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Devido ao avanço tecnológico, especialmente no contexto digital, vemos o surgimento de ferramentas para otimizar processos. Em um mundo onde o movimento de dados cresce constantemente, surge o Big Data, cujo conceito se ancora nos processamento de dados nos dias de hoje.

Nesse post iremos te explicar o conceito de Big Data e a relação com inteligência analítica. Boa leitura!

O que é Big Data?

Primeiro de tudo, o Big Data é um conjunto de informações que estão guardadas em servidores de banco de dados. Esses dados, além de possuírem interligações entre si, podem ser acessados de qualquer lugar.

Em outras palavras, Big Data é tudo aquilo que está disponível na rede mundial de computadores, e dessa forma, é possível acessá-lo de forma remota. Para entendermos ainda melhor o conceito de Big Data, basta lembrarmos do Youtube, que oferece inúmeros conteúdos em formatos de vídeo.

Esses vídeos encontram-se alocados em um banco de dados, estando disponíveis para qualquer usuário conectado à internet acessar. Um outro exemplo prático de Big Data é o próprio Wikipédia, que disponibiliza milhares de textos guardados em um banco de dados para que usuários possam consultá-los de maneira online.

Entretanto, devemos ressaltar que o Big Data não resume-se somente a um banco de dados online. De acordo com a contribuidora da Revista Forbes, Lisa Arthur, defende a questão de que o Big Data é basicamente qualquer informação que é coletada sobre um assunto, ou uma empresa, por exemplo.

O que são os 5V’s do Big Data?

Em geral, o Big Data costuma ser dividido nos famosos 5V’s, onde juntos, formam a base para implementá-lo em qualquer lugar. Vamos conferir quais são eles:

1. Volume

Para entendermos ainda mais sobre o BD (Big Data), o volume é o ponto de partida. De forma prática, os 2,5 quintilhões de dados que são gerados todos os dias oferecem um imenso volume de informações! Entre esses dados estão as redes sociais, acompanhamento de leads, históricos de compra, interações em blogs e sites, entre outros.

Devido à expansão dos servidores, que ocorre diariamente, fica ainda mais fácil realizar o armazenamento desses dados, sobretudo com a compressão de arquivos e da possibilidade de integrá-lo em cloud computing (computação em nuvem).

2. Velocidade

Conforme percebemos atualmente, os dados podem ser armazenados, baixados e transferidos em uma velocidade surpreendente. Essa velocidade não é a conexão de internet, mas sim a maneira em que o conteúdo é atualizado, trabalhado e expandido.

Quanto mais o tempo passa, mais fontes fornecem dados, tornando extremamente necessária uma gestão das informações em tempo real, de forma segura e rápida.

3. Variedade

Os dados não são homogêneos. Eles são criados com diferentes formatos, tamanhos e cores. Podem ser dados mais estruturados, planilhas, vídeos, imagens, ou os simples blocos de textos.

4. Variabilidade

Conforme visto, a variedade e velocidade dos dados crescem de forma exponencial. No entanto, esses elementos tendem a mudar rapidamente, e dessa forma, não entregam consistência! É só analisarmos as redes sociais. Como elas irão gerar informações de maneira regular?

As mídias sociais são inteiramente dependentes de ações dos usuários. Logo, a questão da variabilidade também pode ser aplicada aos dados que são gerados de forma diária, sazonalmente e aqueles referentes a situações específicas, gerando um grande volume de dados e trazendo mais desafios em sua gestão.

5. Vínculo

Com um volume enorme de dados, é bastante provável que se perca o controle de tudo na hora que realmente for preciso. Um dos motivos para que isso ocorra é a dificuldade para fazer a conexão e transformação de informações em diferentes plataformas. Por esse motivo, é crucial relacionar e conectar elementos, bem como criar múltiplas hierarquias e ligações para os dados. Em outras palavras, é necessário criar um vínculo entre eles.

O que é inteligência analítica?

O conceito de inteligência analítica (do termo em inglês, analytics) nada mais é do que um campo multidimensional e abrangente, dispondo de técnicas matemáticas, de estatísticas, machine learning e modelagem preditiva para encontrar certos padrões e conhecimento em dados.

No cenário atual, utilizamos computadores extremamente potentes para armazenar grandes quantidades de dados, e assim, dispomos de algoritmos para gerar rápidos insights e tomarmos decisões baseadas em fatos. Ao unir ciência aos dados, como é o caso do Big Data, podemos explorar as possibilidades de analisar se um determinado processo é verídico ou falso.

Qual é a relação da inteligência analítica com o Big Data?

Com o desenvolvimento de computadores cada vez mais potentes e rápidos, cresce a oportunidade de uso de análises e big data. Seja para desenvolver estratégias de marketing, avaliar riscos de crédito, desenvolver novos medicamentos, encontrar novas formas de ofertar serviços e produtos, entre outros processos.

Se tratando de inteligência analítica, existem três tipos de analytics predominantes no mercado. Confira abaixo quais são eles:

1. Estatística Descritiva

O modelo descritivo, se tratando de analytics, é um dos mais antigos. São modelos que irão ajudar o gestor de dados a descobrir o que aconteceu e por que aconteceu. Além disso, existem diferentes modelos de análises descritivas atualmente em uso.

Eles podem variar desde o número de cliques que uma determinada página recebe a razão entre a quantidade de unidades produzidas em relação ao número de vendas realizadas.

2. Análise Preditiva

Nos dias de hoje, é bastante comum ouvirmos falar da análise preditiva! Isso porque a necessidade de entender o comportamento dos consumidores é um de seus principais pilares. De forma prática, as técnicas preditivas dispõem de históricos e algoritmos para ajudar empresas a entender o que possivelmente acontecerá em uma etapa ou processo seguinte.

3. Análise prescritiva

Entre os três tipos de análises, essa é a novidade do momento! Entender o que vai acontecer com determinado processo e saber o que fazer sobre ele são contextos bem diferentes. Logo, a análise prescritiva irá responder a segunda pergunta, oferecendo dados sobre decisões baseados em contextos que podem ser previstos.

Conclusão

Até aqui, vimos que o Big Data é de suma importância para o agrupamento de dados em um só lugar, a fim de que seja realizada uma gestão acerca do tratamento dessas informações. Sabendo disso, a inteligência analítica entra em cena para entender esses dados e formular estratégias baseadas nos resultados da análise.

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