perguntas feitas e é preciso agir com rapidez para não deixar o timing passar.

6. Trabalhar com Big Data Analytics exige mão de obra qualificada

Para trabalhar com Big Data Analytics é necessário ter conhecimentos de matemática, linguagem de programação e estatística. A área é nichada e é um desafio encontrar mão de obra qualificada para atender as necessidades propostas pelo Big Data Analytics.

7. A equipe de TI precisa ter o sentimento de colaboração na empresa

A equipe de TI que trabalha com o Big Data Analytics deve estar em constante colaboração com os executivos da empresa. Os executivos têm as perguntas e os profissionais de TI, as respostas. Por isso, para explorar o potencial máximo do Big Data Analytics, é preciso estabelecer colaboratividade entre todos na empresa.

O Big Data Analytics responde às perguntas que ainda não fizemos

O Big Data Analytics é uma ferramenta poderosa que capacita as empresas a tomar decisões embasadas em dados, identificar oportunidades ocultas e aprimorar seus processos. Ao dominar esse recurso de fazer análises a partir de grandes volumes de informações, as organizações podem prosperar em um ambiente de negócios cada vez mais orientado por dados. 

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